Обучение генеративной нейросети на авторских иллюстрациях карт таро на Deziiign
Исходный размер 1140x1600

Обучение генеративной нейросети на авторских иллюстрациях карт таро

КОНЦЕПЦИЯ

Проект направлен на обучение нейросети для воссоздания авторского стиля иллюстраций карт таро. Датасет состоит из 24 иллюстраций, выполненных в характерной графической манере с палитрой из красного, жёлтого, розового, бирюзового и чёрного контура.

Нейросеть обучается на иллюстрациях, изучая композицию, цветовую палитру, стилистику персонажей и общую графическую манеру.

Цель: научить модель генерировать новые карты таро, которых не было в исходном датасете, сохраняя при этом узнаваемый авторский стиль. Ниже представлены некоторые иллюстрации, вошедшие в датасет для обучения.

big
Исходный размер 2076x1034
0

СЕРИЯ ИЗОБРАЖЕНИЙ

Colab исчерпал GPU лимит

Исходный размер 1120x608

ПРОЦЕСС ОБУЧЕНИЯ

— Для обучения модели использован Stable Diffusion XL (stabilityai/stable-diffusion-xl-base-1.0) с дообучением методом LoRA.

— Для автоматического описания датасета использована модель BLIP (Salesforce/blip-image-captioning-base).

— Для написания текстов использован Claude (Anthropic)

Обучение генеративной нейросети на авторских иллюстрациях карт таро
Проект создан 24.03.2026