Que sont les modèles de diffusion ? Un guide rapide et complet

L'utilisation d'outils d'IA générative tels que Midjourney et Sora pour créer du contenu est de plus en plus courante, et l'intérêt pour regarder sous le capot de ces outils est croissant. En fait, une étude récente montre que 94 % des individus sont prêts à acquérir de nouvelles compétences pour travailler avec l'IA générative. Comprendre le fonctionnement des modèles d'IA générative peut t'aider à utiliser ces outils plus efficacement et à en tirer le meilleur parti.

Au cœur d'outils comme Midjourney et Sora se trouvent des modèles de diffusion avancés - des modèles d'IA génératifs qui peuvent créer des images, des vidéos, du texte et du son pour diverses applications. Par exemple, les modèles de diffusion sont une excellente option pour produire de courtes vidéos marketing pour les plateformes de médias sociaux comme TikTok et YouTube Shorts. Dans cet article, nous allons explorer le fonctionnement des modèles de diffusion et les domaines dans lesquels ils peuvent être utilisés. C'est parti !

L'inspiration derrière les modèles de diffusion avancés

En physique, la diffusion est le processus par lequel les molécules se répandent des zones de plus forte concentration vers les zones de plus faible concentration. Le concept de diffusion est étroitement lié au mouvement brownien, dans lequel les particules se déplacent de façon aléatoire lorsqu'elles entrent en collision avec les molécules d'un fluide et s'étalent progressivement au fil du temps.

Ces concepts ont inspiré le développement des modèles de diffusion dans l'IA générative. Les modèles de diffusion fonctionnent en ajoutant progressivement du bruit aux données, puis en apprenant à inverser ce processus pour générer de nouvelles données de haute qualité, comme du texte, des images ou du son. Ce principe est similaire à l'idée de diffusion inverse en physique. En théorie, la diffusion peut être suivie à rebours pour ramener les particules à leur état d'origine. De la même façon, les modèles de diffusion apprennent à inverser le bruit ajouté pour créer de nouvelles données réalistes à partir d'entrées bruyantes.

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Regarder sous le capot des modèles de diffusion

En général, l'architecture d'un modèle de diffusion comporte deux étapes principales. Tout d'abord, le modèle apprend à ajouter progressivement du bruit à l'ensemble de données. Ensuite, il est entraîné à inverser ce processus et à ramener les données à leur état d'origine. Regardons de plus près comment cela fonctionne.

Prétraitement des données

Avant de plonger dans le cœur d'un modèle de diffusion, il est important de se rappeler que toutes les données sur lesquelles le modèle est entraîné doivent être prétraitées. Par exemple, si tu entraînes un modèle de diffusion à générer des images, l'ensemble de données d'entraînement des images doit d'abord être nettoyé. Le prétraitement des données d'images peut consister à supprimer toutes les valeurs aberrantes qui pourraient affecter les résultats, à normaliser les valeurs des pixels pour que toutes les images soient à la même échelle, et à utiliser l'augmentation des données pour introduire plus de variété. Les étapes de prétraitement des données permettent de garantir la qualité des données d'entraînement, et cela est vrai non seulement pour les modèles de diffusion, mais aussi pour tout modèle d'IA. 

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Processus de diffusion vers l'avant

Après le prétraitement des données, l'étape suivante est le processus de diffusion vers l'avant. Concentrons-nous sur l'entraînement d' un modèle de diffusion pour générer des images. Le processus commence par un échantillonnage à partir d'une distribution simple, comme une distribution gaussienne. En d'autres termes, un bruit aléatoire est sélectionné. Comme le montre l'image ci-dessous, le modèle transforme progressivement l'image en une série d'étapes. L'image commence par être claire et devient de plus en plus bruyante au fur et à mesure qu'elle progresse dans chaque étape, pour finalement se transformer en un bruit presque complet à la fin.

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Chaque étape s'appuie sur la précédente et le bruit est ajouté de manière contrôlée et progressive à l'aide d'une chaîne de Markov. Une chaîne de Markov est un modèle mathématique dans lequel la probabilité de l'état suivant dépend uniquement de l'état actuel. Elle est utilisée pour prédire les résultats futurs en fonction des conditions actuelles. Comme chaque étape ajoute de la complexité aux données, nous pouvons capturer les motifs et les détails les plus complexes de la distribution des données de l'image originale. L'ajout de bruit gaussien génère également des échantillons divers et réalistes au fur et à mesure que la diffusion se déroule. 

Processus de diffusion inverse

Le processus de diffusion inverse commence une fois que le processus de diffusion avant a transformé un échantillon en un état complexe et bruyant. Il ramène progressivement l'échantillon bruyant à son état d'origine à l'aide d'une série de transformations inverses. Les étapes qui inversent le processus d'ajout de bruit sont guidées par une chaîne de Markov inversée.

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Au cours du processus inverse, les modèles de diffusion apprennent à générer de nouvelles données en commençant par un échantillon de bruit aléatoire et en l'affinant progressivement pour obtenir un résultat clair et détaillé. Les données générées finissent par ressembler étroitement à l'ensemble de données d'origine. C'est cette capacité qui rend les modèles de diffusion très utiles pour des tâches telles que la synthèse d'images, la complétion de données et le débruitage. Dans la prochaine section, nous explorerons d'autres applications des modèles de diffusion.

Les applications des modèles de diffusion

Le processus de diffusion étape par étape permet au modèle de diffusion de générer efficacement des distributions de données complexes sans être submergé par la grande dimensionnalité des données. Examinons quelques applications où les modèles de diffusion excellent.

Conception graphique

Les modèles de diffusion peuvent être utilisés pour générer rapidement du contenu visuel graphique. Les concepteurs et les artistes humains peuvent fournir des croquis, des mises en page ou même de simples idées brutes de ce qu'ils veulent, et les modèles peuvent donner vie à ces idées. Cela peut accélérer l'ensemble du processus de conception, offrir un large éventail de nouvelles possibilités depuis le concept initial jusqu'au produit final, et faire gagner un temps précieux aux concepteurs humains.

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Musique et conception sonore

Les modèles de diffusion peuvent également être adaptés pour générer des paysages sonores ou des notes de musique très uniques. Cela offre aux musiciens et aux artistes de nouvelles façons de visualiser et de créer des expériences auditives. Voici quelques cas d'utilisation des modèles de diffusion dans le domaine de la création sonore et musicale: 

• Transfert de voix: Les modèles de diffusion peuvent être utilisés pour transformer un son en un autre, par exemple en convertissant un échantillon de grosse caisse en un son de caisse claire pour obtenir des combinaisons de sons uniques.
• Variabilité des sons et humanisation: La diffusion audio peut apporter de légères variations dans les sons pour ajouter un élément humain à l'audio numérique en simulant des performances d'instruments en direct.
• Ajustements de la conception sonore: Ces modèles peuvent être utilisés pour modifier subtilement un son (par exemple en améliorant un échantillon de claquement de porte) afin de modifier ses caractéristiques à un niveau plus profond que l'égalisation ou le filtrage traditionnels.
• Génération de mélodies: Ils peuvent également aider à générer de nouvelles mélodies, et inspirer les artistes d'une manière similaire à la navigation dans les packs d'échantillons.

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Film et animation

Un autre cas d'utilisation intéressant des modèles de diffusion est la création de films et de clips d'animation. Ils peuvent être utilisés pour générer des personnages, des arrière-plans réalistes et même des éléments dynamiques dans les scènes. L'utilisation de modèles de diffusion peut être un grand avantage pour les sociétés de production. Elle rationalise le flux de travail global et laisse place à plus d'expérimentation et de créativité dans la narration visuelle. Certains des clips réalisés à l'aide de ces modèles sont comparables à de véritables clips animés ou cinématographiques. Il est même possible d'utiliser ces modèles pour créer des films entiers.

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Modèles de diffusion populaires

Maintenant que nous avons appris certaines des applications des modèles de diffusion, examinons quelques modèles de diffusion populaires que tu peux essayer d'utiliser.

• Diffusion stable : Créé par Stability AI, Stable Diffusion est un modèle efficace connu pour convertir les messages textes en images réalistes. Il jouit d'une solide réputation en matière de génération d'images de haute qualité. Il peut également être modifié pour les films et les animations.
• DALL-E 3: DALL-E 3 est la dernière version du modèle de génération d'images d'OpenAI. Il est intégré à ChatGPTet offre de nombreuses améliorations en termes de qualité de génération d'images par rapport à la version précédente, DALL-E 2.
• Sora : Sora est le modèle texte-vidéo d'OpenAI qui peut générer des vidéos 1080p très réalistes pouvant durer jusqu'à une minute. Certains des clips vidéo réalisés à l'aide de Sora peuvent être facilement confondus avec des séquences réelles.
• Imagen: Développé par Google, Imagen est un modèle de diffusion texte-image reconnu pour son photoréalisme et sa compréhension avancée du langage. 

Défis et limites liés aux modèles de diffusion

Si les modèles de diffusion offrent des avantages dans de nombreuses industries, nous devons également garder à l'esprit certains des défis qui les accompagnent. L'un d'entre eux est que le processus de formation est très gourmand en ressources. Bien que les progrès en matière d'accélération du matériel puissent aider, ils peuvent être coûteux. Un autre problème est la capacité limitée des modèles de diffusion à se généraliser à des données inédites. Les adapter à des domaines spécifiques peut nécessiter de nombreux ajustements ou ré-entraînements. 

L'intégration de ces modèles dans des tâches réelles s'accompagne de son propre lot de défis. Il est essentiel que ce que l'IA génère corresponde réellement aux intentions des humains. Il y a aussi des problèmes éthiques, comme le risque que ces modèles captent et reflètent les biais des données sur lesquelles ils sont entraînés. En outre, la gestion des attentes des utilisateurs et l'amélioration constante des modèles en fonction des commentaires peuvent devenir un effort permanent pour s'assurer que ces outils sont aussi efficaces et fiables que possible.

L'avenir des modèles de diffusion

Les modèles de diffusion sont un concept fascinant de l'IA générative qui aide à créer des images, des vidéos et des sons de haute qualité dans de nombreux domaines. Bien qu'ils puissent présenter certains défis de mise en œuvre, comme les exigences informatiques et les préoccupations éthiques, la communauté de l'IA travaille constamment à l'amélioration de leur efficacité et de leur impact. Les modèles de diffusion sont tous prêts à transformer des industries comme le cinéma, la production musicale et la création de contenu numérique à mesure qu'ils continuent d'évoluer. 

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