Formation Stable Diffusion avancé : L'apprentissage profond pour la génération d'images à partir de texte

1. Introduction à Stable Diffusion avancé

• Objectifs du cours et parcours d'apprentissage
• Revue des modèles de diffusion
• Aperçu de l'architecture de Stable Diffusion
• Modèles de diffusion latente (LDMs)
• Évolution des modèles Stable Diffusion (SD 1.x, SDXL et nouvelles architectures)
• Cas d'utilisation et applications en entreprise

2. Fondamentaux de l'apprentissage profond pour les modèles de diffusion

• Fondamentaux du processus de diffusion
• Diffusion avant et arrière
• Prédiction du bruit
• Architecture U-Net de débruitage
• Autoencodeurs variationnels (VAE)
• Encodeur textuel CLIP
• Mécanismes d'attention croisée

3. Compréhension de l'architecture de Stable Diffusion

• Composants du pipeline
• Processus d'encodage textuel
• Représentation dans l'espace latent
• Algorithmes de planification (schedulers)
• Méthodes d'échantillonnage
• Flux de décodage des images

4. Ingénierie avancée des prompts

• Structure et syntaxe du prompt
• Prompts positifs et négatifs
• Mise en poids des prompts
• Mise en évidence des tokens
• Interpolation de prompts
• Stratégies d'optimisation des prompts
• Génération d'images reproductible

5. Techniques avancées de génération d'images

• Génération image vers image
• Inpainting (remplissage)
• Outpainting (extension)
• Génération haute résolution
• Affinement multi-étapes
• Génération d'images par lots
• Réplication contrôlée des résultats via les graines (seeds)

6. Génération conditionnelle d'images

• Architecture ControlNet
• Génération guidée par la posture
• Génération guidée par la profondeur
• Conditionnement par détection de contours
• Guidage par segmentation
• Conditionnement par image de référence
• Pipelines multi-ControlNet

7. LoRA, DreamBooth et affinement de modèles

• Concepts d'apprentissage par transfert
• Fondamentaux de LoRA
• Entraînement avec DreamBooth
• Inversion textuelle (Textual Inversion)
• Embeddings personnalisés
• Données d'entraînement pour affinement
• Évaluation des modèles personnalisés

8. Entraînement avancé de modèles

• Préparation des données
• Augmentation de données
• Génération de légendes (captions)
• Pipelines d'entraînement
• Entraînement distribué
• Entraînement en précision mixte
• Gestion des points de contrôle (checkpoints)

9. Optimisation des hyperparamètres

• Sélection du taux d'apprentissage
• Optimisation de la taille des lots
• Choix du planificateur (scheduler)
• Optimisation de l'échelle CFG
• Nombre d'étapes d'échantillonnage
• Techniques de régularisation
• Métriques d'évaluation des modèles

10. Optimisation des performances

• Optimisation GPU
• Optimisation CUDA
• Attention à faible consommation mémoire
• Optimisation avec xFormers
• Techniques de quantification
• Inférence FP16 et BF16
• Mise en lot efficace

11. Mise à l'échelle des charges de travail Stable Diffusion

• Entraînement multi-GPU
• Inférence distribuée
• Gestion de grands ensembles de données
• Déploiement GPU dans le cloud
• Stratégies de mise à disposition des modèles (model serving)
• Mise au point des performances

12. Intégration de Stable Diffusion avec les frameworks d'apprentissage profond

• Hugging Face Diffusers
• Intégration PyTorch
• Interopérabilité TensorFlow
• ONNX Runtime
• Optimisation TensorRT
• Bibliothèque Accelerate
• Personnalisation des pipelines

13. Construction de pipelines de production

• Développement d'API
• Services d'inférence par lots
• Automatisation des workflows
• Génération basée sur les files d'attente
• Versioning des modèles
• Stratégies de déploiement en production

14. Amélioration de la qualité des images

• Techniques de mise à l'échelle (upscaling)
• Super-résolution
• Réstitution du visage (face restoration)
• Réduction des artéfacts
• Pipelines d'affinement d'images
• Pipelines de post-traitement

15. IA responsable et sécurité des modèles

• Biais dans les modèles génératifs
• Génération éthique d'images
• Considérations relatives aux droits d'auteur
• Mention du contenu généré par l'IA
• Filtres de sécurité
• Modération des prompts
• Bonnes pratiques de déploiement responsable

16. Dépannage et débogage

• Diagnostic des échecs de génération
• Résolution des erreurs CUDA
• Gestion des problèmes de mémoire
• Amélioration de la cohérence des images
• Débogage des pipelines personnalisés
• Dépannage des performances

17. Surveillance et évaluation des modèles

• Mesure de la qualité de génération
• Mise au point des modèles
• Comparaison des points de contrôle (checkpoints)
• Journalisation des expériences
• Suivi des expériences
• Reproductibilité des modèles

18. Applications avancées

• Visualisation de conception de produits
• Génération de contenu marketing
• Conception de personnages
• Visualisation architecturale
• Recherche en imagerie médicale
• Visualisation scientifique
• Workflows d'IA créative

19. Intégration de Stable Diffusion avec d'autres modèles d'IA

• Modèles de langage larges (LLMs)
• Modèles vision-langage (VLMs)
• Légendage d'images
• Génération augmentée par la récupération (RAG) pour les systèmes multimodaux
• Workflows d'agents IA
• Orchestration multi-modèles

20. Bonnes pratiques pour le déploiement en entreprise

• Planification de l'infrastructure
• Gestion des ressources GPU
• Considérations de sécurité
• Gouvernance des modèles
• Intégration continue et déploiement continu (CI/CD) pour les modèles IA
• Maintenance et mises à jour

21. Atelier pratique et synthèse

• Construction d'un pipeline complet de génération d'images
• Affinement d'un modèle Stable Diffusion personnalisé
• Création d'un workflow de génération automatisé
• Exercices d'optimisation des performances
• Évaluation et comparaison des modèles
• Revue des concepts clés
• Questions et réponses
• Prochaines étapes et ressources d'apprentissage supplémentaires