Stable Diffusion
Génération d'images avec Stable Diffusion, du fonctionnement de la diffusion latente au contrôle fin du résultat.
Durée du cours : 6h
Ce que vous allez apprendre
- Expliquer le débruitage progressif dans un espace latent
- Régler les paramètres qui gouvernent réellement le rendu
- Guider une génération à partir d'une image existante
- Contraindre la composition avec ControlNet
- Spécialiser un modèle sur un style avec un adaptateur léger
Prérequis
- Notions de deep learning
- Python souhaité mais non indispensable
Modules du cours
- Diffusion latente : autoencodeur, U-Net, planificateur
- Consignes positives et négatives
- Nombre d'étapes, échelle de guidage, graine aléatoire
- De texte vers image et d'image vers image
- Retouche par masque et extension de cadre
- ControlNet : pose, contours, profondeur
- LoRA et inversion textuelle pour un style
- Mise à l'échelle et correction des visages
- Coût de calcul et optimisation mémoire
- Droits, provenance et usages acceptables
Évaluation et attestation
Le parcours se termine par un examen de 40 questions qui couvre tous les modules. En cas de réussite, une attestation d'achèvement est délivrée ; son numéro est vérifiable sur la plateforme.
Les cours gratuits, eux, se concluent par un quiz de 5 questions avec un aperçu de l'attestation, sans certification.