Интересная задача. Начни с того, чтобы собрать качественный набор изображений с классической живописной техникой – представь себе Рембрандта, Моне, или японскую суми-э – и сопоставь каждое изображение с его цифровой репродукцией. Используй условную GAN или модель диффузии, которая принимает текстуру мазка на вход и выдаёт цифровой штрих, учитывающий динамику этой текстуры. Удели особое внимание распределению толщины штриха, изменению давления и цветовым переходам – именно они придают традиционным работам их характер. Потребуется функция потерь, которая будет вознаграждать перцептивное сходство с оригинальными мазками, возможно, стиль-loss от предварительно обученной VGG сети, плюс регуляризатор, основанный на физике, который будет обеспечивать правдоподобное взаимодействие кисти и краски. В конце, проверь модель на классических работах, которые она не видела раньше, и попроси небольшую группу людей оценить их аутентичность – этот итеративный цикл обратной связи поможет улучшить соответствие. Удачи, и помни о прозрачности использования модели; художникам может быть некомфортно, если они не смогут отличить оригиналы от подделок.