Процесс обучения генеративной нейросети
Описание проекта
Проект посвящен обучению нейросети, способной анализировать и воспроизводить визуальные стили, присущие известным мастерам живописи. Нейросеть обучается на большом наборе данных, состоящем из картин знаменитых художников. В процессе обучения она изучает композицию, цветовую гамму, технику мазка, особенности освещения и другие важные элементы, определяющие уникальный художественный стиль. Работы Пабло Пикассо послужили основой для данного проекта. Ниже представлены некоторые картины Пикассо, которые были включены в базу данных для обучения искусственного интеллекта.
Итоговые изображения
Ниже представлена подборка изображений, сгенерированных нейросетью после обучения на картинах Пабло Пикассо.
Художественный стиль Пабло Пикассо отличается смелостью, новаторством и разнообразием. Он охватывает множество периодов и техник, но наиболее известен своими работами в стиле кубизма, характеризующимися разложением объектов на геометрические формы и изображением их одновременно с разных точек зрения. Пикассо также активно экспериментировал с коллажами, скульптурой и другими видами искусства.
Однако, несмотря на кажущуюся простоту некоторых работ, воссоздать стиль Пикассо с помощью нейросети оказывается непростой задачей. Сложнейшие пространственные построения, игра с перспективой, а также выраженная эмоциональность и субъективное восприятие реальности, свойственные Пикассо, зачастую ускользают от алгоритмов.
Нейросети могут воспроизвести отдельные элементы стиля, например, цветовую палитру или геометрические формы, но им трудно уловить и передать ту неповторимую глубину и новаторский дух, которые делают работы Пикассо по-настоящему уникальными.
Процесс обучения
1. Подготовка данных: собирается и очищается база изображений. Изображения приводятся к единому размеру и формату. 2. Выбор архитектуры: выбирается подходящая архитектура нейросети. 3. Обучение: генератор получает случайный шум и создает изображение. Дискриминатор оценивает, насколько изображение реально. Обе сети обучаются: генератор старается обмануть дискриминатор, а дискриминатор — правильно отличать изображения. Этот процесс повторяется многократно. 4. Настройка: параметры обучения настраиваются для достижения наилучших результатов. 5. Оценка: генерируемые изображения оцениваются визуально и с использованием метрик для определения качества. При необходимости, данные и процесс обучения корректируются.
Применение генеративной модели
Экпликация + промты для изображений: https://trychatgpt.ru
Блокнот с кодом
Ссылка на диск с кодом: https://drive.google.com/drive/folders/129bz2BPTuIjbRfKx-lzzIiBhWn07IrCI?usp=sharing
