Обучение генеративной нейросети под стиль агентов «Valorant»
Рубрикатор
1. Концепция проекта
2. Результирующая серия изображений
3. Процесс обучения модели
1. Концепция проекта
Являясь активным игроком в шутер от 1 лица «Valorant», я решила взять официальные 2D изображения агентов этой игры и обучить нейросеть создавать нужных мне персонажей в рисовке данного шутера.
Стилистика «Valorant» достаточно сложная и интересная, состоящая из мазков, которые составляют единую и цельную картину, но достаточно стилизованную. Самым важным в проекте было в точности отразить рисовку и атмосферу игры.
Для этого я использовала серию исходных изображений 27 агентов этой игры на белом фоне.
2D изображения агентов игры «Valorant», Riot games (2020)
2D изображение агента игры «Valorant», Riot games (2020)
2. Результирующая серия изображений
Результатом генерации стала серия изображений с агентами разной этнической принадлежности, что также характерно для персонажей игры «Valorant».
Пример промпта: A tall Norwegian woman has short blond hair, blue eyes and glasses. She is dressed in wide pants, a shirt and a torn jacket with sci-fi elements. She stands on a white background.
Разбирая характеристики изображений, важной частью стоит выделить sci-fi составляющую и рисовку работ. В данной серии изображений рисовка была качественно передана и обладала одинаковыми свойствами стилистики: одинаковым способом мазков, освещения, теней и так далее.
Пример промпта: An Asian man has bright red hair and brown eyes. He has a sci-fi suit and a snake nearby. He stands on a white background.
Углубляясь в изображение самих персонажей, интересно наблюдать за тем, что такая мелкая деталь, как прорисовка волос, была одинаково выполнена во всех примерах, имела схожее освещение, и в общем волосы не были показаны детализированными, как у нас в реальной жизни, а были воплощены, как в оригинальной рисовке «Valorant».
Сравнение: 1. Оригинальный персонаж игры «Valorant» 2. Сгенерированный персонаж в стилистике «Valorant»
Сравнение:
1. Оригинальный персонаж игры «Valorant» 2. Сгенерированный персонаж в стилистике «Valorant»
Отличием между оригиналом и сгенерированным персонажем может выступать детализация. Если взять примеры агентов вблизи, то можно увидеть, что количество детализации уступает той, что на сгенерированной версии, но причиной этому может быть исходный датасет с персонажами в полный рост, что может повлиять на впечатление, но выдать более правдоподобный вариант персонажа в полный рост.
Пример промпта: A young warrior from Japan, with short yellow hair, bright red eyes, and cyberpunk-style armor, armed with an energy sword and shield. He stands on a full white background.
Также достаточно интересным результатом стал тот факт, что нейросеть смогла создать фоны с похожей стилистикой, что делает серию изображений еще гармоничнее. Этому содействовало одинаковое описание фона, указанное в промпте.
Тестовая генерация персонажей
3. Процесс обучения модели
Сначала были установлены нужные библиотеки для кода.
Далее для обучения я загрузила датасет из 27 изображений в нужном формате.
Примеры изображений датасета 2D изображений агентов игры «Valorant», Riot games (2020)
После совершения подготовительных операций я начала обучение модели, поменяв параметры под мои нужды.
Конечно, самой важной частью стала сама генерация изображений. Для промптов я частично использовала телеграм бота ChatGPT 4.5 | DeepSeek | Midjourney. Далее я проверила генерацию изображений на 3-х примерах. Убедившись в корректности генерации нужного мне стиля, я продолжила работу над проектом и собрала серию сгенерированных изображений.
Использованные нейросети в проекте:
Stable Diffusion
Телеграм бот ChatGPT 4.5 | DeepSeek | Midjourney