Нейросеть и известные картины: как ИИ переосмысляет шедевры живописи

Что такое нейросеть и как она научилась рисовать

Нейросеть, или искусственная нейронная сеть (ИНС), — это алгоритм машинного обучения, который имитирует работу человеческого мозга. Она состоит из множества связанных узлов (нейронов), которые обрабатывают информацию и обучаются на больших объёмах данных. В отличие от традиционных программ, нейросеть не следует жёстким инструкциям, а самостоятельно выявляет закономерности и паттерны.

История нейросетей в искусстве началась задолго до современного бума. Ещё в 1973 году Гарольд Коэн создал алгоритм AARON, который мог рисовать абстрактные объекты, а затем и более сложные изображения — камни, растения, людей. Однако настоящий прорыв произошёл в 2021–2022 годах, когда появились диффузионные модели (Midjourney, Stable Diffusion, DALL-E). Эти нейросети способны генерировать изображения с нуля по текстовому описанию, смешивать стили и даже дорисовывать существующие картины.

Ключевое отличие современных нейросетей — использование генеративно-состязательных сетей (GAN) и диффузионных моделей. GAN состоит из двух частей: генератора, создающего изображения, и дискриминатора, оценивающего их реалистичность. Диффузионные модели, напротив, постепенно превращают случайный шум в осмысленную картинку, шаг за шагом уточняя детали.

Как нейросеть превращает известные картины в реалистичные фотографии

Один из самых популярных экспериментов — перевод знаменитых полотен в формат фотореализма. Пользователь Reddit под ником logical_haze использовал Midjourney, чтобы показать, как могли бы выглядеть сцены с картин, если бы их запечатлела камера. В серию вошли такие шедевры, как «Девушка с жемчужной серёжкой» Яна Вермеера, «Звёздная ночь» Винсента ван Гога, «Подсолнухи» и «Большая волна в Канагаве» Хокусая.

Результаты вызвали бурные споры. Одни зрители восхитились тем, как ИИ «оживил» классику, другие раскритиковали потерю души и уникальной манеры художника. Например, «Звёздная ночь» в фотореализме лишилась своих знаменитых вихрей и стала напоминать обычный ночной пейзаж. А «Девушка с жемчужной серёжкой» превратилась в портрет, похожий на фото с мобильного телефона, что вызвало разочарование у поклонников оригинала.

Технически процесс выглядит так: нейросеть получает текстовый запрос, описывающий сюжет картины в реалистичном стиле, и генерирует изображение, опираясь на миллионы фотографий из обучающей выборки. При этом ИИ не копирует оригинал, а создаёт новую интерпретацию, сохраняя композицию и ключевые элементы.

Самые известные картины, созданные нейросетью

Нейросети не только переосмысляют старые шедевры, но и создают собственные произведения, которые уже успели попасть в историю.

«Theater D'Opera Spatial» — работа, созданная в Midjourney пользователем Джейсоном Алленом. В 2022 году она заняла первое место на конкурсе цифрового искусства в Колорадо, что вызвало скандал: художники обвинили Аллена в читерстве, ведь картина была сгенерирована ИИ. На полотне изображена футуристическая космическая опера, поражающая воображение.

«Портрет Эдмона Беллами» — самая дорогая картина, созданная нейросетью. В 2018 году она была продана на аукционе Christie's за 432 500 долларов. Работу сгенерировал алгоритм GAN, разработанный Яном Гудфеллоу. Название — каламбур: «bel ami» по-французски означает «хороший друг», отсылая к создателю технологии.

«Мона Лиза» с ногами — популярная серия, в которой нейросеть DALL-E 2 расширила оригинальное полотно Леонардо да Винчи, дорисовав тело Джоконды. Художник Денис Ширяев и его коллеги показали, как могла бы выглядеть знаменитая картина, если бы её автор изобразил модель в полный рост.

Обложка Cosmopolitan — в 2022 году DALL-E 2 создал обложку журнала с женщиной-космонавтом на Марсе. Главный редактор Джессика Пелс назвала это историческим моментом для ИИ в медиа.

Популярные нейросети для создания картин: Midjourney, DALL-E, Stable Diffusion

Сегодня существует несколько основных сервисов, которые позволяют каждому попробовать себя в роли нейрохудожника.

Midjourney — работает через Discord. Пользователь вводит текстовый запрос, и бот генерирует изображение за несколько секунд. Нейросеть особенно сильна в создании художественных, почти фотографических изображений. В первый месяц после запуска платформу использовало более 3000 человек. Midjourney часто критикуют за закрытый код и ограниченный контроль над процессом.

DALL-E 2 — разработка OpenAI. Считается одним из самых передовых генераторов. Умеет не только создавать картинки с нуля, но и редактировать существующие, добавлять тени, различать передний и задний план. Название отсылает к Сальвадору Дали. DALL-E 2 использовали для создания обложки Cosmopolitan и расширения «Моны Лизы».

Stable Diffusion — бесплатная нейросеть с открытым исходным кодом. Позволяет дообучать модель на собственных дата-сетах и использовать расширения вроде ControlNet для точного контроля позы, контуров и композиции. Благодаря открытости Stable Diffusion популярна среди энтузиастов и исследователей.

NightCafe — онлайн-платформа с большим набором алгоритмов и опций. Поддерживает генерацию в разных стилях: космос, масляная живопись, фотореализм. Допускает 5 бесплатных генераций в сутки, далее — за кредиты.

Deep Dream — инструмент от инженера Google Александра Мордвинцева. Создаёт психоделические, «сновидческие» изображения, чрезмерно обрабатывая картинки для достижения уникального эффекта.

Как нейрохудожники создают уникальные работы: методы и приёмы

Профессиональные нейрохудожники не просто вводят запрос и получают результат. Они используют сложные техники, чтобы добиться уникальности.

Текстовые запросы (промпты) — основа работы. Важно не просто описать сюжет, но и указать стиль, освещение, ракурс, технику. Например, запрос «мужчина на фоне дерева» даст размытый портрет, а «мужчина на фоне листьев, крупный план, масляная живопись» — детализированное изображение.

Смешивание изображений — многие нейросети позволяют объединять два или более изображений. Художник может взять композицию с одной картины и стиль с другой, создав коллаж, который затем дорабатывает ИИ.

Дообучение модели — продвинутый метод. Нейрохудожник собирает собственный дата-сет (например, 100 фотографий в определённом стиле) и дообучает Stable Diffusion, чтобы нейросеть научилась генерировать изображения в этом стиле. Так Лев Переулков создал серию работ по московским концептуалистам, обучив нейросеть на картинах Эрика Булатова и других художников.

Использование ControlNet — расширение для Stable Diffusion, которое позволяет точно контролировать позу человека, контуры объектов, глубину сцены. Это даёт возможность, например, сделать аниме-версию фотографии, сохранив архитектурные детали.

Постобработка — многие нейрохудожники дорабатывают сгенерированные изображения в Photoshop: исправляют искажения, добавляют детали, корректируют цвета.

Авторское право на картины нейросети: юридические аспекты и споры

Вопрос авторского права на произведения, созданные ИИ, остаётся одной из самых спорных тем. В марте 2023 года Бюро авторского права США выпустило документ, согласно которому защитить изображение можно только в том случае, если автор внёс достаточное количество изменений. Простая генерация по текстовому запросу не даёт авторских прав.

Нейрохудожники сталкиваются с обвинениями в плагиате. Например, когда Лев Переулков опубликовал серию работ в стиле московских концептуалистов, десятки пользователей обвинили его в воровстве. Однако в арт-среде оммажи и отсылки к другим художникам — обычная практика.

Разработчики нейросетей также вводят ограничения. Midjourney и DALL-E запрещают генерировать изображения в стиле конкретных ныне живущих художников, чтобы избежать нарушения прав. Тем не менее, юридическая база только формируется, и многие эксперты считают, что правила будут определяться рынком и судебными прецедентами.

Для коммерческого использования нейросгенерированных изображений рекомендуется вносить существенные изменения вручную или использовать собственные дата-сеты для дообучения модели.

Критика и споры вокруг нейросетевого искусства

Нейросетевое искусство вызывает полярные мнения. Сторонники видят в нём демократизацию творчества: теперь любой человек может создать изображение, не имея навыков рисования. Противники утверждают, что ИИ лишён души, эмоций и не способен на настоящее творчество.

Особенно остро критикуют попытки нейросети воспроизвести человеческие лица и фигуры. В комментариях к экспериментам с известными картинами пользователи отмечали, что «Девушка с жемчужной серёжкой» от ИИ выглядит как восковая кукла, а люди на «Воскресном дне на острове Гранд-Жатт» — как уродцы. Нейросеть пока плохо справляется с анатомией, особенно с руками и глазами.

Другая линия критики — этическая. Нейросети обучаются на миллионах изображений, многие из которых защищены авторским правом. Художники возмущены, что их работы используются без разрешения и компенсации. В ответ разработчики внедряют фильтры, но проблема остаётся.

Нейрохудожники, в свою очередь, отмечают, что критика часто исходит от людей, которые не понимают технологию. «Через 5–10 лет слово „нейросеть“ будет звучать привычно», — считает Лев Переулков.

Будущее нейросетей в искусстве: прогнозы и возможности

Эксперты сходятся во мнении, что нейросети не заменят художников, но станут мощным инструментом. Уже сейчас ИИ используют для создания эскизов, генерации идей, обработки фотографий. В дизайне и иллюстрации нейросети могут автоматизировать рутину, освобождая время для творчества.

В премиальном сегменте арт-рынка, по мнению нейрохудожников, изменения будут минимальны. Здесь важны автор, его идея и биография, а не только внешний вид картины. Однако в коммерческой иллюстрации и веб-дизайне многие задачи могут быть автоматизированы.

Технологии продолжают развиваться. Уже появились GEN-2 для анимации и видео, а также эксперименты с 3D-моделями. В будущем нейросети смогут создавать полноценные фильмы, виртуальные миры и интерактивные инсталляции.

Нейросети также открывают новые возможности для исследования культуры и языка. Например, можно обучить модель на работах определённой эпохи и увидеть, как ИИ интерпретирует стиль. Это помогает лучше понять художественные приёмы и эволюцию искусства.

Как начать создавать картины с помощью нейросети: практическое руководство

Для новичков лучший старт — Midjourney. Достаточно зарегистрироваться в Discord, присоединиться к серверу бота и ввести команду /imagine с текстовым описанием. Через несколько секунд вы получите четыре варианта изображения. Можно уточнять запрос, добавлять стили (например, «масляная живопись», «фотореализм», «акварель») и соотношение сторон.

Для более продвинутой работы стоит освоить Stable Diffusion. Она бесплатна, имеет открытый код и множество расширений. Установка требует некоторых технических навыков, но в интернете есть готовые сборки (например, Automatic1111). С помощью ControlNet можно точно контролировать позу человека, контуры объектов и глубину сцены.

Полезные советы:

• Экспериментируйте с запросами. Одно и то же описание может дать разные результаты в зависимости от формулировки.
• Используйте референсы. Загрузите изображение и попросите нейросеть создать вариацию в другом стиле.
• Не бойтесь постобработки. Даже лучшие нейросети допускают ошибки, которые легко исправить в Photoshop.
• Изучайте работы других нейрохудожников. В Telegram и Discord есть сообщества, где делятся промптами и техниками.

Главное — помнить, что нейросеть — это инструмент, а не замена творчеству. Лучшие результаты получаются, когда человек направляет ИИ, а не просто нажимает кнопку.

Вопросы и ответы