DeepFloyd IF : une IA d’image supérieure à Midjourney et Stable Diffusion


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  • DeepFloyd IF est une IA d’images qui utilise la diffusion de pixels pour créer des images réalistes et cohérentes. Il surpasse les modèles actuels comme Midjourney et Stable Diffusion en termes de qualité et de compréhension du langage. Découvrez comment il fonctionne et comment l’utiliser.


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    DeepFloyd IF est une IA d’images qui utilise la diffusion de pixels pour créer des images réalistes et cohérentes. Il surpasse les modèles actuels comme Midjourney et Stable Diffusion en termes de qualité et de compréhension du langage. Découvrez comment il fonctionne et comment l’utiliser.
    Créé avec DeepFloyd IF

    L’IA d’images est un domaine de recherche en pleine effervescence, qui vise à créer des images réalistes et cohérentes avec une description textuelle. Parmi les modèles existants, on peut citer DALL-E de OpenAI, Imagen de Google ou VQGAN-CLIP de EleutherAI. Ces modèles utilisent des réseaux génératifs adverses (GAN) ou des réseaux à codage vectoriel quantifié (VQ) pour produire des images à partir d’un encodage textuel.

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    Cependant, ces modèles présentent des limites, notamment en termes de résolution, de fidélité et de compréhension du langage. C’est pourquoi une équipe de chercheurs du laboratoire DeepFloyd, affilié à Stability AI, a développé un nouveau modèle nommé DeepFloyd IF, qui repose sur une approche différente : la diffusion de pixels.

    Qu’est-ce que la diffusion de pixels ?

    La diffusion de pixels est une technique qui consiste à transformer progressivement une image aléatoire en une image cible, en inversant le processus de diffusion. La diffusion est un phénomène physique qui décrit le mouvement aléatoire des particules dans un milieu. Par analogie, on peut imaginer que chaque pixel d’une image est une particule qui se déplace aléatoirement selon une certaine probabilité. Ainsi, plus on applique la diffusion à une image, plus elle devient floue et bruitée.

    L’idée de la diffusion de pixels est d’utiliser un réseau de neurones pour apprendre à inverser ce processus, c’est-à-dire à partir d’une image bruitée, à reconstruire l’image originale. Pour cela, le réseau reçoit comme entrée l’image bruitée et un masque qui indique le niveau de bruit appliqué à chaque pixel. Le réseau produit alors comme sortie une nouvelle image, moins bruitée que l’entrée. Ce processus est répété plusieurs fois, jusqu’à obtenir une image claire et nette.

    La diffusion de pixels présente plusieurs avantages par rapport aux GAN ou aux VQ. Tout d’abord, elle ne nécessite pas de réseau discriminant ou de codebook pour entraîner le réseau générateur, ce qui simplifie le processus d’apprentissage et réduit les risques de mode collapse ou d’effet arlequin.

    Ensuite, elle permet de générer des images à haute résolution sans perte de qualité, en utilisant des réseaux plus légers et plus rapides que les GAN ou les VQ. Enfin, elle offre une meilleure interprétabilité et contrôlabilité du processus de génération, en permettant d’inspecter les étapes intermédiaires et d’influencer le résultat final.

    Comment fonctionne DeepFloyd IF ?

    DeepFloyd IF est un modèle modulaire composé d’un encodeur textuel gelé et de trois modules de diffusion de pixels en cascade : un modèle de base qui génère une image de 64 x 64 px à partir d’un texte, et deux modèles de super-résolution qui génèrent des images de résolution croissante : 256 x 256 px et 1024 x 1024 px.

    Tous les modules utilisent un encodeur textuel basé sur le transformeur T5 pour extraire des embeddings textuels, qui sont ensuite injectés dans une architecture UNet améliorée avec de l’attention croisée et du pooling d’attention. L’attention croisée permet au réseau de prendre en compte le contexte textuel lors de la génération des images, tandis que le pooling d’attention permet au réseau d’agréger les informations spatiales et sémantiques des images.

    Le résultat est un modèle très efficace qui surpasse les modèles actuels en termes de photoréalisme et de compréhension du langage. DeepFloyd IF atteint un score FID-30K de 6.66 sur le jeu de données COCO, sans entraînement supplémentaire. Le modèle est également capable de gérer des textes complexes et ambigus, en produisant des images cohérentes et diverses.

    Quelques exemples d’images générées par DeepFloyd IF

    Voici quelques exemples d’images générées par DeepFloyd IF avec leurs prompts respectifs :

    DeepFloyd IF est une IA d’images qui utilise la diffusion de pixels pour créer des images réalistes et cohérentes. Il surpasse les modèles actuels comme Midjourney et Stable Diffusion en termes de qualité et de compréhension du langage. Découvrez comment il fonctionne et comment l’utiliser.

    Prompt : a photo of a full size old rusty sign that says “Deep Floyd Street”, photo realism, bokeh, 50mm cine lens, super sharp focus.

    DeepFloyd IF est une IA d’images qui utilise la diffusion de pixels pour créer des images réalistes et cohérentes. Il surpasse les modèles actuels comme Midjourney et Stable Diffusion en termes de qualité et de compréhension du langage. Découvrez comment il fonctionne et comment l’utiliser.

    Prompt : film still photograph of redhead bearded Abraham Lincoln look alike starring in a live action documentary about the life of Vincent an Gogh produced by Netflix, 4k

    DeepFloyd IF est une IA d’images qui utilise la diffusion de pixels pour créer des images réalistes et cohérentes. Il surpasse les modèles actuels comme Midjourney et Stable Diffusion en termes de qualité et de compréhension du langage. Découvrez comment il fonctionne et comment l’utiliser.

    Prompt : a strawberry mug filled with white sesame seeds. The mug is floating in a dark chocolate sea.

    Comment utiliser DeepFloyd IF ?

    DeepFloyd IF est un modèle open-source qui peut être utilisé gratuitement sous certaines conditions. Pour cela, il faut :

    • Avoir un compte Hugging Face et être connecté
    • Accepter la licence sur la page du modèle DeepFloyd/IF-I-XL-v1.0
    • Se connecter localement avec la bibliothèque huggingface_hub
    • Installer les dépendances nécessaires : deepfloyd_if, xformers, CLIP, diffusers
    • Utiliser le notebook ou l’interface Gradio fournis par les auteurs du modèle

    DeepFloyd IF peut être utilisé pour diverses applications, telles que :

    • La création artistique ou ludique
    • La génération de contenu visuel pour le web ou les réseaux sociaux
    • Le transfert de style ou la super-résolution d’images
    • L’inpainting ou la restauration d’images
    • La visualisation de concepts ou de données

    Conclusion

    DeepFloyd IF est un modèle innovant et performant de synthèse d’images à partir de texte, qui repose sur la diffusion de pixels. Il offre une meilleure qualité et une meilleure compréhension du langage que les modèles existants, tout en étant plus simple et plus rapide à entraîner et à utiliser.

    Il s’agit d’un modèle ouvert et accessible, qui peut être utilisé pour de nombreuses applications créatives ou pratiques. Il illustre le potentiel des architectures UNet dans la première étape des modèles de diffusion en cascade, et ouvre la voie à un avenir prometteur pour la synthèse d’images à partir de texte.

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    Houssen Moshinaly

    Rédacteur en chef d'Actualité Houssenia Writing. Rédacteur web depuis 2009.

    Blogueur et essayiste, j'ai écrit 9 livres sur différents sujets comme la corruption en science, les singularités technologiques ou encore des fictions. Je propose aujourd'hui des analyses politiques et géopolitiques sur le nouveau monde qui arrive. J'ai une formation de rédaction web et une longue carrière de prolétaire.

    Pour me contacter personnellement :

    2 réponses

    1. 10 mai 2023

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    2. 10 mai 2023

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