Обучение генеративного искусственного интеллекта
Описание
Данный проект ставит перед собой амбициозную задачу: обучить нейронную сеть, способную не только распознавать, но и воссоздавать уникальные художественные стили прославленных живописцев. Нейросеть подвергается интенсивному обучению на обширном наборе данных, включающем произведения известных художников, где она тщательно анализирует композиционные решения, особенности цветовой палитры, применяемые техники и тонкости освещения.
В качестве отправной точки для данного этапа разработки искусственного интеллекта были выбраны работы выдающегося мастера эпохи Возрождения, Сандро Боттичелли.
В проекте продемонстрированы примеры оригинальных картин.
Рождение Венеры, ок. 1485 & Инферно (Карта ада), 1480-90
Весна (фрагмент — Три грации), ок. 1482 & Весна, ок. 1482
Сандро Боттичелли, выдающийся художник эпохи Возрождения, известен своим утонченным и лиричным стилем. Его картины отличаются плавными линиями, изящными фигурами и гармонией композиции. Боттичелли мастерски использовал нежные, пастельные тона, создавая атмосферу изысканности и грации. Он часто изображал мифологические и аллегорические сюжеты, наполняя их символическим смыслом и философским содержанием.
Венера Стыдливая, ок. 1482 & Портрет молодой женщины, 1476-80
Весна, фрагмент, ок. 1482
В творчестве Боттичелли особое внимание уделяется красоте человеческого тела, особенно женскому образу. Его Венеры и грации отличаются неземной красотой и хрупкостью. Тонкая прорисовка деталей, таких как складки одежды, волосы и украшения, подчеркивает мастерство художника и придает его работам особую выразительность. Искусство Боттичелли оказало огромное влияние на последующие поколения художников и до сих пор восхищает своей гармонией и красотой.
Результаты генерации
Сгенерированные нейросетями изображения, даже обученными на обширных базах данных, часто сталкиваются с рядом общих проблем. К ним относятся неестественная текстура, нелогичные композиционные решения и ошибки в анатомии персонажей. Детали, такие как руки, лица и сложные драпировки, могут выглядеть искажёнными или не соответствовать общему стилю, выдавая искусственное происхождение изображения. Цветовая палитра, хотя и может быть в целом близка к оригиналу, иногда страдает от излишней насыщенности или неестественных переходов.
При попытке имитировать стиль Боттичелли эти проблемы становятся особенно заметными. Уникальная мягкость линий, плавные переходы и грациозность фигур, свойственные его работам, трудно воспроизвести алгоритмически. Нейросеть может успешно копировать отдельные элементы — например, характерные прически или одежду — но часто не может воссоздать общую атмосферу нежности и гармонии, присущую картинам Боттичелли. Также, нейросети сложно воссоздать символизм и аллегорический смысл, часто заложенный в произведениях художника.
Процесс обучения ИИ
- Подготовка данных: Сначала собирают и приводят в порядок базу изображений (например, картины художников), приводя их к одинаковому размеру и формату.
- Выбор архитектуры: Затем выбирают подходящий тип нейросети.
- Конкурентное обучение: «Генератор» создает изображение из случайного шума, а «дискриминатор» пытается определить, настоящее ли оно. Оба учатся: генератор пытается обмануть дискриминатор, а дискриминатор — распознать подделку. Этот процесс повторяется много раз.
- Настройка: Параметры обучения подстраивают для достижения наилучшего результата.
- Оценка: Сгенерированные изображения оценивают визуально и с помощью специальных показателей, чтобы понять, насколько они хороши. Если нужно, корректируют данные или процесс обучения.
Генеративная модель
- GPT-ChatBot (Telegram: @gpt3_unlim_chatbot): генерация промтов, экспликация.
Блокнот с кодом
