... | @@ -13,7 +13,7 @@ La prochaine séquence est : |
... | @@ -13,7 +13,7 @@ La prochaine séquence est : |
|
|
|
|
|
|**Diffusion model, un réseau de neurone génératif capable de générer une image à partir du texte ! ;-)**|
|
|
|**Diffusion model, un réseau de neurone génératif capable de générer une image à partir du texte ! ;-)**|
|
|
|--|
|
|
|--|
|
|
|Apparus en 2015 (Diffusion Probabilistic Model), fortement améliorés en 2020 avec l'introduction des DDPM (Denoising Diffusion Probabilistic Model), les modèles de diffusions sont une nouvelle classe d'algorithmes génératifs à l'instar des VAEs ou des GANs. <br>Rendus célèbres par les modèles de **génération d'images** à partir de **descriptions textuelles** tels que **Stable Diffusion** ou **Dall-E 2**, les modèles de diffusions sont aujourd'hui l'état de l'art de la génération d'images et sont omniprésents dans tous les champs d'applications demandant la génération d'image.<br><br> L'objectif de cette séquence est de **découvrir les grands principes de cette famille de modèles.**<br><br>Au menu de cette séquence : <br>- Principe des Diffusions Models <br>- Le processus et l’architecture du DDPM <br> - Améliorations et optimisations des DDPM <br>- Utilisation des Diffusion Model <br><br>- **Exemple proposé:** Génération d’une garde robe :) <br><br>![Screenshot_from_2023-03-13_11-41-46](uploads/1debd5d5d94839a22072dd93ab3ee106/Screenshot_from_2023-03-13_11-41-46.png) <br>Durée : 2h|
|
|
|Apparus en 2015 (Diffusion Probabilistic Model), fortement améliorés en 2020 avec l'introduction des DDPM (Denoising Diffusion Probabilistic Model), les modèles de diffusions sont une nouvelle classe d'algorithmes génératifs à l'instar des VAEs ou des GANs. <br>Rendus célèbres par les modèles de **génération d'images** à partir de **descriptions textuelles** tels que **Stable Diffusion** ou **Dall-E 2**, les modèles de diffusions sont aujourd'hui l'état de l'art de la génération d'images et sont omniprésents dans tous les champs d'applications demandant la génération d'image.<br><br> L'objectif de cette séquence est de **découvrir les grands principes de cette famille de modèles.**<br><br>Au menu de cette séquence : <br>- Principe des Diffusions Models <br>- Le processus et l’architecture du DDPM <br> - Améliorations et optimisations des DDPM <br>- Utilisation des Diffusions Models <br><br>- **Exemple proposé :** Génération d’une garde robe :) <br><br>![Screenshot_from_2023-03-13_11-41-46](uploads/1debd5d5d94839a22072dd93ab3ee106/Screenshot_from_2023-03-13_11-41-46.png) <br>Durée : 2h|
|
|
| La séquence sera diffusée en direct sur notre chaine **[YouTube](https://www.youtube.com/@CNRS-FIDLE)** :-)<br>Lien : https://fidle.cnrs.fr/youtube <br>or : https://www.youtube.com/@CNRS-FIDLE|
|
|
| La séquence sera diffusée en direct sur notre chaine **[YouTube](https://www.youtube.com/@CNRS-FIDLE)** :-)<br>Lien : https://fidle.cnrs.fr/youtube <br>or : https://www.youtube.com/@CNRS-FIDLE|
|
|
|
|
|
|
A propos de la **[formation Fidle](https://fidle.cnrs.fr/presentation)**
|
|
A propos de la **[formation Fidle](https://fidle.cnrs.fr/presentation)**
|
... | | ... | |