Les avatars générés par l’IA ont pris d’assaut les médias sociaux. Lensa, qui fait désormais parler d’elle en ville, a déjà époustouflé les gens. 

Les générateurs d’images d’intelligence artificielle sont la nouvelle tendance. Ils vous aident à générer des images en quelques secondes seulement. 

Des marques comme Prisma labs et Open ai exploitent déjà la puissance des créateurs d’images basés sur l’IA. 

Alors, voici l’affaire:

Il n’y a pas de moment idéal que maintenant pour investir dans le développement d’applications de générateur d’art numérique AI. Parce que la taille du marché de l’IA générative, qui s’élève actuellement à plus de 10 milliards de dollars, devrait atteindre plus de 118 milliards de dollars d’ici 2032. 

Ce blog couvre tout ce que vous devez savoir sur les créateurs d’art d’intelligence artificielle et comment développer une application de générateur d’art numérique AI à partir de zéro. 

Commençons. 

Qu’est-ce qu’un générateur d’art numérique IA ?

Comme son nom l’indique, le générateur d’art numérique AI est une sorte de logiciel qui utilise l’intelligence artificielle pour créer des œuvres d’art numériques. Cela inclut les médias, tels que les images et les vidéos. 

Certains générateurs d’art IA sont conçus pour créer des œuvres d’art originales à partir de zéro, tandis que d’autres sont conçus pour reproduire le style d’un artiste ou d’un mouvement artistique particulier.

Voici comment cela fonctionne: 

Les générateurs d’art IA utilisent généralement des algorithmes d’apprentissage automatique pour analyser un grand ensemble de données d’art existant et en apprendre davantage sur différents styles, techniques et modèles artistiques. 

Autrement dit, un générateur d’art d’intelligence artificielle peut produire une œuvre d’art à partir des données que vous fournissez. Cela peut inclure des descriptions écrites et un large éventail de visuels, y compris des œuvres d’art créées par des humains, différents types de selfies, etc.

De nombreux types différents de générateurs d’art numérique IA sont disponibles, chacun avec des caractéristiques et des capacités uniques. 

Certains sont conçus pour créer des images ou des animations réalistes, tandis que d’autres sont plus expérimentaux et produisent de l’art abstrait ou surréaliste. 

Les générateurs d’art numérique IA ont de nombreux cas d’utilisation, notamment la création de matériel promotionnel, la conception de graphiques de sites Web ou la génération d’œuvres d’art originales pour des expositions, des créations NFT, etc.

Comment fonctionne une application de générateur d’art AI?

Le fonctionnement du générateur d’art IA est complexe. Il y aura des combinaisons et l’apprentissage de grands ensembles de données pour produire un résultat. 

L’art ou les avatars sont généralement créés par l’intelligence artificielle, qui a été formée sur un ensemble de données comprenant divers types d’images, d’œuvres d’art, etc. 

Ensuite, l’application utilise les données pour créer une image ou une vidéo unique. Certains générateurs d’images AI créent des résultats uniques qui sont différents de l’ensemble de données disponible. 

Habituellement, vous devez donner une entrée à la machine, ce qui explique votre besoin. L’entrée peut être du texte ou une image. 

L’algorithme d’apprentissage automatique comprendra l’exigence et analysera les données pour fournir des résultats uniques et remarquables. 

Différentes technologies sont utilisées pour créer des générateurs d’images AI ; les exigences les plus élémentaires sont l’intelligence artificielle, l’apprentissage automatique et la vision par ordinateur. 

Lorsqu’un algorithme d’apprentissage en profondeur est utilisé, un générateur visuel d’IA peut dépasser les limites et produire des œuvres d’art qui donnent des ailes à notre imagination. 

Alors que l’IA et l’apprentissage automatique sont appelés à évoluer, la possibilité d’aller au-delà de la limite est à toute vitesse. 

Comme l’explication devient un peu délicate, vous avez besoin d’une équipe technique expérimentée et de premier ordre pour créer une application de générateur d’art numérique AI comme lensa. 

Pile technologique nécessaire pour le développement d’applications de générateur d’art numérique AI

Le développement d’applications de générateur d’art numérique AI s’articule autour des piles technologiques suivantes. Avant de choisir la pile technologique, vous devez comprendre les exigences de votre produit. 

Les piles technologiques les plus nécessaires sont 

• Node.js
• Javascript
• HTML
• CSS
• AWS
• Diffusion stable
• Colab Google
• DreamBooth
• Google Drive
• Visage étreignant
• GAN (Réseaux Adversariaux Génératifs)
• VQGAN+CLIP

Étapes pour développer une application de générateur d’art numérique AI

La première étape du développement de l’application Générateur d’art numérique AI consiste à comprendre la portée de votre produit. Quel genre d’images allez-vous produire et quelle contribution allez-vous apporter ? Une fois que vous avez décidé cela, vous pouvez commencer à construire votre produit. 

Avant de commencer à former l’IA, nous devons comprendre le fonctionnement de base des modèles suivants. 

Comment fonctionne le modèle génératif ?

La modélisation générative est l’utilisation de l’intelligence artificielle (IA), des statistiques et des probabilités dans les logiciels pour produire une représentation ou une abstraction des phénomènes observés ou des variables cibles qui peuvent être prédites à partir des observations.

Pour permettre aux ordinateurs d’appréhender la réalité, la modélisation générative est utilisée dans l’apprentissage automatique non supervisé.

Il existe de nombreux modèles génératifs, nous nous pencherons ici sur les plus populaires.

Réseaux antagonistes génératifs (GAN)

Le terme « modélisation générative » décrit une technique d’apprentissage non supervisée qui identifie automatiquement des modèles dans les entrées et utilise ces modèles pour produire des sorties associées. En divisant le problème en réseaux générateur et discriminateur, les GAN arrivent au modèle génératif.

Le discriminateur les qualifie de « authentiques » ou de « faux » et le générateur tente de produire de nouvelles images. Avec cette approche, l’algorithme choisit les images qui semblent plus « réelles » ou plus proches des informations d’origine.

Auto-encodeur variationnel (VAE)

Un réseau de neurones appelé auto-encodeur compresse l’entrée pour la décoder à partir de la représentation résultante.

En utilisant une distribution latente multivariée pour compresser les données, VAE diffère des auto-encodeurs conventionnels.

La section « code » dans l’image suivante fait référence à la technique de compression.

Modèles de diffusion 

Un autre modèle génératif qui produit des photos de haute qualité est le modèle de diffusion. Lors de la synthèse d’images, ils peuvent produire un travail d’un calibre plus excellent que les GAN.

Les modèles de diffusion tentent d’abord de corriger la corruption en ajoutant du bruit tout en supprimant progressivement les informations des données (débruitage).

Diffusion stable

La diffusion stable utilise un encodeur de texte CLIP ViT-L/14 inflexible pour restituer les images en fonction de l’invite de saisie de texte. 

La diffusion stable crée des images détaillées basées sur les descriptions textuelles. Il crée également une transcription image à image, une peinture ou une peinture selon les descriptions textuelles. Les images générées sont similaires au texte mais ne sont pas des répliques du texte fourni.

L’algorithme de diffusion stable est formé sur le grand ensemble de données d’images. 

ÉTAPE 1 – Préparer les éléments de contenu

Nous formerons une diffusion stable pour créer des images dans différents styles et avec une grande précision.

Pour entraîner une diffusion stable, nous utiliserons DreamBooth de Google Colab. 

Google Drive avec suffisamment d’espace

Pour commencer, vous avez besoin d’un lecteur Google avec un minimum de 9 Go d’espace. Vous pouvez utiliser le compte Google gratuit, qui fournit 15 Go de stockage gratuitement.

Image de référence pour former l’IA

Vous avez besoin de 25 à 35 images avec des traits du visage parfaitement capturés. L’image soigneusement capturée ressemblera à 

• Sujet ou personne face à la caméra
• Les yeux et les traits du visage sont clairement capturés
• La meilleure option est de capturer dans un reflex numérique ou un appareil photo sans miroir, un appareil photo mobile de haute qualité
• 12 images de visage en gros plan et 5 photos à mi-parcours couvrant de la tête à la taille sont adéquates

Configurer Google Colab

La version gratuite de Google Colab sera suffisante pour faire fonctionner DreamBooth. Mais la version payante fournit un GPU plus rapide et plus rapide et 15 Go de VRAM en main pour exécuter DreamBooth. La voix vous appartient pour décider de la version payante ou gratuite.

Une fois que vous vous êtes inscrit avec Google Colab, accédez à la section « exécution » ou aux cellules sur la gauche. Pour lire le runtime, cliquez sur les boutons de lecture un par un. Démarrez l’exécution suivante lorsque l’exécution précédente est terminée. 

Après un certain temps, vous verrez une coche verte indiquant que le runtime est exécuté. Vous êtes maintenant prêt à commencer. 

ÉTAPE 2 – GPU et VRAM

Maintenant, nous allons commencer à former le modèle d’IA sur DreamBooth. La première étape consiste à choisir le GPU et la VRAM. 

Les utilisateurs payants auront un GPU beaucoup plus rapide et une VRAM plus stable. Vous devez décider du type que vous allez utiliser. 

Une fois que vous avez décidé, vous pouvez cliquer sur le bouton de lecture. Une fois que vous le faites, il affichera un avertissement; cliquez simplement sur « Exécuter quand même ». En effet, le site Web source du développeur GitHub est en cours d’accès. 

ÉTAPE 3 – Commencez avec DreamBooth et Hugging Face

Installez les exigences et les dépendances. Exécutez le DreamBooth en cliquant sur le bouton de lecture.

Une fois que vous avez cliqué sur le bouton de lecture, les étapes suivantes vous obligent à vous connecter à votre compte Hugging Face. Créez un compte gratuit sur Hugging Face. Une fois connecté, suivez les étapes ci-dessous

• Ouvrir les paramètres
• Cliquez sur Jeton d’accès
• Cliquez sur Créer nouveau 
• Renommez selon vos préférences
• Copiez le code d’accès
• Revenir à l’onglet Colab
• Entrez le code d’accès sur la page Colab
• Cliquez sur Connexion

ÉTAPE 4 – Installer xFormers et Connect Drive

Cliquez sur runtime, cela installera xFormers. Il vous suffit de cliquer sur le bouton de lecture pour installer xFormers.

Une fenêtre contextuelle apparaîtra. Cliquez sur « Autoriser ». 

Confirmez l’enregistrement sur Google Drive. Définissez un nouveau nom pour les variables. Si vous allez télécharger une personne, changez le nom en un homme ou une femme. Si c’est un visage de chien, changez-le en Chien. 

Renommez le 

Répertoire d’entrée – INSTANCE DIR

Répertoire de sortie – OUTPUT DIR

ÉTAPE 5 – Télécharger des images de référence 

Vous pouvez maintenant ajouter l’image de référence pour entraîner votre IA. Ajoutez un minimum de 8 à un maximum de 20 images de votre choix. 

Une fois le téléchargement terminé, vérifiez les images sur l’icône de dossier sur le côté gauche de l’écran.

Les images téléchargées seront temporairement stockées sur Google Colab, pas dans Google Drive. 

ÉTAPE 6 – Former l’IA à l’aide de DreamBooth

Ce sera l’étape cruciale alors que nous commençons à former l’IA. Cela comprend deux étapes importantes. 

-Invite instantanée – Créez un nom unique ici

-Invite de classe – Ajoutez le nom que vous avez donné à l’étape 5 – Homme, Femme ou Chien.

Laissez les autres champs intacts. Exécutez maintenant le runtime en cliquant sur le bouton de lecture.

La formation de l’IA nécessitera plus de 15 minutes et jusqu’à 1 ou 2 heures. 

Étape 7 – Conversion du modèle AI au format ckpt

Une fois la formation terminée, vous pouvez changer le format en ckpt. Vous pouvez le faire de deux manières.

Premièrement – Téléchargez le script.

Deuxièmement – Exécutez la conversion (réduit la taille du téléchargement et également la qualité de l’image)

Démarrez l’environnement d’exécution. Au final, un fichier au format ckpt sera enregistré sur votre Google Drive.

Si vous fermez l’onglet du navigateur dreamBooth Colab, votre environnement d’exécution sera complètement supprimé. Vous partirez de zéro. 

Si vous avez besoin du runtime pour une utilisation future, vous pouvez l’enregistrer dans Google Drive plutôt que d’utiliser Google Colab. 

Étape 8 – Préparez-vous à l’invite textuelle

Le modèle nouvellement formé est prêt pour l’invite textuelle utilisée pour la génération d’images dans les deux prochaines procédures d’exécution sous la catégorie « Inférence ». Chaque lecture peut être terminée rapidement en appuyant simplement sur le bouton de lecture.

Étape 9 – Générer des images AI

Vous devez utiliser le nom exact de l’invite -instance et de l’invite -class de l’étape 7 pour générer des images AI. 

Par exemple – « Astronaute, peinture numérique ».

Maintenant, vous pouvez voir la magie se produire ! Les images AI seront générées avec succès. 

Vous pouvez générer des images plus créatives en utilisant de bonnes invites de texte. 

En suivant les étapes mentionnées ci-dessus, vous pouvez créer des images AI qui reflètent étroitement les traits du visage à partir de vos images de référence. 

Avantages de l’utilisation du générateur d’images AI

• Capacité à produire des images de haute qualité
• Tout le monde peut créer des images et des œuvres d’art par lui-même
• Génération rapide et facile de gros morceaux d’images
• Aide davantage les artistes de jeux vidéo à élargir leur imagination en moins de temps.

Exemples d’applications de générateur d’images numériques AI

Certains des futurs et pionniers du générateur d’images numériques AI sont 

• Lensa
• DALL E
• Diffusion stable
• WOMBO rêve
• DALL-E mini
• Google rêve profond
• L’art du jaspe

L’avenir des générateurs d’images IA

Au fur et à mesure que l’évolution de l’ IA et du ML se poursuivra, les générateurs d’images d’IA domineront fortement le monde social. Il aide à créer des images scientifiques et grandira dans cet espace.

Nous ne pouvons pas mieux prédire l’avenir; si elle est utilisée correctement, la technologie est toujours excellente. À l’avenir, l’IA sera massivement adoptée dans de nombreux lieux de travail et industries pour aider à minimiser les efforts humains et à gagner du temps. 

La création vidéo sera la prochaine industrie dans laquelle la génération d’images IA évoluera lentement. 

À emporter

Le développement de la génération d’art de l’IA en est à ses débuts et de nombreuses entreprises commencent à explorer le domaine. Si vous envisagez de développer un générateur d’images AI. C’est maintenant le meilleur moment pour le faire.

Vous devez gérer beaucoup de technologie et de codage pour en faire un package complet. Vous avez besoin d’une équipe technique experte pour développer une application de générateur d’art numérique AI à partir de zéro. Il existe de nombreuses sociétés de développement d’applications sur le marché avec une grande expertise en IA et en ML. Vous pouvez compter sur eux pour créer votre propre produit.

Chez NeoITO, nous aidons les entrepreneurs et les entreprises à concrétiser leurs idées grâce à une technologie de niveau entreprise. 

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