Le monde créatif est aujourd’hui impacté par l’arrivée de l’intelligence artificielle générative et des modèles de diffusion comme DALL-E, Midjourney, Stable Diffusion ou FLUX. Bien plus qu’une simple aide à la création, l’ia générative peut devenir un allié puissant dans la création et la modification des médias. Permettant à la fois de gagner du temps, de la créativité et de l’efficacité, les solutions ouvertes en ia générative restent adaptées et parfois même plus puissantes que les solutions payantes et propriétaires en matière de fonctionnalités.
L’objectif de cette formation est donc de vous offrir une vue et une pratique sur les modèles d’ia générative d’images afin de mieux comprendre comment cette technologie peut modifier votre façon de travailler les images et ceci à moindre coût et avec un contrôle très poussé sur le processus de création grâce à l’open source.
Résumé
Durée : 10 heures 30 minutes
Objectifs :
– comprendre le principe des modèles de diffusion,
– découvrir comment créer des images avec ces modèles,
– se familiariser avec une interface de création puissante et modulaire,
– apprendre les techniques simples et avancées de création d’images avec l’ia générative.
Pré-requis : pas de prérequis, avoir des besoins métiers. Vous pouvez suivre la formation d’introduction en premier, voire celle sur les prompts.
Public : tous publics.
Méthodes mobilisées : alternance d’apports théoriques (30%) et d’exercices de mise en application pratique (70%).
Modalités et délais d’accès : sur inscription préalable au minimum 1 semaine avant le début de la formation selon disponibilité du formateur.
Modalités d’évaluations : une évaluation du niveau des stagiaires est réalisée avant l’entrée en formation par téléphone ou au moyen d’un questionnaire. Évaluation des acquis et de la satisfaction en fin de formation.
Accessibilité aux personnes en situation de handicap ou présentant des difficultés d’apprentissage : nous pouvons proposer des solutions de compensation de nos prestations en adaptant les moyens pédagogiques, techniques et d’encadrement (les précisions).
Taux de satisfaction 2i2L : 96,34 % des stagiaires sont satisfaits à l’issue de leur formation.
Tarif : pour une demande de formation interne, nous consulter.
Présentation
L’intelligence artificielle générative ou IA générative (ou GenAI) est un type de système d’intelligence artificielle (IA) capable de générer du texte, des images ou d’autres médias en réponse à des invites (ou prompts en anglais). Elle est dite multimodale quand elle est construite à partir de plusieurs modèles génératifs, ou d’un modèle entraîné sur plusieurs types de données et qu’elle peut produire plusieurs types de données.
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Un système d’IA générative est construit en appliquant un apprentissage automatique non supervisé ou auto-supervisé à un ensemble de données. Les capacités d’un système d’IA générative dépendent de la modalité ou du type d’ensemble de données utilisé.
Programme
Ce programme est un original, comme tous les programmes de formation de ce catalogue ; ils sont écrits par les formateurs 2i2L. Les autres programmes très proches, que vous trouverez, sont des copies de notre catalogue.
Les définitions et l’introduction
– Introduction aux Modèles de diffusion,
– Évolution vers le Deep Learning,
– Comprendre le concept d’Intelligence Artificielle,
– L’open source.
Les différents modèles de génération d’images
– DALL-E,
– Midjourney,
– Stable Diffusion,
– FLUX.
Découverte de l’interface et de la création d’images
– Comprendre comment fonctionne l’interface,
– Apprendre à écrire des prompts pour la génération d’images.
Exercices pratiques de génération d’images
– Réaliser les premières images.
Techniques simples de modification d’images
– Apprendre à utiliser les layers,
– Découvrir l’inpainting,
– Découvrir l’outpainting,
– Appréhender le régional painting.
Exercices pratiques de génération d’images
– Pratiquer sur la modification des images.
Techniques avancées de création d’images
– Découvrir les modèles Controlnet et leurs usages,
– Mixer les modèles Controlnet pour obtenir des résultats différents,
– Intégrer des éléments extérieurs dans une image,
– Apprendre à agrandir une image.
Exercices pratiques de génération d’images
– Pratiquer sur la réalisation avancée d’images.