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Objectifs de la formation

Comprendre en profondeur les modèles Diffusers et les réseaux de diffusion

Maîtriser l’implémentation de modèles Diffusers avec PyTorch

Optimiser et personnaliser des modèles pour des tâches spécifiques

Évaluer et interpréter les résultats obtenus avec Diffusers

Mettre en production des pipelines génératifs dans un environnement professionnel

Programme

Jour 1Introduction aux Modèles Diffusers et aux Réseaux de Diffusion

Présentation des principes de base des modèles Diffusers : histoire, applications, place dans la génération d’images et de médias. Comprendre les fondements théoriques : algorithme de diffusion directe et inverse, bruitage/stabilité, overview des architectures modernes (DDPM, DDIM, Stable Diffusion). Tour d’horizon des outils de la bibliothèque Diffusers sous PyTorch. Exercices pratiques pour explorer les premières inférences à partir de modèles pré-entraînés.

Jour 2Implémenter, Personnaliser et Entraîner des Modèles Diffusers

Manipulation avancée de la bibliothèque Diffusers : préparation et annotation de datasets, configuration des pipelines, choix des architectures adaptées. Tutoriel approfondi d’entraînement d’un modèle diffusion sur un jeu de données d’images. Évaluation qualitative et quantitative des générations (FID, IS, métriques perceptuelles). Techniques de fine-tuning et adaptation à des cas d’usage spécifiques, avec un focus sur la qualité générative et la contrainte logicielle. Études de cas, mises en pratique et détection des biais/bornes.

Jour 3Production, Déploiement et Bonnes Pratiques Éthiques

Mise en place de pipelines génératifs ‘end-to-end’ pour l’intégration dans une application réelle : API, interface, ou batch processing. Notions d’accélération (GPU, batch, mixed precision), évaluation de la robustesse et monitoring des modèles en production. Aspects éthiques : gestion des images générées, limites légales et responsabilité, outils de watermarking et de traçabilité. Bilan, retours d’expérience, perspectives d’innovation autour des Diffusers (audio, texte, multimodalité).

Méthode d'évaluation

Études de cas pratiques sur la personnalisation et l’utilisation de modèles Diffusers.
Évaluation continue via des exercices d’implémentation technique.
Projet final : développement et déploiement d’un pipeline de génération d’images basé sur Diffusers.

Méthode d'apprentissage

Cours théoriques interactifs et démonstrations techniques
Réalisation d’exercices pratiques sur des notebooks partagés
Support de cours détaillé, accès aux notebooks d’exercices
Sessions de questions/réponses et atelier collectif

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Maîtriser Diffusers : Création d’Images Génératives avec PyTorch

Objectifs de la formation

Programme

Méthode d'évaluation

Méthode d'apprentissage

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