Обучение генеративной нейросети. Жан-Мишель Баския

Жан-Мишель Баския (1960–1988) — американский художник-самоучка, ключевая фигура неоэкспрессионизма и уличного искусства 1980-х. Начал карьеру как граффити-художник под псевдонимом SAMO, а позже покорил арт-мир своими яркими, хаотичными работами, сочетающими текст, символы, поп-культуру и социальный протест.

Его картины — это визуальные манифесты, наполненные образами африканской культуры, расизма, потребительства и экзистенциальной тревоги. Баския использовал грубые мазки, коллажи и намеренную «детскость» стиля, создавая мощные, эмоциональные полотна.

Несмотря на недолгую жизнь (умер в 27 лет), он оставил огромное наследие, повлияв на современное искусство. Его работы продаются за десятки миллионов долларов, а сам он остается символом бунта, гениальности и трагизма.

Данный проект –– эксперимент на стыке искусственного интеллекта и современного искусства, в котором нейросеть, обученная на работах Жан-Мишеля Баскии, создает новые картины в его узнаваемом стиле. Цель — переосмыслить его эстетику через призму машинного обучения, сохранив дух бунта, хаоса и символической насыщенности.

Визуальный язык Жан-Мишель Баскии:

Грубые, экспрессивные линии — энергичные, словно набросанные в порыве.

Яркие контрастные цвета — кислотные оттенки, чёрные контуры, «кричащие» сочетания.

Символы-лейтмотивы: короны (власть, статус), черепа (смерть), автомобили (урбанизм), слова и фразы (поэзия граффити).

Многослойность — намеренный хаос, наложение образов, следы правок.

Текст как часть изображения — обрывки слов, зачёркивания, ребусы.

Его творчество — это вопль на холсте, где каждая деталь работает на эмоцию, а не на эстетическую красоту.

Используя код, удалось воспроизвести сложный стиль Баскии — то, что сложно повторить вручную или при помощи обычной генерацией по запросу. Также в сгенерированных изображениях четко прослеживается, присущая работам Жан-Мишель Баскии, примитивность форм — упрощённые фигуры, напоминающие небрежные рисунки ребёнка или наскальную живопись.

Проект был выполнен в среде Kaggle. Обучение модели Stable Diffusion XL с применением DreamBooth и LoRA, началось с установки необходимых библиотек и сбора изображений в виде датасета для последующего анализа.

Затем последовало обучение нейросети на основе проанализированного датасета и создание новых изображений.

Stable Diffusion XL — генерация изображений