Концепция
Уильям Кикхофель был американским художником, активно работавшим примерно в середине 1930‑х — начале 1940-х годов, наиболее известным сегодня благодаря дизайнерским работам. Сохранившиеся работы Кикхофеля в основном представляют собой тщательно выполненные рисунки предметов и интерьеров, часто выполненные акварелью, цветным карандашом и графитом на бумаге. Среди предметов — религиозные и литургические предметы, предметы домашнего обихода (например, подсвечники и колокольчики для ужина), а также декоративные мотивы, такие как узоры, похожие на стеганое одеяло.
Обучение нейросети
Работы Уильяма целиком посвящены натюрмортам в испанском колониальном стиле на юго-западе Америки. В серии работ я сгенерировала разных предметов и обликов современности на контрасте с известными древними атрибутами искусства и духовности. Модель Stable Diffusion XL была обучена за 750 шагов с контрольным шагом 375. По результату работы можно сказать, что нейросеть очень точно уловила ключевые особенности работ, такие, как приглушенные цвета, реализм, тонкие линии, потертая бумага. Обошлось практически без артефактов и лишних конечностей. Нейросеть хорошо подражала как акварельным мазкам, так и карандашной штриховке.
an indian elephant in KIECKHOFEL style
1. a pharaoh statue in KIECKHOFEL style 2. an egyptian cat figurine in KIECKHOFEL style
a buddha statue in KIECKHOFEL style
1. a monarch crown in KIECKHOFEL style 2. a glass beer cup in KIECKHOFEL style
a cupid baby in KIECKHOFEL style
1. a slavic pagan statue in KIECKHOFEL style 2. a slavic wooden church in KIECKHOFEL style
pokemon in KIECKHOFEL style
1. a tennis racket in KIECKHOFEL style 2. a stratocaster electric guitar in KIECKHOFEL style
a chinese terracota general in KIECKHOFEL style
Процесс работы: — установка библиотек, SDXL LoRA, Diffusers — создание датасета с картинками для обучения — приведение всех изображений к формату 1:1 — предпросмотр изображений — генерация подписей к картинкам с помощью модели BLIP с префиксом «in KIECKHOFEL style» — подключение к Hugging Face — обучение модели — сохранение модели на HF — генерация новых изображений на пайплайне DiffusionPipeline с предобученным VAE и весами LoRA
