Stable Diffusion : créer des images avec du texte

Stable Diffusion est un modèle d’IA qui crée des images numériques à partir d’instructions sous forme de texte. L’outil se distingue par sa capacité à créer des contenus très détaillés et réalistes. La technologie est principalement utilisée pour la création et la retouche d’images, ainsi que la conception d’interfaces utilisateur.

Qu’est-ce que Stable Diffusion ?

Stable Diffusion.ai est un modèle d’IA générative qui génère des images réalistes uniques à partir de texte. Cela se fait à l’aide d’instructions textuelles appelées prompts. La reconnaissance des commandes vocales fait aussi partie des fonctions intégrées à Stable Diffusion. Les versions les plus récentes offrent la possibilité de créer de courtes vidéos ou animations (en combinaison avec des extensions telles que Deforum).

Stable Diffusion est basé sur le Machine Learning et plus précisément le Deep Learning, c’est-à-dire qu’il utilise des réseaux neuronaux artificiels pour traiter les informations. Cela permet au modèle d’apprendre de manière autonome à partir des données. Afin de reconnaître les modèles et les relations dans les quantités de données et de générer des contenus appropriés, l’intelligence artificielle a été entraînée avec plusieurs millions de paires image-texte.

Les origines de cet outil IA remontent à un projet mené par des chercheurs de l’université LMU de Munich et de l’université de Heidelberg. Depuis la publication de la première version en août 2022, le modèle a été continuellement amélioré : il prend désormais en charge jusqu’à huit milliards de paramètres, ce qui permet à l’intelligence artificielle de reconnaître plus précisément l’intention derrière les entrées et de générer de meilleurs résultats. Comme Stable Diffusion a été publié en tant que logiciel open source, le code source est librement accessible.

Quelles sont les caractéristiques principales de Stable Diffusion ?

Stable Diffusion se distingue par un certain nombre de caractéristiques et de propriétés qui rendent le programme d’intelligence artificielle intéressant pour les particuliers comme pour les entreprises. Il s’agit entre autres des caractéristiques suivantes :

• Open source : tout utilisateur peut télécharger le code source du modèle d’IA et l’utiliser pour des projets individuels. En outre, Stable Diffusion dispose d’une communauté active grâce à laquelle une documentation et des tutoriels complets sont disponibles.
• Résultats de premier ordre : même avec des entrées complexes, Stable Diffusion fournit un contenu réaliste et détaillé. Cela s’explique d’une part par l’architecture de l’outil et d’autre part par l’entraînement avec le vaste ensemble de données LAION. Parmi les générateurs d’images par IA, Stable Diffusion figure parmi les meilleurs outils du marché.
• Indépendance vis-à-vis de la plateforme : Stable Diffusion peut être exécuté aussi bien sur des serveurs puissants que sur du matériel grand public standard. En principe, vous pouvez donc également utiliser l’outil sur des PC et des ordinateurs portables ordinaires. Cette évolutivité permet à un large éventail d’utilisateurs d’utiliser le modèle à des fins créatives et professionnelles sans avoir besoin d’accéder à des services Cloud coûteux.
• Grande flexibilité : si vous disposez du savoir-faire nécessaire, vous pouvez adapter l’IA Stable Diffusion à vos besoins créatifs spécifiques ou créer des applications basées sur des flux de travail personnalisés.

Comment fonctionne Stable Diffusion ?

Contrairement à la plupart des autres générateurs d’images par IA, Stable Diffusion représente ce que l’on appelle un modèle de diffusion. Dans cette approche innovante, l’IA convertit d’abord les images de l’ensemble de données d’apprentissage en un bruit visuel. Lors de la génération d’images, ce processus se déroule à l’inverse. Au cours de l’entraînement, le modèle apprend à générer des images significatives à partir du bruit en comparant en permanence les images générées avec celles de référence. L’architecture de Stable Diffusion se compose de quatre éléments centraux :

• Auto-encodeur variationnel (VAE) : le VAE se compose d’un encodeur et d’un décodeur. L’encodeur comprime l’image afin de faciliter sa manipulation et saisit sa signification sémantique. Le décodeur est responsable de la sortie de l’image.
• Processus de diffusion : la diffusion vers l’avant ajoute progressivement du bruit gaussien à l’image jusqu’à ce qu’il ne reste plus que du bruit aléatoire. La diffusion inverse annule ultérieurement ce processus de manière itérative, créant ainsi une image unique à partir du bruit.
• Prédicteur de bruit : le prédicteur de bruit prédit la quantité de bruit dans l’espace latent et la soustrait de l’image. Il répète ce processus un nombre de fois défini afin de réduire toujours plus le bruit. Jusqu’à la version 3.0, un modèle U-Net (réseau neuronal convolutif) était utilisé à cet effet. Les versions plus récentes utilisent à la place le Rectified Flow Transformer.
• Conditionnement de texte : un tokenizer traduit la saisie de texte en unités compréhensibles pour l’IA de Stable Diffusion, afin de saisir l’intention de l’utilisateur et de l’interpréter avec précision. Ensuite, la demande de saisie est transmise au prédicteur de bruit.

Applications de Stable Diffusion

Le principal domaine d’application de Stable Diffusion est la création d’images. Les usages varient toutefois considérablement ; alors que les créatifs et les designers utilisent le générateur d’images IA pour donner vie à leurs concepts créatifs, les agences de publicité réalisent entre autres des conceptions numériques pour des campagnes et des projets.

L’IA Stable Diffusion est également utilisé pour le traitement des images. Là aussi, le modèle offre un large répertoire d’options. Il est par exemple possible de supprimer des objets individuels d’une image, de les peindre ou d’en changer la couleur, de remplacer l’arrière-plan par un autre et de modifier l’éclairage.

Stable Diffusion peut aussi être utilisé pour la conception d’interfaces utilisateur. À l’aide d’invites textuelles, il est possible de générer des interfaces utilisateur graphiques complètes ainsi que des éléments d’UI tels que des boutons, des icônes et des arrière-plans. Cela permet non seulement aux designers de tester rapidement et sans grand effort différents concepts ou approches, mais aussi, dans le meilleur des cas, d’améliorer la conception de l’expérience utilisateur.

Limites de Stable Diffusion

Bien que Stable Diffusion présente de nombreuses fonctionnalités et des capacités impressionnantes, il existe néanmoins quelques limites, parmi lesquelles :

• Précision limitée des résultats : même si l’IA de Stable Diffusion est capable de générer des images détaillées, des imprécisions peuvent apparaître, surtout pour les concepts abstraits. Qui plus est, obtenir un résultat exactement conforme à sa vision n’est pas toujours simple, en particulier pour les utilisateurs inexpérimentés.
• Requêtes inconnues : Stable Diffusion ne peut accéder qu’aux exemples de l’ensemble des données de formation et les utiliser pour créer des images. L’outil ne parvient pas, ou de manière très limitée, à traiter de manière satisfaisante les demandes pour lesquelles aucune donnée n’est disponible.
• Problèmes de droits d’auteur : les données utilisées pour l’entraînement de l’IA de Stable Diffusion l’ont été sans le consentement explicite des auteurs. Cela a déjà conduit à plusieurs reprises à des conflits juridiques, les personnes concernées n’étant pas d’accord avec l’utilisation non autorisée de leurs œuvres.
• Biais et stéréotypes : comme d’autres modèles d’IA, Stable Diffusion présente le risque que des préjugés soient repris à partir des données d’entraînement. Cela peut conduire à des représentations stéréotypées ou discriminatoires (par exemple, des biais liés au sexe, à la culture ou à l’âge).
• Conditions matérielles : Stable Diffusion nécessite d’importantes ressources de calcul pour la création d’images, notamment une carte graphique (GPU) puissante avec suffisamment de VRAM (Video Random Access Memory). Cela peut constituer un frein pour les profils non équipés ou débutants. Les temps de chargement et la vitesse de génération des images sont fortement limités sur de tels systèmes.