L'IA générative d'images repose sur des modèles de diffusion comme Stable Diffusion : un bon module en explique le fonctionnement, l'usage par prompt et les enjeux de droits.
Points clés
- Comprendre les modèles de diffusion
- Maîtriser le prompt et les paramètres
- Aborder les droits, biais et provenance
Comprendre les modèles de diffusion
Expliquez le principe du débruitage progressif : un modèle de diffusion apprend à transformer du bruit en image en inversant un processus d'ajout de bruit. Introduisez les composants clés de Stable Diffusion : le U-Net, l'autoencodeur variationnel (VAE) qui travaille dans l'espace latent, et l'encodeur de texte CLIP qui conditionne la génération. Comparez avec DALL-E 3 et Midjourney pour situer les approches propriétaires et open source. Cette base technique évite la magie noire.
Maîtriser le prompt et les paramètres
Faites manipuler les leviers concrets : prompt positif et négatif, nombre de steps d'inférence, échelle de guidage (CFG scale), seed pour la reproductibilité. Introduisez img2img, l'inpainting pour modifier une zone, et ControlNet pour contraindre la pose ou la composition. Utilisez ComfyUI ou Automatic1111 en local, ou l'API Hugging Face Diffusers. L'apprenant doit comprendre qu'un résultat se pilote, il ne se subit pas.
Aborder les droits, biais et provenance
Traitez frontalement la question des données d'entraînement et du droit d'auteur, les biais de représentation (stéréotypes de genre ou d'origine), et les deepfakes. Présentez les solutions de traçabilité comme les métadonnées C2PA et le watermarking SynthID. Discutez des conditions d'usage commercial selon les modèles. Ces sujets sont indissociables de la technique en formation professionnelle.
En pratique
Scénario. Sur une journée (6h), les apprenants installent ComfyUI ou utilisent Diffusers de Hugging Face pour générer une série d'illustrations cohérentes pour une marque fictive. Ils explorent l'effet du CFG scale et des seeds, utilisent ControlNet pour fixer une composition, puis documentent leurs prompts. Livrable : un moodboard de 6 images reproductibles avec leurs paramètres et une note sur les droits d'usage.
Questions fréquentes
Faut-il un GPU puissant pour ce module ?
Pour le local, un GPU avec 8 Go de VRAM suffit pour Stable Diffusion. Sinon, les services en ligne ou Google Colab permettent de démarrer sans investissement matériel.
Peut-on utiliser ces images commercialement ?
Cela dépend de la licence du modèle et des conditions du service. Stable Diffusion permet un usage commercial sous certaines conditions, mais il faut vérifier au cas par cas et tracer la provenance.
Pour aller plus loin
Pour approfondir : Aborder l ethique des donnees · Batir un cursus data coherent. Et le reste de nos ressources pour les écoles, OF et formateurs.
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