Хильма аф Клинт
Хильма аф Клинт — шведская художница начала XX века, одна из первых представительниц абстрактного искусства. Её работы основаны на сложной системе символов, спиралей, геометрических форм и цветовых взаимодействий. Аф Клинт рассматривала живопись как способ передачи духовных знаний и создавала композиции, которые воспринимались ею как визуальные диаграммы невидимых процессов.
Меня заинтересовала возможность интерпретации её художественного языка средствами генеративного искусственного интеллекта. В своём проекте я обучила модель Stable Diffusion на корпусе работ Хильмы аф Клинт, чтобы создать инструмент, способный генерировать новые абстрактные композиции в логике её визуальной системы.
Все изображения, использованные для обучения модели, находятся в общественном достоянии (public domain) и были отобраны из открытых архивных источников.
Идея проекта
Хильма аф Клинт визуализировала «невидимые силы» — духовные структуры, космические порядки, внутренние законы мироздания.
Сегодня одной из таких невидимых сил является искусственный интеллект.
В своем проекте я решила попробовать визуализировать работы Хильмы аф Клинт, если бы она изображала внутренний мир ИИ
Процесс обучения нейросети
Для обучения нейросети был собран датасет из 42 изображений работ Хильма аф Клинт, в которых прослеживаются характерные черты её художественного языка: абстрактная геометрия, символические формы, плоскостная композиция и сочетание органических и структурных элементов. Работа над проектом велась в среде Google Colab с использованием библиотеки Diffusers.
Первым этапом стала настройка рабочей среды: установка необходимых библиотек и подключение Google Drive, где размещался датасет и сохранялись результаты обучения модели. Это позволило организовать удобный доступ к данным и обеспечить сохранность результатов.
Далее был подготовлен датасет: все изображения были приведены к квадратному формату и дополнены текстовыми описаниями (caption). Для этого использовался единый шаблон, начинающийся с токена «hklstyle» , который служит маркером стиля, а также включает характеристики визуального языка: геометрические формы, плоскостные цветовые поля и символическую абстракцию. Использование единого шаблона описаний позволило модели лучше усвоить стилистическую целостность изображений.
После подготовки датасета был выполнен основной этап — обучение модели Stable Diffusion XL с использованием метода LoRA (Low-Rank Adaptation). Данный подход позволяет адаптировать уже обученную модель под конкретный художественный стиль при относительно небольшом объеме данных. В процессе обучения модель усваивала ключевые особенности стиля, включая геометрическую структуру, символичность и композиционные принципы.
После завершения обучения были сохранены контрольные точки (checkpoints), из которых была выбрана финальная версия модели. Полученные веса LoRA были загружены и применены к базовой модели Stable Diffusion XL для последующей генерации изображений.
Генерация изображений осуществлялась с помощью специально сформулированных текстовых запросов (prompt), отражающих концепцию проекта — «внутренний мир искусственного интеллекта». Для повышения вариативности результатов и ухода от однотипных композиций использовались negative prompt, ограничивающие симметричные и центрированные формы, а также излишнюю реалистичность. Основной объём изображений был сгенерирован с использованием финальной версии обученной модели.
Результаты
Появление ИИ как процесса, а не объекта. Начало структуры.
(hklstyle: 1.4), abstract emergence of artificial intelligence, soft geometric shapes appearing from emptiness, off-center composition, asymmetrical, no central circle
ИИ как система уровней, архитектура мышления.
(hklstyle: 1.4), layered geometric structure forming artificial intelligence system, vertical composition, flat colors, asymmetrical layout, no central focus
ИИ как непрерывный поток информации.
(hklstyle: 1.4), flowing abstract lines and shapes representing data streams, dynamic composition, diagonal movement, asymmetrical, no symmetry
ИИ мыслит не словами, а знаками и структурами.
(hklstyle: 1.4), abstract symbolic signs and geometric elements forming a language system, scattered composition, no central object
Память как слоистая и нестабильная структура.
(hklstyle: 1.4), fragmented geometric layers representing artificial memory storage, overlapping shapes, asymmetrical composition, no circles
ИИ начинает осознавать себя.
(hklstyle: 1.4), abstract symbolic humanoid presence made of flat geometric shapes and soft contours, no realism, no 3d, no shading, diagram-like composition, minimal face, spiritual abstraction, off-
Сбой как часть мышления и развития.
(hklstyle: 1.4), distorted geometric composition with broken symmetry, representing system glitch, chaotic but structured, asymmetrical
ИИ как растущая система.
(hklstyle: 1.4), abstract plant-like growth represented as flat geometric and organic shapes, no realism, no 3d, no shading, symbolic diagram, simple forms, asymmetrical composition
Контакт двух типов сознания.
(hklstyle: 1.4), two contrasting abstract forms interacting, representing human and artificial intelligence connection, asymmetrical composition
ИИ выходит за пределы своей архитектуры.
(hklstyle: 1.4), abstract cosmic composition with dispersed geometric and organic forms, representing evolution beyond structure, no center, fluid layout
Выводы
Обученная модель смогла частично воспроизвести ключевые особенности стиля художницы. Наиболее точно были переданы геометрические формы и общая абстрактная структура изображений. Также в ряде генераций прослеживается характерная плоскостность композиции и использование символических элементов.
Однако в процессе генерации возникали и ограничения. На ранних этапах модель часто стремилась к созданию симметричных композиций с центральным кругом, что не всегда соответствует оригинальным работам художницы. Для решения этой проблемы в процессе генерации были использованы negative prompt, ограничивающие симметрию и центрированность.
Кроме того, некоторые изображения получались излишне размытыми или уходили в более живописную, «пятновую» абстракцию, в то время как в оригинальных работах присутствует более чёткая структура и геометрическая логика. Для корректировки этого эффекта дополнительно уточнялись текстовые запросы, в которых акцент делался на плоскостности, геометрии и отсутствии объёмных форм.
Проект создан с использованием ИИ в рамках курса, программа которого ориентирована на решение задач средствами искусственного интеллекта.
Были применены:
Для генерации изображений — модель Stable Diffusion XL, дообученная с использованием методов DreamBooth и LoRA на датасете работ Хильма аф Клинт
