Обучение генеративной модели для создания изображений в стиле Билибина
Идея
Генерация изображений в стиле Ивана Билибина, обучив нейросеть на датасете из уже имеющихся изображений автора. Цель: Создание изображений, стилистически близкие к работам Ивана Билибина, для использования в современных интерпретациях сказок, дизайне и образовании.
Исходные изображения
Процесс обучения
Инструменты, испольдованные для реализации проекта: Stable Diffusion — обучение генеративной нейросети под свой стиль Hugging Face — получение токена для обучения нейросети, загрузка полученной модели на сайт
Полный код
Обучение нейросети было проведено с помощью предоставленного шаблона. Для начала установились необходимые модели и библиотеки. После я отобрала нужные мне иллюстрации Билибина для датасета и загрузила их
Следующим шагом я произвела обучение модели для генерации аналогичных изображений
Генерация итоговых изображений:
Проект демонстрирует значительный прогресс нейросети для воссоздания уникального стиля Ивана Билибина. Получилось успешно перенять ключевые черты его работ: графичную контурную обводку, сложные орнаменты с этническими мотивами, а также характерную сдержанную палитру, где доминируют охристые, изумрудные и терракотовые оттенки. Сгенерированные иллюстрации сохраняют узнаваемую «сказочную» атмосферу — в них прослеживаются детализированные пейзажи с дремучими лесами, стилизованные терема и декоративные рамки, напоминающие старинные книжные миниатюры. Особенно удачным результатом стала передача текстуры «состаренной» бумаги.
Вывод
Этот результат подтверждает, что интеграция Al и классического искусства открывает возможности как для сохранения культурного наследия, так и для современного дизайна, образования и медиа. Проект служит доказательством того, что нейросети могут стать мощным инструментом в руках художников, помогая им переосмысливать исторические стили в новых контекстах.
