Идея проекта
Ризограф Riso SF9350, Логотип компании Riso
Идея этого исследования — цифровое воссоздание одного из самых тактильных, тиражных и «несовершенных» методов печати: ризографии. Этот метод, появившийся в Японии в 1980-х годах как дешевая альтернатива ксероксу, сегодня стал самостоятельным художественным медиумом в среде графических дизайнеров и иллюстраторов.
Нобору Хаяма, создатель ризографа
Ризограф печатает послойно, продавливая соевые чернила через мастер-пленку. Главная ценность этого метода кроется в его системных ошибках: краска ложится неравномерно, слои смещаются друг относительно друга, а любые градиенты превращаются в крупные растровые точки.
Концепт проекта
Зины Colored City of Dreams и 4 colors, 5 papers Мари Куэнне
Традиционно ризография требует от дизайнера специфического мышления: необходимо заранее делить макет на 2–3 чистых, часто спотовых (например, флуоресцентных) цвета, которые при наложении (оверпринте) дают новые оттенки.
Цель проекта
Не просто заставить Stable Diffusion перекрашивать картинки в кислотные цвета с помощью фильтров. Цель — обучить модель LoRA самой физике и ограничениям трафаретной печати:
Специфическая палитра: Ограниченное количество чистых, ярких красок.
Растрирование: Замена цифровых градиентов на точечный паттерн.
Мисрегистрация: Характерное смещение цветовых слоев, создающее эффект вибрирующего контура.
Текстура бумаги: Пористая фактура немелованной бумаги, впитывающей краску.
Ключевое слово для вызова этого стиля: risograph_print_style.
Исходные изображения для обучения
Для обучения был собран датасет из 40 изображений из открытых источников и портфолио независимых иллюстраторов. Запросы для сбора включали «risograph poster», «riso print» и «halftone illustration». В выборку намеренно попали работы с выраженным эффектом наложения красок и крупным растром, чтобы «заякорить» стиль в его каноническом плакатном виде.
Итоговая серия: тестирование «цифрового станка»
Концепция заключается в переносе физических ограничений печатного барабана в пространство генеративного ИИ. Настоящая проверка обученной LoRA — применение эстетики плоской графики к сложным, объемным и нетипичным для ризографии объектам. Что произойдет, если мы отправим в печать реалистичного кота, архитектуру или портрет?
Что выучила нейросеть?
Модель научилась имитировать эффект оверпринта, когда наложение, например, полупрозрачного зеленого на розовый дает глубокий оттенок на пересечении объектов.
Во многих генерациях видно, как один цветовой контур слегка съезжает относительно другого, оставляя белые зазоры на стыках форм.
Визуальный анализ и вариативность
Органические формы: При генерации живых объектов LoRA стремится к максимальной графичности. Шерсть животных и черты лица переводятся в плоскостные пятна. Модель интуитивно упрощает детализацию, оставляя только те элементы, которые «пропечатались» бы на реальном станке.
Архитектура и Городской пейзаж: Это был самый сложный тест, так как он требует работы со строгой геометрией. Здесь LoRA повела себя очень интересно: фасады зданий превратились в абстрактные цветовые блоки, а окна залились плотным цветом. Результат напоминает винтажные архитектурные зины, где объем передается исключительно контрастом двух ярких красок.
Как это связано с концепцией?
Обученная LoRA действует как виртуальный ризограф. Она демонстрирует способность абстрагировать сложный визуальный язык (физику краски, растр, текстуру бумаги) и накладывать его на абсолютно любые концепции. Результаты доказывают, что генеративная модель может не только копировать картинки, но и убедительно имитировать технологический процесс аналоговой печати со всеми его очаровательными ошибками.
Процесс обучения и технические детали
Обучение проводилось поверх базовой архитектуры Stable Diffusion XL 1.0.
Подготовка данных: Для автоматического и единообразного каптионирования датасета использовалась нейросеть BLIP. Она разметила объекты на фото, после чего ко всем текстовым промптам был принудительно добавлен токен a risograph_print_style of.
