Formation en Génération d'Images IA

Leçon 1 • Fondamentaux éthiques et juridiques

Présente les considérations de droit d'auteur, de consentement et de biais spécifiques aux images générées par IA. Établit les attentes d'une pratique responsable tout au long du cours.

Leçon 2 • Concepts technologiques fondamentaux

Explique les modèles de diffusion, les GAN et les architectures basées sur les transformateurs à un niveau conceptuel. Donne aux apprenants le vocabulaire pour comprendre le comportement des outils sans nécessiter de connaissances en programmation.

Leçon 3 • Ce qu'est la génération d'images par IA

Définit la génération d'images par IA et la distingue des outils d'art numérique traditionnels. Établit la compréhension de base nécessaire pour tous les chapitres suivants.

Leçon 4 • Aperçu des principales plateformes et outils

Passe en revue les principales plateformes de génération d'images par IA et leurs forces distinctives. Aide les apprenants à choisir le bon outil pour des objectifs créatifs spécifiques.

Leçon 1 • Anatomie d'un prompt efficace

Décompose les composants d'un prompt bien structuré : sujet, style, médium et ambiance. Fournit un cadre réutilisable appliqué dans chaque exercice de prompt suivant.

Leçon 2 • Techniques de langage descriptif

Entraîne un choix de mots précis et évocateur pour guider la sortie du modèle vers les visuels souhaités. Améliore directement la qualité du prompt avant que les apprenants ne rencontrent des paramètres avancés.

Leçon 3 • Prompting négatif

Enseigne comment exclure les éléments indésirables à l'aide de champs de prompt négatif. Réduit les artefacts courants et les sorties hors cible dans les images générées.

Leçon 4 • Prompting par référence de style et d'artiste

Explore comment la référence aux styles artistiques, mouvements et techniques façonne la sortie du modèle. Élargit le vocabulaire créatif de l'apprenant pour diriger les esthétiques visuelles.

Leçon 1 • Sélection de modèle et points de contrôle

Présente les modèles de base, les points de contrôle affinés et leur effet sur le style de sortie. Équipe les apprenants pour sélectionner le bon modèle pour chaque brief créatif.

Leçon 2 • Résolution, rapport hauteur/largeur et tuilage

Couvre les dimensions de sortie, la sélection du rapport hauteur/largeur et les paramètres de tuilage sans couture. Prépare les apprenants à produire des images correctement dimensionnées pour des livrables professionnels spécifiques.

Leçon 3 • Valeurs de seed et reproductibilité

Explique comment les numéros de seed contrôlent le caractère aléatoire et permettent une reproduction exacte des résultats. Permet aux apprenants de verrouiller les sorties réussies et d'itérer à partir d'une base stable.

Leçon 4 • Méthodes d'échantillonnage et étapes

Explique comment différents échantillonneurs affectent la qualité de l'image, la vitesse et la cohérence du style. Connecte le choix de l'échantillonneur aux compromis pratiques que les apprenants géreront en production.

Leçon 1 • Fondamentaux de l'inpainting

Enseigne l'inpainting basé sur des masques pour remplacer ou réparer des régions spécifiques de l'image. Donne aux apprenants un contrôle chirurgical sur les zones ciblées sans affecter le reste de l'image.

Leçon 2 • Fondamentaux de l'image à image

Introduit le pipeline img2img et comment les images d'entrée guident la génération. S'appuie sur les compétences de prompt du chapitre 2 en ajoutant la référence visuelle comme deuxième couche d'entrée.

Leçon 3 • Croquis et dessin au trait vers image

Convertit des croquis et dessins au trait en images entièrement rendues en utilisant img2img. Fait le pont entre l'idéation traditionnelle et le rendu assisté par IA pour le développement de concepts.

Leçon 4 • Transfert de style avec img2img

Utilise img2img pour appliquer des styles artistiques à des photographies et des œuvres d'art existantes. Étend les techniques de style basées sur les prompts dans des workflows de transformation pilotés par l'image.

Leçon 1 • Contrôle de la pose et du corps

Utilise OpenPose et les cartes squelettiques pour contrôler le positionnement des figures humaines dans les images générées. Permet un placement précis des personnages pour l'imagerie de produit, de mode et narrative.

Leçon 2 • Contrôle de la détection de contours et de lignes

Utilise les détecteurs de contours Canny, HED et MLSD pour préserver les contours structurels des images de référence. Maintient la fidélité compositionnelle tout en permettant une liberté stylistique totale.

Leçon 3 • Combinaison de plusieurs unités ControlNet

Superpose plusieurs conditions ControlNet simultanément pour un contrôle compositionnel complexe. Prépare les apprenants aux scénarios de production avancés nécessitant un guidage structurel en couches.

Leçon 4 • Introduction à ControlNet

Explique le rôle de ControlNet dans l'ajout de conditionnement structurel au-delà des prompts texte. Le positionne comme l'outil principal pour la précision compositionnelle dans les workflows professionnels.

Leçon 1 • Configuration et exécution de l'entraînement

Parcourt les hyperparamètres d'entraînement clés, y compris le taux d'apprentissage, les étapes et la taille du lot. Donne aux apprenants les contrôles nécessaires pour exécuter des travaux d'entraînement stables et efficaces.

Leçon 2 • Évaluation et itération sur les modèles entraînés

Établit un processus d'évaluation structuré pour évaluer la qualité de sortie des modèles affinés. Apprend aux apprenants à diagnostiquer le surapprentissage, le sous-apprentissage et la dérive de style.

Leçon 3 • Déploiement de modèles personnalisés dans les workflows

Intègre les modèles entraînés dans les pipelines de production aux côtés de ControlNet et des prompts. Complète le chapitre sur le fine-tuning en connectant la sortie d'entraînement à une utilisation créative réelle.

Leçon 4 • Préparation et curation des ensembles de données

Couvre la sélection d'images, le sous-titrage et le prétraitement pour un entraînement de modèle efficace. Des ensembles de données de haute qualité sont le principal déterminant de la qualité des modèles affinés.

Leçon 1 • Étalonnage des couleurs et réglage des tons

Applique des techniques de correction et d'étalonnage des couleurs pour unifier les sorties IA avec les palettes de marque ou de projet. Fait le pont entre la génération IA et les workflows de couleur professionnels utilisés en design et en photographie.

Leçon 2 • Préparation des fichiers pour la livraison

Couvre les formats d'exportation, les profils colorimétriques et les normes de résolution pour la livraison print et numérique. Garantit que les apprenants peuvent remettre des fichiers de qualité professionnelle répondant aux spécifications du client et de la plateforme.

Leçon 3 • Méthodes de mise à l'échelle par IA

Compare les modèles de mise à l'échelle par tuile, latente et dédiés pour l'amélioration de la résolution. Équipe les apprenants pour sélectionner l'approche de mise à l'échelle qui préserve le mieux les détails pour chaque cas d'utilisation.

Leçon 4 • Restauration des visages et des détails

Utilise des outils de restauration de visage et des passes d'amélioration des détails pour corriger les défauts de sortie IA courants. Aborde les problèmes de qualité les plus fréquents rencontrés dans la génération de personnages et de portraits.

Leçon 1 • Génération par lots et automatisation

Implémente le traitement par lots, le scriptage et l'automatisation pilotée par API pour une production à volume élevé. Échelonne les compétences de génération individuelles vers un débit de production.

Leçon 2 • Principes de conception de workflow

Établit les principes de workflows de production IA modulaires, documentés et reproductibles. Traduit toutes les compétences techniques antérieures en un système de production professionnel structuré.

Leçon 3 • Estimation et cadrage de projets IA

Fournit des cadres pour estimer le temps, le coût de calcul et les cycles d'itération pour les projets d'images IA. Permet aux apprenants de cadrer et de tarifer des engagements professionnels avec précision.

Leçon 4 • Bibliothèques de prompts et d'actifs

Construit des bibliothèques de prompts réutilisables, des préréglages de style et des référentiels d'actifs pour une production efficace. Réduit le temps de configuration par projet et impose une cohérence visuelle dans les livrables.