Исходный размер 1140x1600

Обучение генеративной нейросети под свой стиль

Проект принимает участие в конкурсе

Идея проекта

Основная идея проекта заключается в том, чтобы обучить нейросеть создавать профессиональные фэшн-иллюстрации на основе исходных изображений, для дальнейшей работы с ними и применение этой нейросети для собственных проектов по созданию одежды.

В качестве исходных данных был использован набор изображений (датасет), включающий изображения, нарисованные иллюстраторами: вытянутые формы, четкие линии, определенная силуэтность. Все изображения были предварительно обработаны: — приведены к единому формату — отобраны по принципу визуального сходства

Данный датасет позволил задать модели чёткое представление о целевом стиле генерации. (исходное изображение)

Результат: серия изображений

Развернутый комментарий и анализ результатов

В результате обучения модель успешно переняла ключевые особенности заданного стиля

Основные признаки, которые удалось передать:

— характерная стилизация одежды (упрощенные формы, акцент на силуэте) — визуальная «коллажность» — сочетание разных текстур и уровней детализации — сохранение общей структуры человеческой фигуры при стилизации — цветовые решения: модель стремится к контрастным и выразительным сочетаниям

Связь с концепцией:

Изначальная идея заключалась в создании генеративного инструмента для получения изображений в авторском стиле. Итоговые изображения соответствуют этой задаче: они сохраняют узнаваемую форму объектов, но при этом стилизованы под художественный коллаж.

Ноутбук с кодом и описание процесса обучения

Обучение модели проводилось в среде Google Colab. В качестве базовой архитектуры использовалась Stable Diffusion.

Процесс включал следующие этапы:

1.Установка необходимых библиотек 2. Подключение Google Drive и загрузка датасета 3. Загрузка предобученной модели 4. Подготовка изображений (ресайз и нормализация) 5. Настройка параметров обучения (LoRA) 6. Запуск обучения в несколько эпох 7. Генерация итоговых изображений с помощью текстовых промптов

Обучение происходило на GPU, что позволило ускорить процесс. Количество эпох было ограничено для предотвращения переобучения.

Обучение генеративной нейросети под свой стиль
Проект создан 24.03.2026