Avez-vous déjà entendu parler d'une IA qui permet de créer des images photoréalistes de haute qualité à partir de descriptions textuelles ou autres ? C'est exactement l'objectif de la diffusion stable. C'est un type de modèle génératif, qui utilise la puissance de l'IA et de l'apprentissage profond pour générer des images. Voyons cela de plus près avec cet article.
Que sont les modèles génératifs et quels en sont les principaux types ?
Un modèle génératif est un algorithme d'apprentissage automatique qui vise à générer des échantillons de données, des textes, des sons ou des images, ressemblant à la distribution originale des données. Il existe plusieurs types de modèles génératifs, mais seuls quatre sont largement utilisés aujourd'hui :
- Autoencodeurs variationnels (VAE) : Les autoencodeurs variationnels s'appuient sur une architecture d'autoencodeur composée d'un encodeur, d'un goulot d'étranglement et d'un décodeur. Le codeur fait correspondre les données d'entrée à un espace latent, tandis que le décodeur reconstruit les données à partir de l'espace latent. En introduisant un aspect probabiliste dans l'espace latent, les VAE permettent des générations plus douces et plus diversifiées.
- Réseaux adventices génératifs (GAN) : Les réseaux adverbiaux génératifs se composent de deux réseaux neuronaux, un générateur et un discriminateur, entraînés ensemble dans un jeu à somme nulle. Le générateur vise à créer des échantillons de données réalistes que le discriminateur ne peut pas distinguer des données réelles, tandis que l'objectif du discriminateur est de classer correctement les échantillons comme étant réels ou générés. Les GAN ont acquis une grande popularité pour leur capacité à générer des images de haute qualité, mais ils peuvent être difficiles à entraîner en raison de leur nature contradictoire.
- Modèles de diffusionModèles de diffusion : il s'agit d'une tendance récente de la modélisation générative qui consiste à détruire les données d'apprentissage par l'ajout successif de bruit gaussien, puis à apprendre à récupérer les données en inversant ce processus de bruits. Ces modèles ont démontré des performances remarquables dans des tâches de génération d'images, surpassant souvent la qualité des images générées par les GAN tout en évitant des problèmes tels que l'effondrement de mode.
Fonctionnement des modèles de diffusion
Maintenant que nous avons une meilleure idée de ce qu'est un modèle génératif, nous pouvons nous concentrer sur les modèles de diffusion. Ils fonctionnent selon deux processus principaux : la diffusion vers l'avant et la diffusion vers l'arrière.
Dans la diffusion vers l'avant, une image est progressivement corrompue par l'introduction de bruit jusqu'à ce qu'elle devienne un bruit complètement aléatoire. Ce processus imite les phénomènes de diffusion naturels, tels que la diffusion de particules de gaz.
La diffusion inverse utilise une série de chaînes de Markov pour récupérer les données à partir du bruit gaussien en supprimant progressivement le bruit prédit à chaque pas de temps. Ce processus d'affinage itératif génère une image réaliste avec des détails très fins.
Avantages de la diffusion stable dans la génération d'images
La diffusion stable offre plusieurs avantages clés par rapport à d'autres techniques de génération d'images, ce qui en fait un choix intéressant pour les tâches de vision par ordinateur :
- Il génère des images d'une qualité visuelle exceptionnelle, capturant des détails complexes et des textures réalistes. Le processus itératif de débruitage garantit que les images générées ressemblent étroitement à la distribution cible, ce qui permet d'obtenir des résultats très convaincants.
- Il préserve la structure sémantique des données d'entrée. Cela permet d'obtenir des images plus cohérentes, où le contenu généré s'aligne sur les données d'origine et conserve la signification voulue.
- Il surmonte le problème de l'effondrement des modes en garantissant un plus large éventail de caractéristiques et de variations dans les images générées. L'effondrement des modes est un problème courant dans les réseaux d'analyse générative. Il s'agit du phénomène par lequel un modèle génératif produit des échantillons limités ou répétitifs, en ignorant la diversité présente dans la distribution des données.
- Il peut gérer une gamme plus large de niveaux de bruit, en s'adaptant efficacement aux variations des détails de l'image. Cette flexibilité permet de générer des images avec différents niveaux de bruit, ce qui permet aux utilisateurs de contrôler l'effet visuel souhaité.
Comparaison avec d'autres techniques de génération d'images
Alors que les GAN ont été la méthode de référence pour la génération d'images au cours des dernières années, la diffusion stable est de plus en plus utilisée et présente des alternatives convaincantes. Comparons la diffusion stable avec les deux autres techniques populaires que nous avons vues avant les GAN et les VAE.
D'une part, les GAN ont attiré l'attention sur leur capacité à produire des images de haute qualité. Cependant, ils souffrent souvent de problèmes tels que l'effondrement de mode et les difficultés d'apprentissage contradictoire. En outre, les GAN ont tendance à se concentrer sur un ensemble limité de caractéristiques, ce qui peut se traduire par des images générées moins diversifiées.
D'autre part, les VAE peuvent générer des images diverses, mais elles peuvent manquer de détails fins et de photoréalisme par rapport aux images générées par les GAN. En outre, les VAE présentent souvent des images floues en raison de la perte de reconstruction utilisée lors de l'apprentissage.
Modèles de diffusion populaires pour la génération d'images
Plusieurs modèles de diffusion ont gagné en importance dans le domaine de la vision par ordinateur. Voici quelques exemples des principaux d'entre eux :
- Dall-E 2, développé par OpenAI.
Il s'agit d'un modèle de génération d'images basé sur la diffusion qui utilise la diffusion stable pour générer des images de haute qualité à partir de descriptions textuelles. Dall-E 2 a obtenu des résultats impressionnants dans des tâches de synthèse d'images, dépassant souvent la qualité des images générées par les GAN.
https://michaelhoweely.com/2022/07/26/more-examples-of-ai-generated-dall-e-2-images
- L'image de Google :
Imagen de Google est un autre modèle basé sur la diffusion qui combine des modèles de diffusion avec des transformateurs pour générer des images avec des détails fins et une cohérence sémantique. Imagen a démontré des performances remarquables dans diverses tâches de génération d'images.
https://www.makeuseof.com/what-is-google-imagen-ai/#:~:text=Google%20a%20ses%20propres%20AI,to%20life%20your%20wildest%20imagination
- La diffusion stable de StabilityAI :
Stable Diffusion, développé par StabilityAI, est un modèle de diffusion de pointe conçu pour fonctionner efficacement sur les GPU grand public. Il permet de générer des images photoréalistes à partir de descriptions textuelles ou d'autres entrées et offre des capacités supplémentaires telles que le transfert de style d'image à image et la mise à l'échelle.
- À mi-parcours :
Midjourney est un modèle basé sur la diffusion qui combine les forces des modèles de diffusion, des GAN et des VAE. Cette fusion permet de créer un outil de génération d'images puissant, capable de produire des images diverses et de haute qualité.
Prompt : Station balnéaire futuriste avec plage, palette estivale rêveuse, surréalisme, douceur, détails épiques, voyage, vue d'oiseau, par Midjourney
https://bootcamp.uxdesign.cc/50-midjourney-prompts-for-to-perfect-your-art-363996b702b6
Applications de la diffusion stable en vision par ordinateur
La diffusion stable est utilisée dans diverses tâches de vision par ordinateur, améliorant les capacités de génération d'images :
- Synthèse d'images : La diffusion stable peut générer des images de haute qualité à partir de descriptions textuelles, ce qui permet de créer des visuels variés et réalistes pour la publicité, la conception de produits et d'autres applications créatives.
- Génération d'image à image : En utilisant un simple croquis ou une description textuelle avec une image d'entrée, la diffusion stable peut générer des images réalistes. Cette capacité facilite des tâches telles que l'inpainting, le transfert de style et l'upscaling.
- Débruitage d'images: La diffusion stable peut être utilisée pour éliminer le bruit des images, améliorant ainsi leur qualité et leur attrait visuel. En débruitant itérativement l'entrée, la diffusion stable peut restaurer efficacement les images à leur état sans bruit.
- Segmentation d'images: La diffusion stable peut également être appliquée aux tâches de segmentation d'images, où l'objectif est de séparer les images en régions significatives sur la base de différences de contraste, de couleur ou d'autres caractéristiques. En tirant parti de la nature itérative de la diffusion stable, il est possible d'obtenir des résultats précis et détaillés en matière de segmentation d'images.
Limites de la diffusion stable
Comme toutes les technologies d'IA, la diffusion stable a ses limites. Il s'agit notamment de la lenteur des vitesses de traitement, de l'utilisation importante de la mémoire, de la nécessité de disposer de ressources informatiques substantielles, et surtout de l'aspect "boîte noire". En effet, l'interprétabilité de ces modèles est entravée par la complexité des architectures de réseaux neuronaux, ce qui rend les données du processus de modélisation difficiles à comprendre. En outre, le manque de transparence et d'explicabilité empêche d'expliquer clairement les résultats générés par les modèles. Cette opacité rend également difficile l'identification et la correction des biais au sein des modèles, ce qui peut aboutir à des résultats inéquitables. Par conséquent, le manque de transparence rend difficile le diagnostic des erreurs et l'amélioration des performances des modèles. C'est pourquoi les recherches en cours se concentrent sur l'amélioration de la transparence, de l'interprétabilité et de la confiance dans les modèles de diffusion stables, afin de surmonter ces limites.
Considérations éthiques et défis liés à la génération d'images par l'IA
La technologie de l'IA apporte de nombreux avantages, mais il est important de sensibiliser à son utilisation abusive potentielle, qui peut entraîner des problèmes éthiques.
L'utilisation abusive d'images générées par l'IA peut créer, par exemple, des images fausses ou trompeuses. C'est pourquoi il est essentiel d'employer des pratiques responsables et de promouvoir la transparence dans l'utilisation des technologies de génération d'images par l'IA. Il est également important que les utilisateurs soient prudents lorsqu'ils interprètent des images et qu'ils prennent en compte le potentiel de manipulation ou de représentation erronée afin d'éviter le risque de distorsion de notre perception de la réalité.
Enfin, les technologies de génération d'images par l'IA peuvent potentiellement porter atteinte à la vie privée d'une personne en générant des images réalistes sans son consentement. Les préoccupations en matière de protection de la vie privée doivent être prises en compte et des mesures appropriées doivent être mises en œuvre pour protéger les données personnelles.
Conclusion
La diffusion stable est un modèle génératif récent, plus efficace que les GAN ou les VAE, qui sont deux autres modèles génératifs, ce qui signifie qu'ils génèrent des données similaires aux données sur lesquelles ils sont entraînés. La diffusion stable présente de nombreux avantages, tels que la génération d'images de haute qualité et diversifiées, la préservation de la structure sémantique et un large éventail d'applications dans le domaine de la vision par ordinateur. Elle permet aux professionnels de la vision par ordinateur de tirer parti de la génération d'images par IA pour créer des visuels et résoudre des problèmes complexes dans leurs domaines respectifs.
