Процесс обучения генеративных нейросетей
концепт
Основная задача проекта — разработка-обучение нейронной сети, способной распознавать и имитировать уникальные художественные стили выдающихся деятелей искусства. Нейросеть проходит обучение на большом объеме данных, включающем картины известных мастеров, анализируя и воспроизводя характерные черты их стилей.
В качестве базы для обучения искусственного интеллекта в данном проекте были выбраны работы французского живописца Поля Сезанна.
оригинальные картины
Корзина яблок, 1893 & Курильщик, 1892
Поль Сезанн (1839-1906) — французский художник, постимпрессионист, оказавший огромное влияние на развитие современного искусства. Он родился в Экс-ан-Провансе и большую часть жизни провел в родном регионе. Сезанн стремился к созданию устойчивой и структурированной живописи, в противовес импрессионистской мимолетности. Он исследовал форму, цвет и композицию, стремясь передать глубинную структуру вещей. Его работы, отличающиеся геометризацией форм и использованием цветовых плоскостей, стали предвестниками кубизма и других авангардных направлений.
Сезанн скончался в Экс-ан-Провансе, оставив после себя огромное наследие, вдохновляющее художников и искусствоведов по сей день.
Бассейн в Жа де Буффан, 1876
Стиль Сезанна отличает геометризация форм, где объекты представлены в виде упрощенных цилиндров, шаров и конусов. Он использовал модуляцию цветом, создавая объем и форму с помощью цветовых плоскостей, и отказывался от традиционной перспективы, создавая множественные точки зрения. Сезанн стремился к структурированности и организованной композиции, но при этом оставлял ощущение незавершенности и открытости. Он подчеркивал материальность живописи, акцентируя фактуру краски и отказываясь от иллюзорности.
Важно отметить, что Сезанн считается предтечей кубизма, а его идеи оказали значительное влияние на Брака и Пикассо.
Автопортрет, ок. 1879 & Берега Марны (Вилла на берегу реки), 1888
результат генерации
Нейросети успешно воссоздают стиль Сезанна, улавливая и перенося ключевые элементы его живописи на новые изображения. Это достигается за счет анализа больших объемов данных с работами художника и выявления закономерностей в его:
- Технике мазка: Нейросети имитируют короткие, многонаправленные мазки, характерные для Сезанна, создавая эффект текстуры и объема. - Цветовой палитре: Они воспроизводят приглушенные, землистые тона, а также характерные цветовые комбинации и нюансы, часто наблюдаемые в работах Сезанна. - Композиции: Нейросети могут подражать упрощенным формам и геометрической структуре, свойственным натюрмортам и пейзажам Сезанна.
Воссоздание стиля Сезанна нейросетью — это мощный инструмент для генерации изображений, которые визуально напоминают его работы. Это может быть полезно для образовательных целей, создания художественных эффектов и вдохновения. Однако важно помнить, что нейросеть не является заменой художника, а лишь инструментом, который может помочь в создании визуальной имитации его стиля. Настоящее искусство требует творческого подхода, эмоциональной глубины и понимания сложных концепций, которые пока еще недоступны нейросетям.
процесс обучения
1. Подготовка данных: Сбор, очистка и форматирование данных из базы (например, изображений картин). 2. Выбор архитектуры: Выбор подходящей архитектуры нейросети (например, CNN, GAN, Transformer) в зависимости от задачи. 3. Разделение данных: Разделение данных на обучающую, валидационную и тестовую выборки. 4. Обучение модели: Подача обучающей выборки в нейросеть и настройка ее параметров (весов) с использованием алгоритма оптимизации (например, градиентного спуска) для минимизации функции потерь. 5. Валидация: Оценка производительности нейросети на валидационной выборке для предотвращения переобучения. 6. Настройка гиперпараметров: Оптимизация гиперпараметров нейросети (например, скорости обучения, размера батча) для достижения наилучших результатов. 7. Тестирование: Оценка производительности обученной нейросети на тестовой выборке для оценки ее обобщающей способности. 8. Развертывание (Deployment): Использование обученной нейросети для решения реальных задач.
применение генеративной модели
Бот использовался с целью подбора информации об обучении нейросетей | https://t.me/gpt3_unlim_chatbot
Бот использовался с целью изучения принципов работы кода нейросети | https://chat.deepseek.com
ссылка на файл
