Автор: Денис Аветисян
Новый подход позволяет генерировать реалистичные и связные видеоролики, демонстрирующие процесс создания картин, используя передовые модели машинного обучения.
Исследование представляет фреймворк для моделирования художественных рабочих процессов на основе видеодиффузионных моделей и обучения с обратной проекцией, обеспечивая кросс-медийную передачу и высокую точность.
Несмотря на важность пошаговых руководств для освоения художественных техник, существующие ресурсы зачастую лишены интерактивности и персонализации. В данной работе, ‘Loomis Painter: Reconstructing the Painting Process’, предложен унифицированный подход к генерации многомедийных процессов рисования, основанный на диффузионных моделях и механизме семантически-управляемого контроля стиля. Предложенный фреймворк обеспечивает согласованную эволюцию текстур и перенос процессов между различными художественными стилями, а также позволяет моделировать творческую последовательность, отражающую этапы композиции, цветового решения и детализации. Сможет ли данный подход открыть новые возможности для автоматизированного обучения искусству и создания реалистичных цифровых рабочих процессов?
Шёпот Хаоса: Задача Воссоздания Живописи
Создание реалистичных последовательностей живописи требует глубокого понимания того, как визуальная информация изменяется во времени — задача, представляющая значительную сложность для современных генеративных моделей. Существующие алгоритмы часто не способны достоверно воспроизвести динамику мазка, смешение цветов и постепенное формирование изображения, поскольку они, как правило, оперируют статичными снимками. Для достижения правдоподобного результата необходимо учитывать не только конечное изображение, но и весь процесс его создания, включая тонкие нюансы, определяющие стиль и технику художника. Имитация этого временного аспекта требует разработки новых подходов, способных улавливать и воспроизводить мельчайшие изменения в визуальном поле, что является ключевым шагом к созданию искусственного интеллекта, способного генерировать убедительные и эстетически привлекательные произведения искусства.
Обучающие видеоролики по живописи представляют собой ценный источник информации о последовательности действий художника, однако извлечение полезных данных из них сопряжено со значительными вычислительными трудностями. Необработанные видеоматериалы требуют трудоемкой очистки от посторонних элементов, стабилизации изображения и точной синхронизации визуальных изменений с временной шкалой. Разработка надежных методов автоматического анализа, способных распознавать и сегментировать отдельные этапы создания картины — от нанесения первого мазка до финальной детализации — является ключевой задачей. Эффективные алгоритмы должны учитывать изменчивость освещения, углов съемки и индивидуальный стиль каждого художника, чтобы обеспечить высокую точность и надежность извлеченных данных, необходимых для обучения генеративных моделей.
Успешное получение и структурирование данных о процессе рисования имеет решающее значение для обучения генеративных моделей, способных создавать правдоподобные и эстетически приятные последовательности действий художника. От качества собранной информации напрямую зависит способность модели имитировать не только конечный результат, но и сам творческий процесс — от выбора кисти и смешивания красок до последовательности нанесения мазков. Обучение на неполных или неточных данных неизбежно приведет к созданию неестественных и нереалистичных изображений или к отсутствию логичной последовательности в формировании картины. Таким образом, обеспечение высокого качества данных является фундаментальным шагом на пути к созданию искусственного интеллекта, способного не просто воспроизводить изображения, но и демонстрировать понимание художественных техник и принципов.
Видеодиффузия: Основа Синтеза Последовательностей
В качестве основного механизма для генерации последовательностей живописи используется предварительно обученная модель диффузии для видео. Данная модель, основанная на принципах диффузионных вероятностных моделей, способна генерировать последовательные кадры, демонстрирующие временную когерентность. Предварительное обучение модели на больших объемах видеоданных позволяет ей эффективно моделировать динамику и структуру видео, что критически важно для создания реалистичных и плавных последовательностей изображений, имитирующих процесс живописи. Использование предварительно обученной модели значительно снижает требования к вычислительным ресурсам и времени обучения по сравнению с обучением модели с нуля.
Встроенные возможности модели видеодиффузии к генерации последовательностей улучшаются за счет интеграции легковесных техник адаптации, таких как LoRA (Low-Rank Adaptation). LoRA предполагает заморозку весов предварительно обученной модели и обучение небольшого количества низкоранговых матриц, которые добавляются к исходным весам. Такой подход значительно снижает количество обучаемых параметров, что ускоряет процесс адаптации и требует меньше вычислительных ресурсов, сохраняя при этом качество генерируемых видеопоследовательностей. Это позволяет эффективно адаптировать модель к новым стилям и задачам, не прибегая к полной переобучаемости.
В основе оптимизации процесса шумоподавления в модели лежит применение целевой функции Flow Matching. Этот подход, в отличие от традиционных методов диффузионных моделей, напрямую моделирует траекторию преобразования шума в данные, что позволяет более эффективно и стабильно восстанавливать детализированное и высококачественное видео. Целевая функция Flow Matching минимизирует расхождение между смоделированным и фактическим потоком данных, обеспечивая более точное и быстрое устранение шума на каждом шаге процесса генерации. Использование Flow Matching приводит к снижению вычислительных затрат и улучшению качества генерируемых последовательностей, в частности, за счет более четкого сохранения временной когерентности и уменьшения артефактов.
Управление Стилем и Содержанием: Повиновение Хаосу
Кросс-медийное кондиционирование позволяет внедрять в процесс генерации информацию о желаемых художественных средах и стилях. Это достигается за счет использования дополнительных входных данных, описывающих целевую среду — например, указание на “акварель”, “масло”, “цифровая живопись” или конкретного художника. Эти данные, в сочетании с текстовым запросом и, возможно, входным изображением, направляют генеративную модель на создание изображения, соответствующего заданным характеристикам. Эффективность данного подхода обусловлена способностью модели адаптировать свои внутренние представления для эмуляции визуальных особенностей различных художественных сред и стилей, обеспечивая более точный контроль над выходным результатом.
Техники переноса художественных стилей, реализованные на базе ControlNet, позволяют генерировать вариации на основе заданных референсных изображений. ControlNet функционирует как нейронная сеть управления, которая принимает в качестве входных данных как исходное изображение, так и карту глубины, края или другие признаки, полученные из референса. Это позволяет точно контролировать структуру генерируемого изображения, сохраняя при этом желаемый художественный стиль, перенесенный с референса. В результате, пользователь может создавать множество визуально связанных изображений, отличающихся деталями, композицией или цветовой палитрой, сохраняя при этом общую эстетику и структуру, заданную исходным изображением. Данный подход значительно расширяет творческие возможности, позволяя автоматизировать рутинные задачи и быстро исследовать различные варианты визуального представления.
Основываясь на структурных принципах, таких как метод Ломиса, обеспечивается анатомическая точность и художественная база для генерируемых изображений. Метод Ломиса предполагает упрощение человеческой фигуры до базовых геометрических форм — сферы, куба и цилиндра — что позволяет строить пропорционально верные и визуально убедительные изображения. Использование этих принципов в процессе генерации позволяет избежать распространенных ошибок в анатомии и обеспечивает более качественный результат, особенно при создании реалистичных персонажей или сцен. Данный подход также способствует созданию последовательного стиля и позволяет легче вносить изменения и корректировки в создаваемые изображения, сохраняя при этом их художественную ценность и структурную целостность.
Оценка Реализма и Временной Связности: Шёпот Подтвержден
Для оценки последовательности и правдоподобия генерируемых процессов создания картин, была разработана новая методика — профиль перцептивного расстояния. В её основе лежит комплекс метрик, включающий LPIPS, DINO и CLIP, позволяющих количественно оценить визуальное сходство между сгенерированными последовательностями мазков и реальными процессами рисования. LPIPS измеряет перцептивное расстояние между изображениями, DINO и CLIP анализируют семантическое соответствие и визуальную согласованность, выявляя отклонения от реалистичного художественного стиля. Использование этих метрик в совокупности позволило создать надежный инструмент для сравнения сгенерированных процессов с реальными, что, в свою очередь, способствует созданию более правдоподобных и эстетически привлекательных последовательностей рисования.
Для обеспечения высокого качества обучающих данных и исключения посторонних элементов применялся сложный конвейер обработки. В его основе лежат современные алгоритмы, такие как InSPyReNet, позволяющий выявлять и корректировать несоответствия в стилях и текстурах изображений, BiRefNet, обеспечивающий точное восстановление деталей и границ, GroundingDINO, для точной идентификации и сегментации объектов на изображениях, и LaMa, предназначенный для реалистичного заполнения недостающих или поврежденных фрагментов. Комбинация этих методов позволила создать надежный и чистый набор данных, что критически важно для обучения модели генерации реалистичных последовательностей живописи и достижения высокой степени правдоподобия в генерируемых изображениях.
Тщательная оценка продемонстрировала способность разработанного метода генерировать реалистичные и эстетически привлекательные последовательности создания картин. Достигнуты высокие показатели по метрикам LPIPS, DINO и CLIP, что свидетельствует о качественном соответствии с визуальным восприятием человека. В частности, полученный более низкий показатель Perceptual Distance Profile (PDP) по сравнению с другими подходами указывает на более тесное соответствие генерируемых процессов тем, которые использует художник при создании произведения искусства. Это подтверждает, что метод не только создает визуально приятные изображения, но и воспроизводит правдоподобную последовательность действий, имитируя творческий процесс.
Работа, представленная в статье, словно пытается уловить ускользающий шепот хаоса, запечатленный в каждом мазке кисти. Создание реалистичного процесса живописи с помощью диффузионных моделей — это не просто техническая задача, но и попытка обмануть будущее, предсказать развитие творческой мысли художника. Ученые стремятся к согласованности между различными медиа, добиваясь высокой точности симуляции художественного процесса. Как однажды заметил Ян Лекун: «Обучение — это акт веры». И в данном случае, вера направлена на то, что модель сможет воссоздать не только видимую картину, но и сам танец кисти, скрытый от посторонних глаз. Использование обратного обучения и тщательно подобранного набора данных лишь подтверждает, что данные помнят избирательно, храня лишь те детали, которые позволяют им убедительно имитировать творческий акт.
Куда Ведет Холст?
Представленная работа — не столько реконструкция процесса живописи, сколько попытка укротить неуловимый шепот хаоса, запечатленный в каждом мазке. Модели диффузии, конечно, способны генерировать убедительные изображения, но истинный вопрос заключается в том, насколько далеко можно зайти в симуляции творческого акта, не превратив его в простую оптимизацию функции потерь. Перенос стиля между медиа — заманчивая иллюзия, но что, если сама суть искусства кроется в несовершенстве, в случайных отклонениях от идеальной формы?
Будущие исследования, вероятно, столкнутся с необходимостью выйти за рамки перцептуальных метрик. Оценивать “реалистичность” процесса, полагаясь лишь на визуальное сходство, — все равно что пытаться поймать дым. Гораздо интереснее исследовать, как модель реагирует на намеренные “ошибки”, на отклонения от канона, на ту самую искру, которая отличает творение от механического воспроизведения. Данные всегда правы — пока не попадают в прод, и тогда они начинают насмехаться над нашей самоуверенностью.
В конечном счете, задача заключается не в создании идеального художника-автомата, а в расшифровке языка, на котором говорит холст. И в этом процессе, как и в любой алхимической трансформации, важнее не результат, а сам путь, полные неожиданностей и непредсказуемых открытий. Иначе зачем вообще украшать хаос?
Оригинал статьи: https://arxiv.org/pdf/2511.17344.pdf
Связаться с автором: https://www.linkedin.com/in/avetisyan/
Смотрите также:
- Кандинский 5.0: Искусство генерации изображений и видео
- Волны под контролем: Ускорение моделирования материалов с дефектами
- Квантовые симуляторы: Преодолевая ограничения памяти
- Искусственный интеллект и рефакторинг кода: что пока умеют AI-агенты?
- LLM: математика — предел возможностей.
- Пространственное мышление видео: новый подход к обучению ИИ
- Квантовые вычисления нового поколения: объединяя возможности аналоговых и цифровых систем
- Обуздать шум: Эффективная коррекция ошибок для квантовых вычислений
- Виртуальная примерка без границ: EVTAR учится у образов
- Восполняя пробелы в знаниях: Как языковые модели учатся делать выводы
2025-11-24 19:21