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Objectifs de la formation

Comprendre le fonctionnement de Stable Diffusion et des IA génératives d’images

Installer, configurer et utiliser Stable Diffusion en local ou dans le cloud

Maîtriser l’art du prompt pour générer des images sur mesure

Exploiter les modèles avancés (fine tuning, custom checkpoints, modules communautaires)

Intégrer Stable Diffusion dans un flux de production créatif ou professionnel

Programme

Jour 1Fondamentaux de l’IA générative et premiers pas avec Stable Diffusion

Introduction aux modèles génératifs d’images (GAN, Diffusion). Comprendre l’architecture et les usages de Stable Diffusion. Installation sur différents environnements (Windows, Mac, Google Colab). Présentation des interfaces (AUTOMATIC1111, etc.). Génération de vos premières images IA à partir de prompts simples. Analyse des résultats.

Jour 2Maîtrise des prompts et exploration des styles visuels

Savoir écrire des prompts efficaces (style, composition, paramètres). Astuces pour obtenir des images réalistes, artistiques ou ciblées. Utilisation d’outils d’aide à la création de prompts (Prompt Engineering, lexique, sites spécialisés). Gestion des seeds, sampler, CFG scale et autres paramètres avancés. Modification dynamique d’images (Inpainting, Outpainting, Variation). Études de cas pratiques orientées métiers.

Jour 3Applications avancées et intégration dans une chaîne de production

Utilisation de modèles personnalisés (DreamBooth, LoRA et checkpoints communautaires). Fine tuning pour cas d’usage spécifiques (branding, personnages, univers visuel). Intégration dans des outils (Photoshop, GIMP, automatisation par scripts Python). Éthique, droits d’auteur et limites de l’IA générative en entreprise. Ateliers-projets pour générer un portfolio cohérent avec suivi individuel.

Méthode d'évaluation

Exercices pratiques corrigés à la fin de chaque session
Mini-projet final : production d’une série d’images IA répondant à un cahier des charges spécifique
QCM récapitulatif sur la terminologie et les bonnes pratiques

Méthode d'apprentissage

Alternance d’apports théoriques, de démos live et de travaux pratiques
Étude de cas réels et retours d’expérience
Support numérique détaillé et mise à disposition de liens vers des ressources essentielles
Mise en réseau avec d’autres stagiaires pour entraide post-formation

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Maîtriser Stable Diffusion : Créez des Images Révolutionnaires avec l’IA Générative

Objectifs de la formation

Programme

Méthode d'évaluation

Méthode d'apprentissage

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