Я придумала коллекцию керамических персонажей, в которых узнаются человеческие привычки. Я исследовала, сколько настроения передают пропорции корпуса, изгиб ручки, наклон носика, цвет, роспись и выражение лица. Каждому замыслу дала имя и короткую музейную этикетку. Так предметная коллекция превратилась в маленькую бытовую комедию.Основой стали 14 музейных фотографий керамики The Met Open Access. Я обучила SDXL DreamBooth LoRA, сравнила адаптер с базовой моделью и выполнила финальную серию из восьми персонажей. Все новые результаты сохранены отдельными PNG 1024 × 1024.
01 / Откуда взялись чайники
Для обучения я выбрала 14 фотографий расписных керамических чайников из 40 кандидатов The Met Open Access. Отобрала цельные силуэты с видимыми ручкой, носиком и крышкой. Меня привлекли округлые корпуса, цветочная роспись и яркая глазурь.Все выбранные изображения имеют статус Public Domain и распространяются под CC0. Фотографии вписаны в квадрат 1024 × 1024 с полями цвета фона; обучение использует копии 512 × 512. Подписи на английском включают CHAYNIK, материал и название предмета. Дубликаты проверены по SHA-256.На следующем листе источники расположены слева направо, сверху вниз. Все 14 предметов: The Metropolitan Museum of Art, Gift of Carleton Macy, 1934.01. 197564, ок. 1750–60. https://www.metmuseum.org/art/collection/search/197564
02. 197566, ок. 1750. https://www.metmuseum.org/art/collection/search/197566
03. 197568, ок. 1740. https://www.metmuseum.org/art/collection/search/197568
04. 197569, ок. 1750–70. https://www.metmuseum.org/art/collection/search/197569
05. 197584, ок. 1760. https://www.metmuseum.org/art/collection/search/197584
06. 197588, ок. 1765. https://www.metmuseum.org/art/collection/search/197588
07. 197589, ок. 1765. https://www.metmuseum.org/art/collection/search/197589
08. 197590, ок. 1765. https://www.metmuseum.org/art/collection/search/197590
09. 197594, ок. 1760. https://www.metmuseum.org/art/collection/search/197594
10. 197595, ок. 1760. https://www.metmuseum.org/art/collection/search/197595
11. 197596, ок. 1765. https://www.metmuseum.org/art/collection/search/197596
12. 197597, ок. 1765. https://www.metmuseum.org/art/collection/search/197597
13. 197598, ок. 1765. https://www.metmuseum.org/art/collection/search/197598
14. 197599, ок. 1760. https://www.metmuseum.org/art/collection/search/197599Полные музейные материалы и атрибуции также сохранены в selected_sources.json.
02 / Как я обучила модельЯ обучила адаптер DreamBooth LoRA для SDXL 1.0 на бесплатной NVIDIA T4. Обучение завершилось успешно: 250 шагов, rank 8, batch 1, learning rate 0.0001, seed 2026. Использовала FP16, gradient checkpointing и 8-bit Adam. Текстовые энкодеры не обучались. Последнее значение loss составило 0.231; качество я оценила по изображениям и контролям.В первых генерациях с силой LoRA 1.0 сохранились серый фон, мягкая тень, глазурь и цветочная роспись. Лица почти исчезли. Поэтому характер ранних работ я читала через пропорции: низкую посадку «Сони», поднятый носик и крупную ручку «Важной персоны». Изменение seed меняло геометрию при сохранении палитры.На следующем листе четыре ранние полноразмерные генерации. Верхний ряд: «Соня», слева seed 2026, справа 31415. Нижний ряд: «Важная персона», слева seed 2026, справа 31415. Параметры этих проб: LoRA 1.0, 28 шагов, CFG 6.5, оригиналы 1024 × 1024. Далее показан новый контроль силы адаптера.
03 / Что показал новый контрольВыше слева направо: базовая SDXL без LoRA, LoRA 0.55, LoRA 1.0. Во всех трёх случаях использованы один промпт, seed 31415, 28 шагов, CFG 6.5, 1024 × 1024 и устройство MPS. База дала явное лицо. При 0.55 глаза смешались с лепестками, рот стал асимметричным. При 1.0 лицо исчезло, поверхность заняли цветы и стебли.В датасете нет лиц, поэтому мимика опирается также на базовую SDXL. Контроль показывает влияние силы адаптера для одного промпта и seed.04 / Восемь характеровЯ выполнила серию v4 на GPU Mac с сохранённой LoRA: сила 0.55, 28 шагов, CFG 6.5, оригиналы 1024 × 1024. Seed 2026 использован для «Важной персоны», «Обнимателя» и «Души компании»; для остальных seed 31415. Серия отличается от ранних CUDA-результатов. Промпты и параметры сохранены в комплекте.Пары ниже перечислены сверху вниз, в каждой слева направо.Соня: «Ещё пять минут. Чай тоже подождёт». Важная персона: «Приём по предварительной заварке».Обниматель: «Заходите. Всем найдётся чашка». Сегодня без гостей: «Заварю только для себя».Лёгкая паника: «А воду точно выключили?» Мечтатель: «Пока чай остывает, можно улететь».Ворчун: «Опять заварили слишком слабо». Душа компании: «Ещё по чашечке, и никто не уходит».
05 / Что получилосьКоллекцию объединяют глазурь, цветочный декор, серый фон и мягкие предметные тени. Я оценила все восемь оригиналов 1024 × 1024. У «Обнимателя» улыбка и петля ручки поддерживают дружелюбный характер. У «Лёгкой паники» круглые глаза, открытый рот и оранжево-бирюзовый контраст создают тревожное выражение. «Важная персона» получила нарядный корпус и лицо, напоминающее птицу.«Соня» выглядит растерянной, «Сегодня без гостей» скорее удивлённым. У «Мечтателя» лицо не проявилось. У «Ворчуна» роза заменила рот, поэтому недовольство неоднозначно. «Душа компании» получилась яркой и улыбчивой, но с тремя глазами. Цвет и силуэт оказались устойчивее сложной мимики. Эти расхождения я учла как ограничения генерации.Я получила семейство цифровых керамических персонажей с разной степенью соответствия замыслу. Новый контроль показывает влияние силы адаптера для одного промпта и seed; он не описывает все возможные запросы.06 / Ноутбук и источникиВ комплект входят десять новых PNG, реальные обученные веса, датасет из 14 изображений, журналы, параметры, чистый ноутбук, самостоятельный HTML и видеокаталог. Рабочий Colab с реальным обучением доступен по ссылке ниже.Основа кода: shwars / ai-for-creatives. Скрипт обучения: Hugging Face Diffusers v0.35.1. Источники: The Met Open Access, Public Domain / CC0. Полные даты, материалы и атрибуции 14 предметов сохранены в комплекте.07 / Дополнительные ГенИИРаздел оставлен для авторского заполнения перед сдачей.
