Как создать эффект масляной живописи с помощью AI — Magic Eraser
Узнайте, как превратить цифровые фотографии в реалистичные масляные картины с помощью AI style transfer. Пошаговое руководство по симуляции мазков, насыщенности цвета, текстуре холста и эффектам импасто для портретов, пейзажей и настенного искусства.
Content Lead
Проверено Magic Eraser Editorial ·
Масляная живопись на протяжении шести веков остается престижным видом изобразительного искусства. От фламандских мастеров, впервые усовершенствовавших эту технику в пятнадцатом веке, через импрессионистов, революционизировавших ее в девятнадцатом, до современных художников, продолжающих работать в этой среде сегодня, масло на холсте представляет собой уровень художественного мастерства и долговечности, с которым не может сравниться ни один другой визуальный формат. Отличительные качества масляной живописи — насыщенные пигменты, взвешенные в льняном масле (linseed oil), видимая текстура мазков (brushstroke), запечатлевающая руку художника, теплый янтарный оттенок масляной среды и физическая глубина импасто (impasto) — сразу узнаваемы и повсеместно ассоциируются с изобразительным искусством.
Желание сделать фотографии похожими на масляные картины так же старо, как сама фотография. Фотографы-пикториалисты в 1890-х годах использовали мягкофокусные объективы, текстурированную бумагу для печати и ручную ретушь, чтобы их фотографии напоминали картины. Столетие спустя фильтры Photoshop (Photoshop) предлагали эффект масляной живописи в один клик, но результаты никто не принимал за настоящие картины. Мазки были однообразными, цветовая обработка — плоской, а общее впечатление складывалось как от плохого фильтра, а не хорошей картины. Разрыв между тем, что давали эти фильтры, и тем, как выглядит настоящая масляная живопись, был слишком велик для технологий того времени.
AI style transfer (AI style transfer) наконец закрыл этот разрыв. Нейронные сети, обученные на тысячах настоящих масляных картин, понимают визуальный язык этой среды. Как художники меняют направление мазков, следуя форме, как они строят цвет через многослойные лессировки (glazing), как используют густой импасто (impasto) в светах и тонкие прозрачные смывки в тенях, как текстура холста (canvas) взаимодействует с нанесением краски. Это руководство проведет вас через полный процесс превращения цифровой фотографии в убедительную масляную картину с помощью AI Filter (AI Filter) и AI Enhance (AI Enhance), охватывая симуляцию мазков, цветовую обработку, текстуру холста и этапы проработки деталей, которые дают результаты, которые действительно можно принять за написанные маслом оригиналы.
- AI style transfer (AI style transfer) анализирует композицию изображения, чтобы накладывать переменные мазки (brushstroke). Крупные уверенные мазки на фонах и тонкие детализированные мазки вокруг лиц и фокальных зон — имитируя технику настоящего художника.
- Цветовая обработка масляной краски требует повышения насыщенности и добавления теплого янтарного оттенка среды льняного масла (linseed oil) с более глубокими синими, более богатыми красными и зелеными с теплым подтоном, соответствующими традиционным pigment characteristics.
- Наложение текстуры холста (canvas) взаимодействует с интенсивностью мазков, проявляясь в областях с тонким слоем краски и скрываясь под толстыми участками импасто (impasto), воспроизводя реальное взаимодействие холста и красочных слоев.
- Обработка краев на границах композиции — контурах объектов, линиях горизонта, архитектурных гранях — определяет, будет ли результат выглядеть как намеренная художественная интерпретация или как размытый эффект фильтра.
- Симуляция импасто (impasto) добавляет трехмерную световую текстуру, создающую видимую игру света и тени на поверхности, воспроизводя физическую толщину густо нанесенной масляной краски.
Как AI понимает визуальный язык масляной живописи
Нейронный перенос стиля — технология, лежащая в основе эффектов масляной живописи с помощью AI, — работает путем разделения содержания фотографии и ее стиля, а затем воссоединения фотографического содержания с визуальным стилем, извлеченным из эталонных изображений масляной живописи. Нейронная сеть кодирует стиль как набор статистических корреляций между признаками на разных уровнях своей иерархии обработки. Низкоуровневые признаки захватывают информацию о текстуре, такую как узоры мазков (brushstroke) и переплетение холста (canvas). Среднеуровневые признаки захватывают цветовые отношения и тональные распределения. Высокоуровневые признаки захватывают композиционные условности — как художники распределяют детали по холсту: больше деталей в фокальных зонах, меньше на периферии и фонах.
Это многоуровневое понимание отличает современный AI style transfer (AI style transfer) от более ранних подходов на основе фильтров. Фильтр масляной живописи в Photoshop (Photoshop) применяет единое изменение равномерно ко всему изображению: одинаковый размер мазка, одинаковый цветовой сдвиг, одинаковая интенсивность текстуры повсюду. AI style transfer (AI style transfer) изменяет каждый параметр в зависимости от содержания изображения, как это делает настоящий художник. Портрет получает тонкую детализированную работу кистью в области лица и глаз, более широкие мазки в одежде и еще более широкие мазки на фоне. Пейзаж получает тонкую детализацию на переднем плане, где видны отдельные цветы и травы, среднюю детализацию на среднем плане и широкие мазки настроения в далеком небе и горах.
Качество эталонных картин, используемых для обучения сети, определяет качество результата. Сети, обученные на музейных работах признанных мастеров, дают результат с более изощренным смешением цветов, более естественной вариацией мазков и более убедительной обработкой краев, чем сети, обученные на любительских картинах или общих наборах художественных данных. Лучшие инструменты AI для масляной живописи обучены на курируемых коллекциях, охватывающих множество живописных стилей: импрессионизм, реализм, старые мастера, модерн — позволяя пользователю выбрать школу живописи, которую он хочет имитировать. Это не просто эстетическое предпочтение. Каждая школа живописи имеет отчетливые технические особенности в мазке, цветовой палитре и композиции, которые дают принципиально разные результаты из одной и той же исходной фотографии.
- Нейронный перенос стиля отделяет фотографическое содержание от художественного стиля и воссоединяет их, варьируя размер мазков, цветовую обработку и уровень детализации по изображению на основе анализа содержания.
- Низкоуровневые признаки сети захватывают текстуру мазков, среднеуровневые — цветовые отношения, а высокоуровневые — композиционные условности распределения деталей.
- AI варьирует каждый параметр по областям изображения — тонкие мазки в фокальных зонах, широкие мазки на фонах — вместо применения равномерного преобразования, как в более старых подходах на основе фильтров.
- Обучение на музейных работах конкретных живописных школ дает более изощренные результаты, чем общие наборы художественных данных. Разные школы дают принципиально разный результат из одной и той же исходной фотографии.
Симуляция мазков и направленные узоры штрихов
Мазок (brushstroke) — это атомарная единица масляной живописи. Направление, длина, ширина и нажим каждого мазка несут смысл. Настоящие художники используют направление мазка для описания формы: горизонтальные мазки для спокойной воды, вертикальные для высоких строений, изогнутые мазки, следующие контуру лица или форме холма. Они варьируют длину мазка, чтобы управлять темпом движения глаза зрителя: длинные плавные мазки в областях, где глаз должен двигаться быстро, короткие отрывистые мазки там, где глаз должен задержаться и рассмотреть детали. Они контролируют ширину через нажим кисти, используя край кисти для тонких точных линий и всю плоскость для широкого покрытия. Эффекты масляной живописи с помощью AI должны воспроизводить все эти вариации, чтобы дать убедительный результат.
Наиболее заметное различие между хорошими и плохими эффектами масляной живописи с помощью AI — это обработка краев. В настоящей масляной картине граница между двумя цветовыми областями определяется встречей двух наборов мазков. Каждый набор сохраняет свою направленную логику вплоть до границы. В плохом эффекте на основе фильтра края размыты или имеют артефакты в месте столкновения двух зон обработки. AI style transfer (AI style transfer) обрабатывает края путем анализа границы содержания и назначения правильных направлений мазков каждой стороне. Небесные мазки идут горизонтально, приближаясь к горному хребту, в то время как горные мазки следуют углу склона вплоть до той же границы. Там, где эти две системы мазков встречаются, край выглядит как естественная композиционная линия, а не как артефакт обработки.
Импасто (impasto) — техника нанесения краски настолько толстым слоем, что она возвышается над поверхностью холста в виде видимых трехмерных гребней — является наиболее физически отличительной чертой масляной живописи и самой сложной для симуляции в двухмерном цифровом изображении. AI-фильтры имитируют импасто (impasto), добавляя направленные свет и тень к текстуре мазков, создавая иллюзию, что свет падает на приподнятые гребни краски. Эффект наиболее убедителен, когда имитируемое направление импасто соответствует направлению света на фотографии: блики на верхних левых краях мазков и тени на нижних правых, когда источник света на фото находится в верхнем левом углу. Это соответствие направления света делает текстуру импасто (impasto) воспринимаемой как интегрированная с изображением, а не наложенная сверху.
- Направление мазка следует форме — горизонтальное для воды, вертикальное для строений, изогнутое для органических форм — неся композиционный смысл, выходящий за рамки простой текстуры.
- Качество обработки краев отличает убедительную AI-живопись от фильтровых эффектов: каждая сторона границы должна сохранять свою направленную логику мазков вплоть до точки встречи.
- Симуляция импасто добавляет направленные блики и тени к текстуре мазков, и наиболее убедительные результаты согласуют имитируемое направление света с реальным источником света на фотографии.
- Вариация длины мазка управляет темпом взгляда зрителя — длинные плавные мазки в проходных областях, короткие детализированные мазки в фокальных зонах.
Цветовая обработка и пигментные характеристики масляной краски
Масляная краска создает цвета, непохожие ни на одну другую среду, потому что частицы пигмента взвешены в прозрачном масляном связующем — часто льняном масле (linseed oil), — которое действует как линза, позволяя свету проникать в красочный слой, рассеиваться среди частиц пигмента и выходить обратно с исключительной глубиной и насыщенностью. Это оптическое свойство объясняет, почему масляные картины кажутся светящимися изнутри, особенно в теплых тонах, где легкий янтарный оттенок льняного масла (linseed oil) усиливает цвет пигмента. Акварель кажется плоской по сравнению с этим, потому что вода испаряется, оставляя частицы пигмента открытыми на поверхности бумаги без оптической среды между ними. Акрил приближается к насыщенности масел, но высыхает до пластиковой пленки, которой не хватает теплого оттенка.
Перевод фотографического цвета в цвет масляной живописи требует специфических корректировок, выходящих за рамки простого увеличения насыщенности. Теплый сдвиг от льняного масла (linseed oil) влияет на все цвета, но наиболее заметен на белых. Белые становятся кремовыми или цвета слоновой кости, а не чисто белыми. Синие в масляной живописи имеют тенденцию быть более глубокими и ультрамариновыми, чем синие с циановым оттенком в цифровой фотографии. Красные — более насыщенными и кадмиево-теплыми. Зеленые имеют желто-теплый подтон от традиционных пигментов, таких как виридиан и терр-верт, что отличает их от холодных сине-зеленых тонов цифровых цветовых пространств. AI Filter (AI Filter) обрабатывает эти цветовые переводы, анализируя существующее цветовое распределение фотографии и применяя сдвиги, соответствующие пигментам, для каждого цветового диапазона по отдельности, а не единое глобальное изменение цвета.
Многослойная лессировка (glazing) — техника построения цвета через множество прозрачных слоев — придает масляным картинам глубину цвета, физически недостижимую при непрозрачном нанесении. Тени в картинах старых мастеров достигают своего светящегося мрака через десятки прозрачных слоев лессировки, которые наращивают плотность, позволяя свету проходить и отражаться от нижних слоев. Симуляция этого эффекта с помощью AI включает дифференциацию обработки теней от обработки светов: тени получают прозрачную, теплую, многослойную окраску, которая кажется имеющей глубину, а света получают непрозрачную, толстую обработку импасто (impasto), лежащую на поверхности. Эта дифференциальная обработка поверхности по всему тональному диапазону является тонким, но важным маркером реализма в симуляции масляной живописи.
- Льняное масло (linseed oil) действует как прозрачная линза вокруг частиц пигмента, придавая масляным картинам характерное внутреннее свечение и исключительную насыщенность цвета.
- Теплый янтарный оттенок льняного масла (linseed oil) сдвигает белые тона к кремовым и усиливает теплые тона — чисто белый в масляной картине выдает современное акриловое или цифровое происхождение.
- Традиционные масляные пигменты дают более глубокие и ультрамариновые синие, более теплые и кадмиевые красные и зеленые с желто-теплым подтоном.
- Дифференциальная обработка теней и светов — прозрачные теплые лессировки в тенях, непрозрачное импасто (impasto) в светах — является ключевым маркером аутентичности в симуляции масляной живописи.
Текстура холста и взаимодействие с поверхностью
Текстура холста (canvas) — самый недооцененный элемент в симуляции масляной живописи. Она вносит огромный вклад в подсознательное узнавание среды зрителем. Картина на холсте выглядит иначе, чем картина на гладкой панели, потому что тканая поверхность взаимодействует с краской особым образом. В областях, где краска нанесена тонко — тени, переходные тона, фоновые участки — переплетение холста (canvas) проявляется в виде регулярного узора из приподнятых бугорков и углубленных впадин. В областях, где краска нанесена толсто — света, фокальные зоны, акценты импасто (impasto) — краска полностью заполняет текстуру холста и строит собственную трехмерную поверхность сверху. Эта переменная видимость текстуры холста по всей картине является физической характеристикой, которую зритель регистрирует как аутентичную, даже если не осознает этого.
Масштаб текстуры холста (canvas) должен соответствовать разрешению изображения и предполагаемому контексту просмотра. Настоящий холст для масляной живописи выпускается в нескольких стандартных плотностях плетения: мелкий лен с примерно 15 нитями на сантиметр для детальной портретной работы, средний хлопок с примерно 10 нитями на сантиметр для общей живописи и грубая джутовая или мешочная ткань с примерно 7 нитями на сантиметр для крупномасштабной экспрессивной работы. При наложении текстуры холста на цифровое изображение масштаб плетения должен быть пропорциональным. Слишком грубый — и текстура холста перегружает изображение при нормальном расстоянии просмотра, слишком мелкий — и она полностью исчезает. Для постов в социальных сетях, просматриваемых на экранах телефонов, наиболее заметно среднее плетение. Для высокодетализированных отпечатков, предназначенных для вывешивания на стену, мелкое плетение сохраняет иллюзию при близком расстоянии просмотра, не выглядя неестественно крупным.
Направление плетения холста (canvas) должно совпадать с естественными горизонтальными и вертикальными осями изображения. Настоящие холсты натягиваются так, что плетение идет параллельно краям подрамника, создавая регулярную сетчатую структуру. Если текстурная накладка повернута даже слегка относительно осей изображения, результат кажется неправильным. Холст выглядит плавающим под углом относительно картины на нем, что физически невозможно для натянутого холста. AI Filter (AI Filter) обрабатывает это выравнивание автоматически, но инструменты ручного наложения текстур часто дают несовпадающие результаты. Кроме того, текстура холста должна быть более заметна в темных областях изображения, где тонкая краска позволяет плетению проступать, и менее заметна в светлых областях, где более толстая краска скрывает его. Эта зависимость видимости от освещенности является ключевым физическим свойством, которое отличает убедительную симуляцию холста от простого наложения текстуры.
- Видимость текстуры холста (canvas) меняется с толщиной краски — проступает сквозь тонкие нанесения в тенях, скрыта под толстым импасто (impasto) в светах — и эта вариация сигнализирует об аутентичности.
- Плотность плетения должна соответствовать контексту просмотра: среднее плетение для социальных сетей на экранах телефонов, мелкое плетение для высокодетализированных настенных отпечатков.
- Плетение холста (canvas) должно совпадать с осями изображения, чтобы избежать физически невозможного вида холста, плавающего под углом относительно натянутого подрамника.
- Более темные области изображения должны показывать больше текстуры холста, а более светлые — меньше, что соответствует реальному физическому взаимодействию тонких и толстых красочных слоев с поверхностью холста.
Источники
- Neural Style Transfer: A Review and Comparison of Techniques — arXiv — Computer Science
- Brushstroke Rendering and Painterly Image Generation Using Deep Learning — ACM Transactions on Graphics (SIGGRAPH)
- The Materials and Techniques of Oil Painting: A Technical Art History — The National Gallery, London