IA image : Génère de l’art maintenant, c’est gratuit

Générer une image par IA ça te tente ? Dans cet article, on voit les meilleures IA qui te permettront de créer des oeuvres d’art facilement.

Les générateurs d’images par IA ont la côte en ce moment.

Et même si cette nouveauté déplait à certains artistes, d’autres en profitent pour gagner des concours grâce à ces assistants nouvelle génération.

C’est le cas de Jason Allen qui a remporté, grâce à l’IA Midjourney, le concours Colorado State Fair en générant cette oeuvre d’art :

C’est image de qualité a été faite automatiquement par une IA.

Ici, je te propose de voir les meilleurs IA que tu que tu peux utiliser dès maintenant pour faire, toi aussi, des oeuvres d’art !

NightCafé

Tout d’abord, il y a NightCafé, l’IA la plus facile à utiliser.

Aucun compte n’est nécessaire pour générer les 5 premières images.

Il te suffit de lui écrire ce que tu souhaite voir et tu obtiens ton image.

Tu peux essayer NightCafé en cliquant ici.

Stable Diffusion

Voyons maintenant une IA plus technique : Stable Diffusion.

Celle-ci va plaire aux développeurs.

Tu peux la tester directement sur ce lien.

Encore mieux.

HuggingFace

Tu peux intégrer Stable Diffusion, directement dans tes programmes.

Pour ça, tu as seulement besoin de pouvoir utiliser le langage Python.

Tu peux par exemple aller sur Google Colab qui te fourni un environnement Python gratuit.

Tu dois aussi avoir un GPU à porter de main.

Pour activer gratuitement un GPU sur Colab, va dans Exécution > Modifier le type d’exécution > GPU.

Ensuite, installe les librairies suivantes:

!pip install diffusers &> /dev/null
!pip install transformers &> /dev/null
!pip install accelerate &> /dev/null

Et utilise ce code pour générer des images :

from diffusers import StableDiffusionPipeline, EulerDiscreteScheduler
import transformers
import torch

model_id = "stabilityai/stable-diffusion-2"

# Use the Euler scheduler here instead
scheduler = EulerDiscreteScheduler.from_pretrained(model_id, subfolder="scheduler")
pipe = StableDiffusionPipeline.from_pretrained(model_id, scheduler=scheduler, torch_dtype=torch.float16)
pipe = pipe.to("cuda")

prompt = "a pizza rocket flying to Saturn"
image = pipe(prompt).images[0]
    
image.save("rocket_pizza.png")

Tu peux changer le résultat de l’image en écrivant ce que tu souhaites voir dans la variable prompt.

Pour voir le résultat, clique sur le menu à gauche, dans la partie dossier et double clique sur rocket_pizza.png.

Si tu veux créer de nouvelles images, n’oublies pas de changer le nom du fichier dans image.save().

Voilà le résultat que j’ai obtenu :

C’est un bon début.

Mais on peut faire mieux !

Keras

On peut aussi utiliser Stable Diffusion directement avec la librairie de Machine Learning Keras.

Là aussi, on aura besoin d’un GPU.

Pour cela, on importe les librairies suivantes :

!pip install --upgrade keras-cv &> /dev/null
import time
import keras_cv
from tensorflow import keras
import matplotlib.pyplot as plt

Puis, on importe le modèle Stable de Diffusion depuis la libraire keras_cv (un module spécifique de Keras pour faire de la Computer Vision):

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Pendant les 7 prochains jours je vais te montrer comment utiliser les Réseaux de neurones.

Tu vas comprendre ce qu'est le Deep Learning avec des exemples concrets qui vont te rester dans la tête.

ATTENTION, cette série d’email ne s’adresse pas à tout le monde. Si tu es du genre à aimer les cours théoriques et scolaires tu peux passer ta route.

Mais si tu souhaite apprendre la méthode PARÉ pour faire du Deep Learning, clique ici :

model = keras_cv.models.StableDiffusion(img_width=512, img_height=512)

On définit une fonction pour afficher notre résultat :

def plot_images(images):
    plt.figure(figsize=(20, 20))
    for i in range(len(images)):
        ax = plt.subplot(1, len(images), i + 1)
        plt.imshow(images[i])
        plt.axis("off")

Et finalement on peut créer notre image !

images = model.text_to_image(
    "Paris in Heaven, fantasy art, "
    "light blue color, high quality, highly detailed, elegant, sharp focus, "
    "concept art, character concepts, digital painting, mystery, adventure",
    batch_size=3,
)
plot_images(images)
Paris in Heaven – blue version
Paris in Heaven – red version

Le résultat est bien mieux que le précédent 🏆

N’hésite pas à détailler ta demande, Stable Diffusion la comprendra et l’interprétera d’autant mieux !

Dall-E 2

Ensuite, on a Dall-E 2.

Là, comparé aux IA précédentes, on est un niveau au-dessus.

Avec Dall-E, tu créera des images beaucoup plus fidèle à ta requête.

En plus de ça, la qualité n’a vraiment rien à voir.

Je te laisse juger par toi-même :

« une peinture d’un renard assis dans un champ au lever du soleil dans le style de Claude Monet » – Dall-E 2

Tu peux utiliser Dall-E 2 en te créant un compte sur OpenAI.

Dall-E te permet aussi d’intégrer la génération d’image par IA dans tes programmes, mais pour cela il te faudra récupérer la clé API une fois ton compte créé.

Midjourney

Finalement, voyons l’Intelligence Artificielle la plus populaire de toutes : Midjourney.

Pourquoi la plus populaire ?

Elle est gratuite, facile d’utilisation et, personnellement, c’est avec elle que j’ai eu mes plus beaux résultats.

Pour l’utiliser tu dois simplement suivre ce lien.

Clique sur rejoindre la bêta.

Cela va t’envoyer sur Discord. Pas d’inquiétude, tu n’as pas besoin de compte.

Tu peux utiliser l’IA facilement en tant qu’invité 🔥

Maintenant, à toi de jouer.

Et n’oublies pas de poster le lien vers les oeuvres d’art que tu crées en commentaire !

Je te souhaite une bonne découverte des IA génératrices d’images.

Et si tu veux découvrir d’autre types d’IA destinées au grand public, je t’invite à voir nos articles sur :

À bientôt sur Inside Machine Learning 😉

source :

  • Keras – High-performance image generation using Stable Diffusion in KerasCV

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Tom Keldenich
Tom Keldenich

Data Engineer & passionné d'Intelligence Artificielle !

Fondateur du site Inside Machine Learning

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