Cours d'art IA générative pour débutants

Leçon 1 • Qu'est-ce que l'art génératif par IA

Définit l'art génératif par IA et le distingue de l'art numérique traditionnel. Établit un vocabulaire commun utilisé tout au long du cours.

Leçon 2 • Brève histoire des images générées par IA

Retrace l'art par IA des premières expériences algorithmiques aux modèles de diffusion modernes. Fournit un contexte historique pour comprendre les outils actuels.

Leçon 3 • Comment fonctionnent les modèles génératifs

Explique les mécanismes fondamentaux des modèles de diffusion et des transformeurs en langage simple. Fournit aux étudiants un modèle mental pour prédire le comportement des outils.

Leçon 4 • L'art par IA dans les industries créatives

Étudie les cas d'usage professionnels dans le design, le divertissement, le marketing et l'édition. Relie les compétences du cours à de réelles opportunités de carrière.

Leçon 1 • Raffinement itératif du prompt

Établit un flux de travail de test et de raffinement pour améliorer les prompts au fil de plusieurs générations. Les étudiants constituent une bibliothèque personnelle de prompts à partir de leurs expériences.

Leçon 2 • Mots-clés de référence de style

Présente les noms d'artistes, les mouvements artistiques et les descripteurs de support comme points d'ancrage de style. Les étudiants apprennent à reproduire de manière cohérente des esthétiques reconnaissables.

Leçon 3 • Anatomie d'un prompt efficace

Décompose un prompt en composantes : sujet, style, support, éclairage et ambiance. Les étudiants apprennent à construire des prompts de manière systématique plutôt que par tâtonnement.

Leçon 4 • Poids et emphase du prompt

Explique la syntaxe pour pondérer des mots spécifiques afin d'augmenter ou de diminuer leur influence. Les étudiants obtiennent un contrôle fin sur les priorités compositionnelles.

Leçon 1 • Résolution d'image et rapport d'aspect

Couvre les dimensions en pixels, les rapports d'aspect et leur impact sur la composition et l'utilisation sur les plateformes. Les étudiants adaptent les spécifications de sortie aux formats de livraison prévus.

Leçon 2 • Génération par lots et efficacité

Enseigne les réglages de taille de lot et les sorties en grille pour accélérer l'exploration créative. Les étudiants réduisent le temps par concept en générant plusieurs options simultanément.

Leçon 3 • Échelle CFG et adhésion au prompt

Définit le paramètre d'échelle de guidage et son effet sur la créativité par rapport à la précision. Les étudiants apprennent à équilibrer la liberté artistique avec la fidélité au prompt.

Leçon 4 • Seeds et reproductibilité

Présente les seeds aléatoires comme un outil pour verrouiller ou explorer des variations visuelles. Les étudiants peuvent reproduire des sorties exactes et créer des ensembles de variations contrôlées.

Leçon 1 • Fondamentaux de la composition pour l'art par IA

Traduit la règle des tiers, les lignes directrices et le cadrage en langage de prompt. Les étudiants dirigent l'agencement spatial par un texte descriptif.

Leçon 2 • Contrôle de l'éclairage et de la palette de couleurs

Couvre les configurations d'éclairage et les mots-clés de théorie des couleurs qui façonnent l'ambiance et le réalisme. Les étudiants produisent des images avec une tonalité émotionnelle intentionnelle grâce à la lumière et à la couleur.

Leçon 3 • Mots-clés d'angle de caméra et de perspective

Mappe les termes de photographie et de cinématographie au vocabulaire des prompts IA. Les étudiants contrôlent le point de vue pour créer des compositions dynamiques ou intimes.

Leçon 4 • Définir et maintenir un style visuel

Enseigne la cohérence stylistique à travers une série d'images en utilisant des éléments de prompt ancrés. Les étudiants créent des portfolios cohérents plutôt que des pièces isolées.

Leçon 1 • Bases de la génération image-à-image

Présente les flux de travail img2img où une image téléchargée guide une nouvelle génération. Les étudiants comprennent comment la force de débruitage contrôle la fidélité à la source.

Leçon 2 • Utilisation efficace des images de référence

Couvre la sélection et la préparation des images de référence pour le transfert de style et le guidage de la composition. Les étudiants tirent une valeur créative maximale des entrées de référence.

Leçon 3 • Fondamentaux de l'inpainting

Enseigne le masquage de régions spécifiques de l'image pour une régénération ciblée. Les étudiants réparent les défauts et échangent des éléments sans altérer le reste de l'image.

Leçon 4 • Flux de travail esquisse-à-image

Convertit des esquisses approximatives dessinées à la main ou numériques en images rendues par IA polies. Les étudiants utilisent leurs propres dessins comme guides structuraux pour la génération.

Leçon 1 • Combinaison de plusieurs unités ControlNet

Empile deux ou plusieurs conditions ControlNet pour obtenir un contrôle structurel et stylistique complexe. Les étudiants équilibrent plusieurs signaux de guidage sans sorties conflictuelles.

Leçon 2 • Contrôle des arêtes et de la détection de lignes

Applique les cartes d'arêtes Canny et HED pour préserver les contours structurels des images de référence. Les étudiants maintiennent les formes architecturales et des objets à travers les changements de style.

Leçon 3 • Introduction à ControlNet

Explique ce qu'est ControlNet et comment il ajoute une couche de conditionnement à la génération. Les étudiants comprennent pourquoi ControlNet résout des problèmes que les prompts seuls ne peuvent pas résoudre.

Leçon 4 • Contrôle de la pose et du squelette

Utilise des cartes OpenPose pour définir les positions du corps humain avant la génération. Les étudiants produisent des figures dans des poses exactes sans se fier uniquement à la description par prompt.

Leçon 1 • Exportation pour différents formats de livraison

Couvre la sélection du format de fichier, les profils colorimétriques et les paramètres de compression pour des sorties variées. Les étudiants livrent des fichiers correctement formatés pour l'impression, le web et les médias sociaux.

Leçon 2 • Suppression d'arrière-plan et composition

Isole les sujets des arrière-plans générés par IA pour une utilisation dans des designs composites. Les étudiants intègrent l'art par IA dans des flux de travail de design plus larges.

Leçon 3 • Correction et étalonnage des couleurs

Applique la correction des couleurs et l'étalonnage cinématographique pour unifier la tonalité sur un ensemble d'images. Les étudiants obtiennent une cohérence colorimétrique professionnelle à l'aide d'outils de retouche accessibles.

Leçon 4 • Netteté, bruit et suppression des artefacts

Aborde les artefacts courants de l'IA, notamment le flou, le bruit et la distorsion de compression. Les étudiants livrent des images propres et exemptes de défauts de génération.

Leçon 1 • Proposition et communication avec les clients

Développe des compétences pour présenter des concepts d'art par IA aux clients et répondre aux briefs. Les étudiants transforment l'intérêt suscité par le portfolio en commandes rémunérées.

Leçon 2 • Sélection et curation des pièces du portfolio

Enseigne les critères de sélection des images qui démontrent l'étendue, les compétences et la cohérence. Les étudiants réduisent les grandes bibliothèques de sorties à une sélection ciblée et percutante.

Leçon 3 • Présentation du travail sur les plateformes numériques

Couvre la configuration d'un site web portfolio, la présentation sur les réseaux sociaux et les plateformes communautaires. Les étudiants choisissent les canaux adaptés à leur public cible et à leurs objectifs créatifs.

Leçon 4 • Définition de votre niche créative

Guide les étudiants pour identifier un style et un domaine de prédilection ciblés qui différencient leur travail. Une niche claire rend la curation du portfolio et le ciblage des clients plus efficaces.