Обучение генеративной нейросети
Идея проекта
Этот проект обучает нейросеть понимать и воссоздавать уникальные стили знаменитых художников. Нейросеть анализирует композицию, цвета, технику и освещение в обширной базе картин. В этом проекте основой для обучения ИИ стали работы Ивана Айвазовского.
В проекте также представлены примеры картин Айвазовского, использованных для обучения нейросети.
Картины в основе проекта
Художественный стиль Айвазовского отличается романтическим изображением морских пейзажей. Его картины характеризуются реалистичной передачей света и движения воды, динамичными облаками и эффектными закатами. Айвазовский часто использовал яркие цвета и создавал атмосферу величия и мощи моря. Его работы наполнены эмоциональностью и поэтичностью.
«Кавказ», 1868
«Черное море», 1881
«Радуга», 1873
«Судно посреди шторма», 1858
«Вид из Ливадии», 1861
Далее можно увидеть серию изображений, сгенерированных нейросетью, обученной на основе картин Ивана Айвазовского.
Генерация изображений
Нейросеть, обученная на работах Айвазовского, стремится воссоздать ключевые элементы его стиля: динамичное изображение морской стихии, реалистичное отображение света и движения воды, драматичные облака и эффектные закаты.
«Aivazovsky style farm», «Aivazovsky style swan lake»
«Aivazovsky style children outside», «Aivazovsky style boats at night»
Искусственный интеллект пытается имитировать характерную для Айвазовского яркую цветовую палитру и передать ощущение величия и эмоциональности моря, создавая пейзажи, визуально напоминающие работы великого мариниста.
«Aivazovsky style church», «Aivazovsky style sheep in the field»
«Aivazovsky style a tree and a lake», «Aivazovsky style kids room»
Обучение нейросети начинается с подготовки данных: их собирают, очищают и форматируют. Затем выбирается подходящая архитектура нейросети. Данные разделяют на три группы: обучающую, проверочную (валидационную) и тестовую. Далее происходит обучение: нейросеть анализирует обучающие данные, подстраивая свои параметры так, чтобы минимизировать ошибки.
«Aivazovsky style summer cafe», «Aivazovsky style small frogs»
«Aivazovsky style windows», «Aivazovsky style carriage»
Чтобы избежать «переобучения», когда нейросеть слишком хорошо запоминает обучающие данные, ее проверяют на проверочной выборке. Затем настраивают «гиперпараметры» (например, скорость обучения), чтобы достичь лучших результатов. Наконец, готовую нейросеть тестируют на тестовой выборке, чтобы убедиться, что она хорошо работает и может решать реальные задачи.
Заключение
В заключение, обучение нейросетей генерации изображений открывает захватывающие перспективы для визуального творчества и потребления контента. Развитие этого направления требует осмысленного подхода и разработки этических норм, чтобы максимально использовать его потенциал и избежать нежелательных последствий. В будущем, это может привести к созданию новых форм искусства и дизайна, а также к персонализированному визуальному контенту, отвечающему индивидуальным потребностям.
Применение генеративной модели
GPT-ChatBot был применен, чтобы получить информацию о частях кода и их функциях.
Ссылка
