Гербарий городской памяти — вымышленная ботаника повседневных вещей.У городского дня есть собственный набор повторяющихся жестов: повернуть ключ, выключить будильник, раскрыть зонт, поставить чашку, дождаться трамвая. Из этих незаметных действий складывается ощущение знакомого места.В этом воображаемом атласе ключ становится семенной коробочкой, зонт — соцветием, уличный фонарь — поникшим бутоном. Восемь растений сохраняют силуэты вещей и связанные с ними воспоминания. Все виды и их названия вымышлены.Визуальная основа — ботаническая акварель: отдельный образец на светлой бумаге, тонкий контур, прозрачные переходы цвета и внимание к строению. Научная форма атласа помогает рассмотреть привычный предмет заново.
Визуальная основа и датасет
Mary Vaux Walcott (Мэри Во Уолкотт). Smithsonian American Art Museum. CC0. На подборке представлены Arnica alpina, Phlox stansburyi, Western Monkshood, Harebell, Columbine и Thicket Hawthorn.
Для обучения отобраны 40 музейных иллюстраций. Ещё четыре изображения выделены для визуального сопоставления и исключены из обучения. Источники и сведения о лицензиях зафиксированы в реестре датасета.
Страница художницы: https://americanart.si.edu/artist/mary-vaux-walcott-5197 Условия Open Access: https://www.si.edu/openaccess/faq
Изображения приведены к RGB и квадратному формату 1024×1024. Рисунок вписан пропорционально, без обрезки растения; поля заполнены цветом, подобранным по краям бумаги. Подписи описывают форму растения и содержат триггер «urbnherb watercolor style». Городских предметов в обучающем наборе нет: их геометрия задаётся запросами при генерации.
Подборка сохраняет вариации тонов бумаги, масштаба и строения растений. В части исходников видны подписи и края листа: эти признаки учитываются при проверке генераций. Музейные работы не являются моими иллюстрациями; авторская часть проекта — концепция вымышленного атласа и работа с генеративной моделью.
Обучение модели
Stable Diffusion XL Base 1.0 дообучена методом DreamBooth LoRA на 40 ботанических иллюстрациях. Обучались LoRA-слои UNet; текстовые энкодеры оставались замороженными. Триггер стиля — «urbnherb watercolor style».
Обучение выполнено в Google Colab на Tesla T4 с 14,6 ГБ видеопамяти. Параметры: 512×512, 800 шагов оптимизации, learning rate 0.0001, rank 8, batch size 1, накопление градиента 4, fp16, seed 42. Журнал показывает завершение 800/800 шагов; счётчик цикла обучения — 1 час 32 минуты 6 секунд. Итоговые веса сохранены в pytorch_lora_weights.safetensors.
При запуске пришлось согласовать зависимости Diffusers и Transformers, обновить TorchAO и загружать замороженные компоненты сразу в fp16, чтобы снизить пиковое потребление оперативной памяти. Использован скрипт Diffusers 0.42.1 с этой правкой.
Для оценки влияния адаптера базовая модель и модель с LoRA получают одинаковые запросы и seed. Сопоставляются контур, цвет, бумажный фон и читаемость городского предмета. Сходство с ботанической иллюстрацией само по себе не доказывает эффект обучения: часть таких признаков уже есть у базовой SDXL.
Ноутбук текущего запуска: https://colab.research.google.com/drive/1wUj0XnFWORXaG8BEcY7khMsILwVPHVGQ Базовая модель: https://huggingface.co/stabilityai/stable-diffusion-xl-base-1.0
Что изменило обучение
На сравнении слева показана базовая SDXL, справа — та же модель с LoRA 0,7. В каждой строке совпадают запрос, seed 2026 и параметры генерации. Сверху вниз: ключи, часы, зонты.
LoRA усилила характер ботанического листа: светлую бумагу, тонкие стебли, сдержанную палитру и отдельные цветовые заливки. Одновременно снизилась читаемость предметов. В первом сюжете вместо ключей обе версии дали семенные коробочки; в строке с часами исходная модель сохранила крупный циферблат, а LoRA превратила его в слабую круговую рамку. Зонты в обеих версиях первоначально выглядели как синие цветы.
Это сравнение не показывает безусловного улучшения. Оно выявило конфликт между переносом стиля и предметной геометрией. Для итоговой серии сила LoRA уменьшена до 0,45, а запросы уточнены: явно описаны кольца и зубцы ключей, звонки будильника, купола зонтов, ручка чашки, корпуса фонарей, окна трамваев и детали радио.
Итоговая серия
Восемь вымышленных видов образуют маршрут от домашнего ключа и утреннего будильника к дождю, вечернему чаю, уличному свету, трамваю, письму и далёкому радиосигналу. Ниже — отобранные изображения, созданные обученной моделью.
01. Ключец домашний
Кольцевые головки и зубчатые бородки сохраняют узнаваемость ключей. Их металлические стержни соседствуют с тонкими вьющимися побегами и листьями. Возможность вернуться домой становится образом роста и привязанности к месту. Вместо трёх коробочек из первоначального замысла модель дала целый ряд ключей: это расширяет образ до коллекции разных дверей.
02. Часоцвет утренний
Крупный будильник занимает место центрального цветка; рядом с ним раскрываются светлые бутоны, а листья охватывают корпус снизу. Предмет узнаётся по круглому циферблату, паре звонков и верхней ручке. Стрелки и цифры остаются неточными: изображение передаёт навязчивость времени, а не устройство работающих часов.
03. Зонтичник дождевой
Четыре синих купола поднимаются над тонкими стеблями, как необычные соцветия. Радиальные швы и металлические стойки удерживают связь с зонтами; извивающиеся побеги связывают их с растением. Разные высоты создают несколько маленьких укрытий — образ личного пространства среди дождя.
04. Чаелист вечерний
Белая чашеобразная форма соединяет раскрытый цветок, чашку и блюдце. Внутри видны жёлтые тычинки, а снизу вырастает зелёный стебель с двумя крупными листьями. Здесь бытовой предмет растворяется в растительной форме сильнее, чем у часов: ручка чашки выражена слабо. Образ связан с вечерней паузой и домашним ритуалом.
05. Фонарица сумеречная
Четыре янтарных фонаря подвешены на тонких дугах, напоминающих одновременно проволоку и стебли. Зелёные крышки связывают металлические корпуса с листвой, а тёплые заливки выделяются на светлом фоне. Это знакомые точки света, по которым вечерняя улица сохраняет ощущение обжитого места.
06. Трамвайник маршрутный
Три красных вагона становятся небольшими подвижными садами: зелень растёт на крышах и заполняет окна. Этот вариант отклоняется от первоначальной идеи рельсов-стеблей. После уточнения запроса трамвай стал узнаваемым, но растение и транспорт соединяются преимущественно через прорастание и совместную композицию. Повторяющийся маршрут показан как место, которое постепенно обрастает памятью.
07. Письмоцвет несказанный
Розовые цветы расположены на раскрытом светлом конверте. Бумажный треугольный клапан и складки сохраняют образ письма, а тонкие побеги словно продолжают линии бумаги. Модель не превратила сами лепестки в конверты: связь получилась композиционной. Письмо становится пространством для слов, которые наконец раскрылись.
08. Антенница дальняя
Светлый радиоприёмник возвышается на нескольких прямых стеблях; по сторонам раскрываются круглые соцветия с тонкими лучами. Решётка динамика и большая ручка настройки делают предмет узнаваемым. Соцветия работают как растительные антенны. Последний вид посвящён попытке услышать далёкий голос за пределами привычного маршрута.
Визуальный анализ и отбор
Серию объединяют тонкий тёмный контур, зелёная листва, акварельные переходы и сочетание бытовой вещи с растительной формой. Перенос стиля заметен в прожилках листьев и неравномерных цветовых заливках. При этом металлические детали ключей и часов получились плотнее и графичнее, чем прозрачные стебли.
Композиции различаются. Ключи образуют вертикальный ряд; часы собраны вокруг одного крупного центра; зонты и фонари распределены по высоте. У чашки почти симметричный одиночный цветок, а у трамвайника — тяжёлая горизонтальная группа вагонов. Письмоцвет использует конверт как плоскость гербарного листа, радио становится верхним акцентом вытянутого растения.
Степень гибридизации неодинакова. Чашка с тычинками и зонты на стеблях сближают предмет с органом растения. Ключи и радио сохраняют самостоятельный корпус и соседствуют с побегами. В трамвайнике транспорт скорее прорастает зеленью, чем превращается в растение. Это предел выполненного эксперимента, а не полная реализация исходного замысла.
Фон также не полностью консистентен: часть листов светлая, часть зелёная. В нескольких изображениях сохранились псевдоподписи; у часов неточные стрелки и разметка, местами стебли соединены нелогично. Негативный запрос не устранил эти признаки. Они оставлены видимыми и не выдаются за авторские надписи.
Для отбора получены 18 вариантов серии: по два для каждого сюжета и два дополнительных уточнения. Отдельно созданы шесть сравнительных изображений. Отбор выполнен ИИ-помощником по читаемости предмета, целостности формы и связи с концепцией; самостоятельная оценка студентом остаётся необходимой. Для трамвайника выбран seed 456 после уточнения запроса; письмоцвет сохранён с seed 42, поскольку дополнительный вариант потерял конверт.
Финальные изображения сгенерированы в 1024×1024, 30 шагов, guidance 6, LoRA 0,45. Inpainting, апскейл и ретушь не применялись. PNG сохранены как исходные результаты, для загрузки на сайт сделаны JPEG-копии без изменения композиции.
Описание применения генеративной модели
Stable Diffusion XL Base 1.0 (Stability AI) использована с обученной для проекта LoRA. Цель дообучения — перенос визуальных признаков ботанической акварели; цель генерации — создание восьми вымышленных растений, связанных с городскими вещами. https://huggingface.co/stabilityai/stable-diffusion-xl-base-1.0
Дополнительный инструмент — Codex, OpenAI, модель GPT-6. Помощник использован для разработки концепции, поиска открытых источников, подготовки подписей датасета, кода и запросов, запуска и исправления ноутбука, отбора вариантов, анализа изображений и подготовки текста и черновика сайта. Значительная часть технической и редакционной работы делегирована ИИ; эти действия не представлены как самостоятельно выполненные студентом. https://openai.com/codex/
Обучающие иллюстрации — произведения Mary Vaux Walcott из Smithsonian American Art Museum, опубликованные в Open Access с обозначением CC0. Они не сгенерированы для этого проекта и не выдаются за мои работы. Все названия растений вымышлены.
Материалы проекта
Ноутбук обучения и генерации: https://colab.research.google.com/drive/1wUj0XnFWORXaG8BEcY7khMsILwVPHVGQ
Источники: https://americanart.si.edu/artist/mary-vaux-walcott-5197 Условия Open Access: https://www.si.edu/openaccess/faq
Параметры каждого выбранного изображения и сведения о запуске сохранены в JSON-файлах комплекта проекта. Веса LoRA и контрольные точки созданы в среде Colab. Доступ преподавателю к ноутбуку и самостоятельный финальный отбор студентом необходимо проверить перед сдачей.