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Objectifs de la formation

Comprendre le fonctionnement de Stable Diffusion et des modèles d’IA génératifs

Installer et configurer Stable Diffusion localement ou sur le cloud

Maîtriser les prompts pour générer des images précises et personnalisées

Exploiter les modèles custom et add-ons (embeddings, LoRA, ControlNet, etc.)

Optimiser et retoucher les résultats avec des techniques avancées

Appliquer Stable Diffusion à des contextes professionnels : production d’illustrations, design, prototypage, etc.

Programme

Jour 1Fondations de l’IA générative et prise en main de Stable Diffusion

Présentation de l’IA générative et des réseaux de diffusion, histoire et principes clefs. Introduction à Stable Diffusion : architecture, opportunités et limites. Installation sur différents environnements (locaux, cloud, Google Colab). Tour d’horizon des interfaces : AUTOMATIC1111 WebUI et l’écosystème open source. Sécurité, aspects juridiques, éthique et gestion des droits d’utilisation.

Jour 2Pratique avancée : prompts, modèles et extensions

Méthodologie de construction de prompts efficaces (texte, styles, seeds). Gestion des paramètres pour la qualité et la reproductibilité des rendus. Mise en pratique : générations thématiques, raffinements et variantes. Manipulation et intégration de modèles communautaires, embeddings, LoRA et DreamBooth. Introduction à ControlNet pour guider la composition et la pose.

Jour 3Applications professionnelles et workflow créatif optimisé

Atelier création de projets réels : illustrations, storyboards, moodboards, visuels marketing. Optimisations : batch processing, scripts automatisés, retouches par upscaling et correction d’artefacts. Intégration dans la chaîne graphique (Photoshop, GIMP, Canva). Problématiques fréquentes et solutions : cohérence, anatomie, styles. Conseils de veille et de progression dans la communauté Stable Diffusion/IA générative.

Méthode d'évaluation

QCM en fin de formation
Évaluations formatives au fil des exercices pratiques
Production d’un mini-projet personnel présenté à l’issue de la formation

Méthode d'apprentissage

Cours théoriques avec supports illustrés
Démonstrations guidées étape par étape
Exercices pratiques individuels et en groupe
Études de cas réels
Support technique et documentation partagée

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Programme

Méthode d'évaluation

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