Времена года
Представьте, что великая художница-импрессионистка Мария Кассат живет в наше время. У неё есть свой блог или визуальный дневник, где она делится с картинами из мастерской и моментами жизни в своей загородной усадьбе.
Она передает ощущения своего быта. Как меняется свет в гостиной, когда в окна врывается весеннее солнце. Как золотится поле перед сбором урожая. Как падают тени на снег в зимнем парке. Как выглядит мир из окна её комнаты в дождливый осенний день.
Мэри Кассат. Сонный ребёнок. 1910
Франсуаза, смотрящая вниз 1906 Чаепитие. Деталь, 1880 Мэри Кассат
Сюжет:
времена года, запечатленные в:
Поле
Парке с фигурами
Архитектуре
Интерьере
Вид из окна
Для обучения я использовала Google Colab и DreamBooth LoRA на базе Stable Diffusion XL. Сначала был собран датасет из 61 изображения в стиле Мэри Кассат. Все изображения были приведены к единому квадратному формату 512×512, чтобы модель обучалась на технически однородном материале.
В качестве основы была выбрана модель Stable Diffusion XL, а изображения сопровождались автоматически созданными подписями с помощью BLIP, к которым добавлялся стилевой маркер «painting in MARIA_CASSATT style». Это позволило обучать модель на системе повторяющихся визуальных признаков: мягкая пастельная палитра, внимание к свету, импрессионистская техника.
Обучение проходило в формате LoRA настраивалась через отдельные дополнительные веса. Параметры обучения: 500 шагов, learning rate 1e-4.
После завершения обучения полученные веса были загружены на Hugging Face в репозиторий Shavkatova001/gulia. Затем я подключила LoRA-веса к базовой модели и приступила к генерации.
На этом этапе я подбирала промпты так, чтобы сохранить важные характеристики стиля Кассат: мягкую гамму, внимание к свету, атмосферу интерьеров.
— Первое изображение с обученной LoRA-модели
Зима
Весна
Лето
Осень
На этапе генераций для изображений автоматически были созданы текстовые подписи с помощью модели BLIP, чтобы модель обучалась не только на самих изображениях, но и на их текстовых характеристиках.
К каждому описанию добавлен стилевой маркер: «painting in MARIA_CASSATT style»
Это позволило зафиксировать устойчивые визуальные признаки: мягкую палитру, внимание к свету, импрессионистскую технику.
В рамках проекта, помимо обученной модели Stable Diffusion XL с LoRA, использовались следующие инструменты:
DeepSeek — для консультаций по формулированию и уточнению текстовых промтов, оптимизации параметров генерации, а также для редактирования и структурирования текстовой части проекта.
AI Large PDF (или AI Lov PDF) — для постобработки: улучшения качества больших изображений в лонгриде
