Formation Stable Diffusion avancé : 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 (LDM)
• Évolution des modèles Stable Diffusion (SD 1.x, SDXL et architectures plus récentes)
• Cas d'utilisation et applications en entreprise

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

• Fondements 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 Stable Diffusion

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

4. Ingénierie avancée des invites (Prompts)

• Structure et syntaxe des invites
• Invites positives et négatives
• Pondération des invites
• Mise en évidence des tokens
• Interpolation d'invites
• Stratégies d'optimisation des invites
• Génération d'images reproductible

5. Techniques avancées de génération d'images

• Génération d'image à partir d'image (Image-to-Image)
• Inpainting (remplissage intelligent)
• Outpainting (extension d'image)
• Génération haute résolution
• Affinement multi-étapes
• Génération par lots d'images
• Randomisation contrôlée à l'aide de graines (seeds)

6. Génération d'images conditionnées

• 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 affinage de modèles (Fine-Tuning)

• Concepts d'apprentissage par transfert
• Fondements de LoRA
• Entraînement DreamBooth
• Inversion textuelle (Textual Inversion)
• Embeddings personnalisés
• Ensembles de données pour l'affinage
• Évaluation des modèles personnalisés

8. Entraînement avancé des modèles

• Préparation des ensembles de données
• Augmentation des 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 du lot
• Sélection du planificateur (scheduler)
• Optimisation de l'échelle CFG (Classifier-Free Guidance)
• 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 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 d'ensembles de données à grande échelle
• Déploiement GPU dans le cloud
• Stratégies de mise à disposition des modèles (model serving)
• Tests de performance (benchmarking)

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

• Hugging Face Diffusers
• Intégration PyTorch
• Interopérabilité TensorFlow
• Runtime ONNX
• 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
• Versionnement des modèles
• Stratégies de déploiement en production

14. Amélioration de la qualité des images

• Techniques de mise à l'échelle (upsampling)
• Super-résolution
• Restauration faciale
• Réduction des artefacts
• 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
• Divulgation du contenu généré par IA
• Filtres de sécurité
• Modération des invites (prompts)
• Pratiques de déploiement responsable

16. Dépannage et débogage

• Diagnostic des échecs de génération
• Résolution des erreurs CUDA
• Gestion de la 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
• Benchmarking des modèles
• Comparaison des checkpoints
• Journalisation des expériences
• Suivi des expériences
• Reproductibilité des modèles

18. Applications avancées

• Visualisation de design produit
• Génération de contenus marketing
• Design 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

• Grands modèles de langage (LLMs)
• Modèles vision-langage (VLMs)
• Légende d'images
• Génération augmentée par récupération (RAG) pour 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
• CI/CD pour les modèles d'IA
• Maintenance et mises à jour

21. Atelier pratique et synthèse

• Construction d'un pipeline complet de génération d'images
• Affinage (fine-tuning) 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
• Pas suivants et ressources d'apprentissage complémentaires