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bases:fabnum:ai:start [2023/03/10 10:48] enseignant [Principe de fonctionnement] |
bases:fabnum:ai:start [2024/02/04 07:54] (Version actuelle) admin |
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* Usage créatif : https://tube.interhacker.space/w/5Vzxarwv19aSLbT8bpoEFS | * Usage créatif : https://tube.interhacker.space/w/5Vzxarwv19aSLbT8bpoEFS |
| * Une charte ? : https://reso-nance.org/charte-ai/ |
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* [[https://letsenhance.io/]] permet d'upscaler une image basse resolution... | * [[https://letsenhance.io/]] permet d'upscaler une image basse resolution... |
* Imagen | * Imagen |
| * [[https://www.krea.ai/home]] Stable diffusion / avec plugin en temps reel (possible de dessiner, webcam ...) |
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| ==== Structure de prompts ==== |
| Voici une structure de prompt qui marche bien : |
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| - Medium : (old photography, painting, vector art) |
| - Sujet : avec des adjectifs (a dirty city with a big port in the middle age, rats and homeless people) |
| - Style : realiste, illustration, fantasy, cubism, journalistic, amateur et reference d'artistes |
| - Detail Techniques (type de pellicule, focus objectif, appareil photo, type de papier etc..) |
| - options diverses (ratio, style, chaos, ...) |
| - negative prompt (ce que vous ne voulez pas) --no lipstick |
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| * [[https://dorik.com/blog/how-to-write-midjourney-prompts]] |
| * [[https://bowwe.com/blog/guide-to-midjourney-prompts#]] |
| * [[https://spacestudio.fr/tutoriel-midjourney-guide-prompts-avances/]] |
| * [[https://blog.yumens.fr/midjourney-bonnes-pratiques-prompt]] |
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| ==== Installer Stable diffusion en Local ==== |
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| <WRAP center round tip 60%> |
| Page [[Stable diffusion]] |
| </WRAP> |
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| l'avantage de ne pas etre dependant d'internet et d'un service payant... |
| Par contre possible uniquement sur ordi puissant, avec GPU et image de qualité moyenne et resolution moindre. |
| Plus de reglage et moins de moderation... |
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| - Installer Python >3.10.6 , git bash |
| - Se creer un compte Git hub et https://huggingface.co/ |
| - et suivre les instruction pour cloner le depot et lancer l'interface sur navigateur |
| - télécharger divers modèles pour tester |
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| https://www.datacamp.com/tutorial/how-to-run-stable-diffusion |
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| ==== Video bonus ==== |
{{youtube>C7BnrNqhE-Q?medium}} | {{youtube>C7BnrNqhE-Q?medium}} |
{{youtube>x1_xUqGK20E?medium}} | {{youtube>x1_xUqGK20E?medium}} |
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A l'instar des générateurs d'images, quelques outils pour le son permettent un apprentissage profond à partir de collections d'enregistrements. Ces modèles peuvent ensuite être commandé pour reproduire "l'identité et caractéristique sonore" à partir de Prompt, ou d'autre "Input" (son en direct)... | A l'instar des générateurs d'images, quelques outils pour le son permettent un apprentissage profond à partir de collections d'enregistrements. Ces modèles peuvent ensuite être commandé pour reproduire "l'identité et caractéristique sonore" à partir de Prompt, ou d'autre "Input" (son en direct)... |
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| * ** Riffusion ** https://www.riffusion.com/ Basé sur STable diffusion avec des spectrogramme. |
| * https://github.com/riffusion/riffusion dépot offline |
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* **Rave** (Ircam) : Il est possible de créer un modèle avec quelques heures de sons injecté dans la moulinette Python Rave, puis ensuite d'utiliser ce modèle de generateur dans Max et Pd [nn~] | * **Rave** (Ircam) : Il est possible de créer un modèle avec quelques heures de sons injecté dans la moulinette Python Rave, puis ensuite d'utiliser ce modèle de generateur dans Max et Pd [nn~] |
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