Обучение нейросети стилю Поля Гогена
Концепция проекта
Этот проект — эксперимент на стыке цифровых технологий и живописной традиции постимпрессионизма. С помощью Stable Diffusion я обучил генеративную модель на выборке работ Поля Гогена — одного из самых ярких представителей символизма и постимпрессионизма конца XIX века. Целью стало не столько воссоздание его картин, сколько интерпретация визуального языка художника в новых сюжетах и формах, доступных ИИ.
Поль Гоген, «Шепот», 1892 г.
Поль Гоген искал красоту вне индустриального мира — в «первозданных» культурах Полинезии. Его стиль отличают плоские цветовые пятна, мягкие контуры, теплая палитра и символическая многослойность. Он изображал мечты, духовные образы, женщин и ландшафты как часть единой медитативной системы.
Нейросеть, обученная на работах Гогена, начала «видеть» этот стиль как нечто мягкое, пастельное, дымчатое, иногда даже карандашно-акварельное — создавая новые визуальные формы, где цифровое и живописное переплетаются.
Исходные изображения
В качестве исходных изображений были выбраны 96 работ Поля Гогена.
Поль Гоген, «Пейзаж близ Арли», 1888
1. Поль Гоген, «Откуда мы пришли? Кто мы? Куда мы идём?», 1898 г. 2. Поль Гоген, «Сцена из жизни Таити», 1896 г.
Поль Гоген, «Черные свиньи», 1891 г.
1. Поль Гоген, «Чудесный источник», 1894 г. 2. Поль Гоген, «У подножия горы», 1892 г.
Готовая серия изображений: Сны Таити
Сгенерированная серия представляет собой визуальный дневник, сотканный из снов и мифов. В центре внимания — мягкие, розовато-дымчатые ландшафты и фигуры, созданные нейросетью, вдохновленной Гогеном. Изображения варьируются от почти реалистичных сцен до символистских абстракций — но все они сохраняют узнаваемую эстетику художника.
«Где спят духи деревьев» Изображение, сгенерированное нейросетью.
1. «Тепло земли» 2. «Дочери солнца» Изображения, сгенерированное нейросетью.
«Покой в керамике» Изображение, сгенерированное нейросетью.
1. «Голоса из дома» 2. «Почему мы страдаем?» Изображения, сгенерированные нейросетью.
«Застывший полдень» Изображение, сгенерированное нейросетью.
Анализ изображений
Проект удалось реализовать как современное осмысление наследия Гогена: не просто воссоздать его визуальный стиль, но «перевести» его язык в цифровую сферу. Сгенерированные изображения создают новую реальность, похожую на ту, которую Гоген пытался найти — идеализированную, отрешённую от времени и технологий. При этом форма, цвет и дух работ явно отсылают к автору, чьи картины вдохновили этот проект.
1,2. Кусочки работ Поля Гогена 3,4. Изображения, сгенерированные нейросетью
Преобладают розовые, бежевые, коралловые, охристые и лиловые тона — характерные для позднего периода Гогена. Особенно впечатляют переходы цвета, будто выполненные сухой кистью или в акварельной технике.
Контуры объектов размыты, линии текучие — изображения как бы находятся «в дымке» или сняты сквозь тонкую вуаль. Это придаёт работам сонливую, медитативную атмосферу.
1. Изображение, сгенерированное нейросетью 2. Поль Гоген, «Женщина Таити», 1891 г.
Изображения различаются по плотности текстуры: от «мелованной» гладкости до почти зернистой, как будто на холсте.
Некоторые сцены приближены к реальности (пляжи, леса, деревни), другие — более абстрактные, как метафоры состояний или мифов.
Женские фигуры варьируются по степени обобщения: от детально прорисованных до символических силуэтов.
Интересный побочный эффект — почти полное исчезновение «западных» архитектурных форм: нейросеть сама вытесняет все индустриальное, оставляя только «пейзаж души».
Описание применения генеративной модели: процесс обучения
Для создания проекта я использовал Google Colab. В первую очередь скачал dependencies и diffusers.
После скачал в папку «cher» исходные изображения и вывел их в превью.
Далее создал подписи к исходным фотографиям в виде: «photo collage in Gauguin style, + описание изображения»
И зарегистрировался на Hugging Face, создав токен для сохранения модели.
Для анализа исходных изображений использовал параметры: instance_prompt="photo collage in Gauguin style» train_batch_size=2 max_train_steps=500 checkpointing_steps=250
И сохранил модель на Hugging Face.
Подготовка модели готова, после сгенерировал готовую серию изображений. prompt «Gauguin style, + описание генерируемого изображения»
Вывод
В рамках проекта была обучена генеративная нейросеть Stable Diffusion на основе визуального стиля Поля Гогена — с его характерной мягкой палитрой, приглушёнными формами и философским настроением. С помощью искусственного интеллекта удалось реконструировать узнаваемые черты живописи Гогена.
Полученные изображения демонстрируют, как алгоритмы способны интерпретировать эстетику прошлого и переосмысливать её в актуальном визуальном контексте. Этот проект — исследование того, как может выглядеть «цифровой Гоген» XXI века.
