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Objectifs de la formation

Comprendre les concepts fondamentaux de la génération d’images par l’intelligence artificielle

Maîtriser le protocole et le fonctionnement de DreamBooth appliqué à la personnalisation de modèles génératifs

Préparer et structurer un dataset pour l’entraînement personnalisé

Entraîner, ajuster et exporter un modèle DreamBooth

Intégrer le modèle personnalisé dans un workflow créatif ou professionnel

Appréhender les enjeux éthiques et juridiques de la génération d’images IA

Programme

Jour 1Bases de la génération d’images IA et introduction à DreamBooth

Tour d’horizon de l’IA générative pour l’image et ses usages. Présentation détaillée de DreamBooth (origine, cas d’usage, workflow général). Installation de l’environnement de travail (Google Colab, Python, dépendances nécessaires).

Jour 2Préparation des données et premiers entraînements

Sélection, organisation et annotation des images pour un dataset pertinent. Comprendre les contraintes de diversité et de quantité. Manipulation du notebook DreamBooth. Lancement d’un premier entraînement et suivi des métriques. Débogage lors de l’entraînement.

Jour 3Optimisation, déploiement et intégration des modèles DreamBooth

Paramétrage avancé pour des résultats optimaux (learning rate, contrôle du overfitting). Exportation et sauvegarde du modèle. Utilisation du modèle pour la génération d’images personnalisées via différents outils. Intégration dans un workflow artistique ou professionnel. Discussion sur la propriété intellectuelle, droits à l’image et bonnes pratiques éthiques.

Méthode d'évaluation

Étude de cas pratique (création d’un dataset, entraînement, génération d’images)
QCM final sur la théorie, workflow et aspects éthiques
Correction individualisée des travaux lors de la session de synthèse

Méthode d'apprentissage

Alternance d’apports théoriques et de travaux pratiques sur notebooks
Échanges interactifs, retours personnalisés
Support de cours illustré remis à chaque participant

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Formation DreamBooth : Créer ses modèles d’IA personnalisés pour la génération d’images

Objectifs de la formation

Programme

Méthode d'évaluation

Méthode d'apprentissage

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