Обучение генеративной нейросети // Альфонс Муха
Концепция
Альфонс Муха — чешский художник, чье имя стало синонимом эпохи модерна. Его работы — это визуальная поэзия, где женские образы, украшенные витиеватыми линиями, цветочными орнаментами и мягкими пастельными тонами, создают ощущение гармонии и изящества. Муха не просто рисовал плакаты — он создавал целые миры, где искусство, природа и красота сливались в единое целое.
Вдохновившись его творчеством, я решила исследовать, может ли нейросеть не только повторить его декоративные элементы, но и уловить дух эпохи ар-нуво — ту самую воздушность, грацию и утонченность, которые делают работы Мухи мгновенно узнаваемыми.
Примеры исходных работ
Для обучения модели было отобрано 32 работы Альфонса Мухи, включая: - Рекламные плакаты - Декоративные панно - Графические работы
Описание обучения генеративной нейросети
Для обучения была использована модель Stable Diffusion XL с применением DreamBooth и LoRA. Обучение проводилось на платформе Google Colab.
Модель основана на stable-diffusion-xl-base-1.0 https://huggingface.co/stabilityai/stable-diffusion-xl-base-1.0
Результат
photo collage in Alphonse Mucha, Greek muse playing a harp, surrounded by flowing drapery
photo collage in Alphonse Mucha, A beautiful woman with long flowing hair adorned with flowers; photo c. in Alphonse Mucha, A graceful dancer in a flowing gown, surrounded by swirling floral patterns
photo collage in Alphonse Mucha, A mystical priestess holding a crystal ball, ornate robes, cosmic motifs
photo collage in Alphonse Mucha, A serene woman holding a crescent moon, Art Nouveau decorative borders, ethereal glow, muted tones; photo collage in Alphonse Mucha, fairy queen with butterfly wings
photo collage in Alphonse Mucha, A queen of the night sky, draped in a starry cloak, deep blue and gold tones
Проект подтвердил, что стиль Альфонса Мухи — один из самых «удобных» для генеративных моделей благодаря своей декоративности и четким визуальным правилам. Нейросеть успешно воспроизводит его узнаваемую эстетику.
Код
