ИИ Цветочная поляна | стиль Такаси Мураками
Описание идеи
Для стиля в основе своих генераций я выбрала работы Такаси Мураками. Часто его работы представляют собой плотные композиции, где каждый фрагмент пространства занят — как и изображения, создаваемые нейросетями, особенно при генерации «шума» или плотных коллажей.
Художник работает с чёткими формами, на его полотнах мало деталей внутри объектов, высокий контраст и повторяемость — всё это делает стиль удобным для тренировки и генерации с помощью нейросетей.
О художнике
Такаси Мураками (яп. 村上 隆 Мураками Такаси)
Работы Такаси Мураками
Такаси Мураками — японский художник, работающий на стыке современного искусства, поп-культуры и традиционной японской эстетики. Его творчество сочетает мотивы манги, аниме и классической живописи в технике Superflat, создавая яркие, многослойные композиции с характерными улыбающимися цветами и графичными формами.
Процесс
Я создала дата-сет из 45 квадратных картинок 700px. Среди них была цветочная серия квадратных полотен Такаси Мураками, а также принт Louis Vuitton из коллаборации бренда и художника, а также superflat герои аниме.
После загрузки референтов для сети я стала обучать модель. Я выставила checkpoint 500, а разрешение итоговых картинок (для экономии памяти) 768px. Весь процесс обучения занял полтора часа для 45 входящих картинок.
Итог генераций
Добавляем небо или траву
Далее, на цветах я не остановилась и пошла генерировать животных в силе superflat, в котором творил Мураками.
Кот и заяц получились в лайн/аниме-стиле, довольно минималистичные
Собак он нарисовал действительно две. И как же японская культура без панд
Обезьянку он создал уже не лайн-стилем, а залил черным цветом — новый путь у модели
Далее я начала генерировать культовых персонажей: от Дисней до покемонов.
Визуальная «плоскость» героев Диснея — их графичность, отсутствие глубины, чёткие контуры — близка к стилю superflat. Это нарочито неглубокий мир, в котором всё кажется простым, но на самом деле скрывает сложные культурные и социальные коды.
И Мураками, и Дисней работают в пограничной зоне между искусством и товаром. Мураками осознанно делает свои работы «продаваемыми», сотрудничает с брендами, создаёт мерч — как Дисней с его бесконечными франшизами и парками. Но в отличие от Диснея, он делает это осознанно иронично, подчеркивая коммерциализацию искусства.
Микки и Минни получились узнаваемыми и с лайн-стилем Мураками
Дональд Дак из Диснейленда превратился в принт, как раньше были улыбающиеся цветы — неожиданный результат
Покемоны и творчество Мураками — герои одного времени и одной культуры: эпохи, где массовое, милое и тиражируемое стало языком современного мира. Они оба играют на грани: развлечение или искусство, товар или смысл, игра или тренд общества.
Прикачу и Слоупок получились на пиксельном фоне
А покемон Бульбазавр усеян цветами и травой
Коллаборация Такаси Мураками и Louis Vuitton — один из самых знаковых союзов искусства и моды начала 2000-х, который не только изменил имидж бренда, но и задал тренд на сотрудничество художников с люксовыми домами.
Мураками взял культовый коричневый монограммный принт Louis Vuitton и перерисовал его в радужной палитре. Эти принты украшали сумки, кошельки, багаж, а также анимированные витрины бутиков. Эта коллекция имела огромный коммерческий успех.
Я решила посмотреть, как ИИ видит данную коллаборацию.
Принт Monogram присутствует на фото, но элементы раскрашены, как и было это у Мураками
Принты Мураками не требуют строгой композиции — их можно бесконечно повторять, растягивать, компоновать как узор. Это делает их идеальными для одежды и обуви.
Философия superflat технически идеально ложится на текстиль, кожу, резину, пластик — любую носимую поверхность.
Это искусство, которое сразу «готово к принту».
Улыбающиеся цветы перебрались и на принт кед
Вывод
В целом качество генераций мне понравилось и оправдало ожидания, изображения действительно повторили стили художника и сохранили как принты, так и лайн-стиль рисования героев (это можно заметить на серии «Диснейленда», покемонах: животных, да и на самих цветах)
Промыты были написаны качественно, я копировала описания картинок, которое сам ИИ применял к фото в дотаяете и соединяла это со своими запросами. Но в будущем хотелось бы обучить сеть на бОльшем количестве референтов, чтобы результат был качественнее, а также увеличить качество изображений и checkpoint’ы (были снижены для ускорения результата и снижения нагрузки на память, даже при данных настройках обучение вылетало 2 раза).
Описание применения генеративной модели
Используя пример кода, была обучена генеративная нейросеть Stable Diffusion для создания проекта
