| ... | @@ -14,9 +14,7 @@ La prochaine séquence est : |
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|**Diffusion model, un réseau de neurone génératif capable de générer une image à partir du texte ! ;-)**|
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|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>- Exemple proposé : Génération d’une garde robe :) <br><br>Durée : 2h<br><br> <br><i>Une illustration du potentiel des diffusion models :<br>Œuvre de l'artiste Julian van Dieken, exposée au Mauritshuis Museum, à La Haye.<br>Générée via Midjourney, pour un concours organisé par le musée en hommage à "La Jeune Fille à la Perle" de Johannes Vermeer.<br>L'exposition de cette œuvre, sélectionnée parmi 3.482 soumission, à déclenchée une large polémique.</i>|
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|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>- Exemple proposé : Génération d’une garde robe :) <br><br>Durée : 2h<br><br> <br><i>Une illustration du potentiel des diffusion models :<br>Œuvre de l'artiste Julian van Dieken, exposée au Mauritshuis Museum, à La Haye.<br>Générée via Midjourney, pour un concours organisé par le musée en hommage à "La Jeune Fille à la Perle" de Johannes Vermeer.<br>L'exposition de cette œuvre, sélectionnée parmi 3.482 soumission, à déclenchée une large polémique.</i>|
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|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|
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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|
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A propos de la **[formation Fidle](https://fidle.cnrs.fr/presentation)**
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Découvrez le **[programme 2022/23](Fidle à distance/Programme)**
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