Реализм от нейросетей
Описание идеи
Проект направлен на обучение нейросети создавать изображение в стиле реализм для возможности восстановления фото в лучшем качестве. Главная задача — проанализировать, насколько искусственный интеллект способен воссоздать наиболее полное и адекватное отражение действительности в её многообразии и типичных чертах реализма.
Исходные изображения для обучения
Результирующая серия изображений
Разбор характеристик изображений
В данной серии изображений, созданных нейросетью в стиле реализма, представлены различные сцены из жизни людей в разные исторические периоды и обстановки.
1. Характеристика изображений и их стилистика: Все изображения выполнены в реалистичном стиле, напоминающем живопись XIX — начала XX века. Они передают атмосферу времени и места с помощью детализированных текстур, освещения и характерного цветового баланса. Используются приглушенные, естественные цвета, создающие ощущение исторической достоверности. Нейросеть успешно передала динамику и экспрессию персонажей: их позы, эмоции и взаимодействие с окружающей средой выглядят органично.
2. Разбор отдельных изображений: Последнее изображение: Представляет бедную деревню или поселение, где люди в рваной одежде склонились над землёй, что может символизировать голод или поиски пищи. Выражения лиц передают страдание, а архитектура и окружающая среда подчеркивают тяжелые условия жизни.
3. Соответствие первоначальной концепции: Исходя из стиля и тематик, серия изображений создаёт ощущение хроники человеческой жизни, включая страдания, повседневность, выживание и урбанистическую суету. Нейросеть продемонстрировала хорошее владение передачей света, эмоций и исторических деталей, хотя возможны небольшие артефакты в анатомии некоторых персонажей (что часто встречается в генеративных моделях).
4. Методы генерации и их влияние: Для достижения реалистичности использовались дополнительные алгоритмы обработки текстур и света. Применялось постобработочное улучшение деталей, чтобы усилить ощущение кистевой живописи. Работа нейросети с композицией показывает, что она учитывала глубину пространства и баланс персонажей в кадре.
5. Различия между изображениями: Каждое из изображений имеет свою уникальную атмосферу и эмоциональный посыл. Отличается освещение: от дневного света до сумерек и ночных огней. Разные соотношения деталей: от широких городских перспектив до камерных сцен с персонажами.
Описание применения генеративной модели
Была использована генеративная модель Stable Diffusion XL (https://huggingface.co/stabilityai/stable-diffusion-xl-base-1.0) в качестве базовой модели для тренировки LoRA по стилю реализм.
Ноутбук с кодом для обучения
