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Le secret technologique derrière une prolifération constante : comment transforme-t-elle les mots en images époustouflantes ?
Depuis 2022, Stable Diffusion s'est rapidement imposé comme un modèle d'apprentissage profond texte-image basé sur la technologie de diffusion. Cette technologie d’intelligence artificielle générative lancée par Stability AI est devenue un produit phare du boom actuel de l’intelligence artificielle. La diffusion stable peut non seulement générer des images détaillées basées sur des descriptions textuelles, mais peut également être appliquée pour réparer, étendre et transformer des images les unes vers les autres, guidées par des invites textuelles. Son développement implique des équipes de recherche du groupe CompVis de l'Université Ludwig Maximilian de Munich et Runway, et est soutenu par des dons informatiques de Stability et des données de formation d'organisations à but non lucratif.
La diffusion stable est un modèle de diffusion latente, qui est un type de réseau neuronal artificiel génératif profond.
L'architecture technique de la diffusion stable est très sophistiquée, composée principalement d'auto-encodeurs variationnels (VAE), d'U-Net et d'encodeurs de texte en option. VAE est chargé de compresser l'image de l'espace des pixels vers un espace latent plus petit pour capturer la signification sémantique de base de l'image. Le modèle est entraîné dans un processus de diffusion directe en ajoutant progressivement du bruit gaussien. U-Net supprime ces bruits de la diffusion directe et restaure la représentation latente.
L'évolution de l'architecture technologique
La version originale de la diffusion stable utilisait un modèle de diffusion appelé modèle de diffusion latente (LDM), développé par le groupe CompVis en 2015. L'objectif de formation de ces modèles est de supprimer le bruit gaussien sur les images de formation afin qu'elles puissent générer des images plus claires. Avec l'itération des versions, l'architecture stable et diffuse est également mise à jour en temps opportun. Par exemple, la troisième version de SD 3.0 a complètement modifié l'architecture sous-jacente et a utilisé une nouvelle architecture appelée Rectified Flow Transformer, qui a considérablement amélioré l'efficacité du modèle dans le traitement de l'encodage du texte et des images.
"La conception de la diffusion stable ne se concentre pas uniquement sur la qualité des images générées, mais met également l'accent sur l'efficacité informatique."
Modéliser le processus de formation et les sources de données
L'entraînement à la diffusion stable s'appuie sur l'ensemble de données LAION-5B, un ensemble de données accessible au public contenant 5 milliards de paires d'images et de légendes. La création de l'ensemble de données implique de récupérer les données publiques d'Internet et de les filtrer en fonction de la langue et de la résolution. Le but ultime de la formation est de générer des images appréciées des utilisateurs, et diverses méthodes basées sur les données sont utilisées dans le processus pour améliorer la précision et la diversité de la génération. Cela fait que la diffusion stable occupe une place importante dans le domaine de la génération d’images.
"Le processus de formation pour une diffusion stable montre comment utiliser un ensemble de données pour optimiser la probabilité de générer des résultats."
Champ d'application et perspectives d'avenir
La diffusion stable a un large éventail d'applications, de la création d'art vidéo à la génération d'images médicales et de musique, et la flexibilité de la technologie lui permet de s'adapter facilement à de nombreuses situations innovantes. Bien que la version actuelle présente des limites telles qu'une mauvaise génération de membres humains dans certaines situations, avec les progrès de la technologie et les mises à jour des versions, ces problèmes devraient être résolus à l'avenir. La dernière version de Stable Diffusion XL a résolu certains problèmes de qualité et introduit des capacités de résolution et de génération plus élevées.
"Les utilisateurs peuvent surmonter les limites initiales du modèle grâce à des ajustements supplémentaires pour obtenir un résultat généré plus personnalisé."
Considérations éthiques et d'utilisation
Malgré les étonnantes réalisations techniques de la diffusion stable, l'utilisation de cette technologie nécessite encore une réflexion approfondie. Les images générées peuvent contenir involontairement des informations inappropriées ou sensibles, ce qui soulève une série de questions éthiques. À mesure que les modèles ouvrent progressivement le code source et permettent aux utilisateurs d'utiliser les images générées, la manière de réglementer l'application de ces technologies et l'impact social qu'elles entraînent est devenue un problème urgent qui doit être résolu.
La diffusion stable n'est pas seulement une innovation technologique profonde, mais aussi un miroir reflétant la culture sociale. Avec le développement de la technologie, combien d’applications surprenantes apparaîtront à l’avenir ?
