О проекте
re: flora исследует возможности переосмысления исторической ботанической графики с помощью генеративных нейросетей. В основе проекта лежит преобразование научной иллюстрации в декоративный орнамент, где отдельные растительные формы складываются в ритмичные композиции.
Цель проекта заключается в создании серии паттернов, объединенных стилистикой ботанических атласов XIX века, но различающихся растительными мотивами, цветом и характером повторения.
Исходные материалы
Для обучения нейросети были отобраны 20 иллюстраций из ботанического атласа Отто Вильгельма Томе Flora von Deutschland, Österreich und der Schweiz (1885).Изображения объединены тонкой линейной графикой, детальной прорисовкой растений, приглушенной палитрой и характерной фактурой старинной печати. Все иллюстрации были вручную подготовлены в формате 512 × 512 пикселей.Источник: Wikimedia CommonsПрава использования: изображения отобраны из материалов, обозначенных на Wikimedia Commons как Public Domain (общественное достояние).
Итоговая серия изображений
На основе обученной модели создана коллекция из шести декоративных паттернов, в которых ботанические мотивы приобретают различные композиционные и цветовые решения.01. WildflowersМелкие полевые цветы в розово-зеленой гамме образуют плотный орнамент с равномерным заполнением поверхности.02. FernsПереплетающиеся листья и побеги создают симметричный растительный узор в сдержанных оливковых оттенках.03. RosesНебольшие красные розы и зеленая листва формируют более свободный, контрастный цветочный рисунок.04. IvyТонкие переплетения стеблей и листьев складываются в сложную композицию с мягким ритмом и охристой палитрой.05. PoppiesСтилизованные маки образуют четкий геометрический повтор с терракотовыми и темно-зелеными акцентами.06. IrisesВытянутые листья и бутоны ирисов создают динамичный вертикальный орнамент в приглушенных синих оттенках.
Анализ результатов
В процессе обучения модель освоила отдельные особенности исходной графики: тонкую детализацию растительных форм, ограниченную цветовую палитру и фактуру печатного изображения.При переходе от научной иллюстрации к орнаменту изменился принцип построения композиции. Отдельные ботанические экземпляры превратились в повторяющиеся декоративные мотивы, и точность изображения уступила ритму и целостности рисунка.Полученные паттерны различаются плотностью и организацией элементов. Wildflowers и Ivy строятся на сложном переплетении мелких деталей, Ferns тяготеет к симметрии, а Poppies демонстрирует наиболее выраженную геометрическую структуру. Roses выделяется контрастной палитрой, тогда как Irises создает ощущение вертикального движения.В результате нейросеть смогла интерпретировать визуальные особенности исторической ботаники в новом декоративном контексте. При этом некоторые растительные формы приобрели условный характер, а повторение элементов не всегда формирует точную геометрическую систему.
Техническая реализация
Для проекта использовалась Stable Diffusion XL 1.0 с дополнительным обучением методом DreamBooth LoRA в Google Colab.Параметры обучения: 20 изображений, 512 × 512 px, 400 шагов, learning rate 0.0001, LoRA rank 8, GPU Tesla T4.Промпт обучения:a botanical illustration of a plant in matflora1885 styleДля генерации итоговой серии использовались отдельные текстовые запросы с указанием растительных мотивов, палитры и принципов построения орнамента. Во всех запросах применялось обозначение обученного стиля matflora1885.Параметры генерации: 768 × 768 px, 30 шагов, guidance scale 7, сила LoRA 0.45. Для каждого изображения использовался отдельный seed.Дополнительные методы улучшения изображений не применялись. Финальная серия была отобрана по соответствию концепции и визуальной согласованности.Обученная модель: Reflora LoRA на Hugging Face
Описание применения генеративной модели
В проекте использовалась модель Stable Diffusion XL 1.0, дообученная методом DreamBooth LoRA. Она применялась для изучения стилистики исторических иллюстраций и генерации декоративных паттернов.
