Le guide complet pour la création de vidéos IA avec des modèles de diffusion

Dans ce tutoriel, vous apprendrez les bases des modèles de diffusion et comprendrez comment ils sont utilisés pour créer des vidéos générées par IA . Nous aborderons des aspects essentiels tels que Loras , Seeds et Checkpoints , et je vous expliquerai étape par étape comment appliquer ces concepts concrètement. Vous serez ensuite capable de créer vos propres vidéos créatives d'IA.

Principales découvertes

• Un modèle de diffusion permet de générer des images à partir de bruit en les formant pour traiter des informations différentes.
• Les Seeds aident à maintenir des personnages cohérents dans les images générées.
• Les checkpoints et Loras optimisent la qualité et la cohérence des résultats dans la génération d'images et sont particulièrement importants pour les vidéos.

Guide pas à pas

1. Compréhension du modèle de diffusion

Pour commencer, il est important de comprendre ce qu'est un modèle de diffusion. Vous pouvez le voir comme une altération d'images. Essentiellement, vous formez un grand ordinateur avec de nombreuses images qui sont décrites. Imaginez montrer à l'ordinateur une image d'un petit chien et expliquer exactement ce qui est visible sur cette image. C'est ainsi que commence la phase d'apprentissage du modèle.

Pendant le processus d'apprentissage, vous ajoutez progressivement du brouillard à l'image, jusqu'à ce qu'il ne reste plus que du bruit. L'ordinateur apprend comment les images peuvent être restaurées à partir de ce brouillard.

2. Création d'une instruction

Une étape importante pour générer une image est de formuler une instruction précise. Il s'agit du texte avec lequel vous décrivez au modèle ce que vous souhaitez voir. Plus vous êtes spécifique avec votre instruction, plus l'image finale sera précise. Par exemple, vous pouvez créer une instruction décrivant : "Un petit chien blanc est assis sur un tapis blanc".

N'oubliez pas que le choix des mots est également important. Le modèle ne traite pas les mots dans leur intégralité, mais en petites parties de mots appelées jetons de mots.

3. Utilisation des Seeds

Une autre outil utile est les Seeds. Les Seeds sont des chiffres que vous entrez dans le modèle pour créer un point de départ cohérent. Par exemple, si vous choisissez la Seed 888. En ajoutant cette Seed, vous augmentez la probabilité d'obtenir des caractères consécutifs et reconnaissables dans les images.

Cela est particulièrement utile lorsque vous faites des vidéos, car il vous permet de maintenir la cohérence des personnages tout au long de la vidéo.

4. Compréhension des Checkpoints

Les checkpoints sont des sous-modèles spécialement formés au sein de modèles de diffusion plus larges. Par exemple, le modèle Stable Diffusion XL est capable de fournir des résultats de haute qualité. À l'intérieur de ce modèle, il y a des checkpoints spécialisés dans des données spécifiques. Lorsque vous travaillez avec un checkpoint spécifique, la cohérence des personnages dans vos images est améliorée.

Cela signifie que avec le bon checkpoint, vous pouvez contrôler précisément le type d'images que vous générez.

5. Utilisation de Loras

Outre les checkpoints, il existe également des Loras. Ce sont de petits modèles spécialisés dans des domaines spécifiques, tels que la création de personnages d'anime ou de personnes réalistes. En combinant un modèle de diffusion avec un checkpoint et un Lora, vous garantissez des résultats de haute qualité et cohérents.

La bonne combinaison vous permet d'avoir une forte probabilité de représentations de personnages grandioses et cohérents dans vos vidéos.

Résumé

Dans ce guide, vous avez appris ce qu'est un modèle de diffusion, comment créer un prompt précis, comprendre l'importance des seeds et des checkpoints, ainsi que comment utiliser Loras pour vos vidéos. Tous ces éléments combinés vous aideront à créer des contenus vidéos générés par IA créatifs et attrayants.