Обучение генеративной нейросети для воспроизведения стиля Александра Джикии

Я выбрал творчество Александра Роллановича Джикии в качестве основного визуального материала для обучения генеративной нейросети, поскольку он является не только выдающимся современным художником, но и моим наставником и куратором. Его художественный язык оказал на меня глубокое влияние, и работа с его стилем стала для меня возможностью осмыслить не только визуальные особенности его творчества, но и более широкий контекст эпохи, к которой он принадлежит.

Александр Джикия — художник, который сделал собственной жизненный опыт центральной темой своего творчества. В его работах реальность переплетается с абсурдом, повседневность обретает характер театра, а сюжеты, несмотря на гротескную подачу, остаются узнаваемыми и близкими зрителю. Художник рисует рапидографом и раскрашивает работы фломастерами, часто на кальке — это объясняется как практическими, так и историко-культурными причинами. Материалы, доступные в конце 80-х — начале 90-х годов, были ограничены, и это сформировало уникальную палитру его работ: красный, синий, зелёный, чёрный.

Обучение нейросети происходило в несколько этапов. На первом этапе была собрана коллекция из 50 работ Александра Джикии. Особое внимание уделялось качеству изображений, а также сохранению всех визуальных особенностей: структуры линий, пластики форм, характерной цветовой палитры и фоновых решений. Далее, с помощью инструментов генеративного обучения, я адаптировал модель к специфике стиля художника, чтобы она могла создавать изображения, не просто внешне схожие, но и передающие авторскую интонацию.

Далее я загурзил все необходимые библиотеки в Google Colab.

После этого подгрузил блокнот собранный датасет и убедился, что картинки отображаются.

Затем с помощью BLIP я создал подписи к изображениям для дальнейшего создания промптов.

После этого прошел процесс обучения модели и я сохранил модель.

Первая серия работ была создана с использованием коротких и предельно простых текстовых промптов. Это позволило проверить базовые возможности модели: как она интерпретирует минимальные словесные сигналы, реагирует на композицию, цвет, форму и интонацию. На этом этапе я исследовал пределы абстракции и узнаваемости, заложенные в модели, не перегружая её контекстом.

Несмотря на короткие промпты, модель в целом смогла уловить атмосферу, передать характерные силуэты и отдельные элементы, включая стилизованный рукописный текст. Однако при такой схеме генерации появляется большое количество визуальных артефактов. Модель не справляется с точной передачей пластики, пространственной логики и выразительности образов, присущих работам Александра Джикии. Короткий промпт не обеспечивает необходимой глубины, поэтому такие изображения лишь условно напоминают оригинальный стиль, не воспроизводя его в полной мере.

Во второй серии работ были использованы длинные, тщательно проработанные текстовые описания, созданные на основе авторских стихотворений Александра Джикии. Такой подход позволил глубже погрузиться в его образный язык, передать настроение, ритм и внутреннюю драматургию произведений. Благодаря богатым смысловым слоям и поэтической структуре, модель получила возможность точнее интерпретировать визуальный стиль художника и отразить ключевые особенности его художественного мира.