est un modèle d'apprentissage automatique permettant de générer des images numériques de différents styles, y compris photoréalistes, à partir de descriptions en langage naturel. Le modèle peut également être utilisé pour d'autres tâches, comme la génération d'une image améliorée à partir d'une esquisse et d'une description textuelle..

Il peut fonctionner sur la plupart des matériels grand public équipés d'une carte graphique même de moyenne gamme.

Licence Le code source et le modèle de sont publics, ce qui n'en fait pas un logiciel libre., car sa licence, dite , interdit certains cas d'utilisation, contrairement au principe de base de la fondation pour le logiciel libre....

Cette licence, utilisée avant la version 3, interdit certains cas d'utilisation, notamment le crime, la diffamation, le harcèlement, le doxing, « l'exploitation de mineurs », la fourniture de conseils médicaux, la création automatique d'obligations légales, la production de preuves légales et « la discrimination ou le préjudice envers des individus ou des groupes en fonction de ... comportement social ou ... caractéristiques personnelles ou de personnalité ... [ou] caractéristiques ou catégories légalement protégées »... L'utilisateur possède les droits sur les images de sortie générées et il est libre de les utiliser à des fins commerciales..

Les critiques déplorant la publication du code source peuvent en général être liées aux inquiétudes concernant l'éthique de l'intelligence artificielle. Elles s'appuient sur l'hypothèse que le modèle peut être utilisé pour créer des deepfakes. et remettent également en question la légalité de la génération d'images avec un modèle formé sur un ensemble de données incluant du contenu protégé par le droit d'auteur, sans le consentement des artistes à l'origine de ce contenu..

Stable Diffusion 3.5 applique la licence communautaire permissive de Stability AI alors que les entreprises commerciales dont le chiffre d'affaires dépasse le million de dollars ont besoin de la licence d'entreprise Stability AI.. Comme avec la licence OpenRAIL-M, l'utilisateur conserve les droits sur les images générées et il est libre de les utiliser à des fins commerciales..

Technologie

Modèles +Versiondate de sortietaille recommandée des images à générerlicence d'utilisationNotes1.01.4 .août 2022512 x 512 pixels CreativeML OpenRAIL M license1.5.octobre 2022512 x 512 pixelsCreativeML OpenRAIL M licenseBasé sur la version 1.2, publié par Runway ML, partenaire de Stability.2.0.novembre 2022768 x 768 pixelsCreativeML OpenRAIL M license Modèle entrainé sans images explicites (érotiques, pornographiques).2.1.décembre 2022768 x 768 pixelsCreativeML OpenRAIL M license SDXL 0.9 base.juin 20231024 x 1024 pixelsSDXL 0.9 Research LicenseSDXL base 1.0. SDXL refiner 1.0.juillet 20231024 x 1024 pixelsCreativeML Open RAIL++-M License3.0 Medium22 février 2024 (annonce et accès restreint) 12 juin 2024 (publication)1024 x 1024 pixelsStability Non-Commercial Research Community License En , Stability publie une version distillée nommée SDXL-Turbo., permettant la génération d'images en temps réel. À la différence des autres modèles, sa licence n'en permet pas un usage commercial et la version originale ne permet de générer que des images de 512x512 pixels. La communauté des utilisateurs. a depuis entraîné d'autres modèles Turbo permettant de générer des images de 1024x1024 pixels. Ces modèles Turbo peuvent générer une image en quelques étapes de calcul..

En , Stability publie un modèle Stable Cascade. construit sur l'architecture Würstchen.. Il fonctionne dans un espace latent beaucoup plus petit. Alors que Stable Diffusion utilise un facteur de compression de 8, ce qui signifie qu'une image de 1024x1024 est encodée en 128x128, Stable Cascade atteint un facteur de compression de 42, ce qui signifie qu'il est possible d'encoder une image de 1024x1024 en 24x24. Ce type de modèle est bien adapté aux utilisations où l'efficacité est importante. Comme la version Turbo, sa licence est non-commerciale et elle est destinée à la recherche.

Le , Stability annonce la prochaine version de son modèle, Stable Diffusion 3..

Entraînement est formé sur un sous-ensemble du jeu de données .. Il est entraîné sur pour un coût de ..

ControlNet ControlNet. est une structure de réseau neuronal qui permet d'ajouter un conditionnement spécifique à des images générées par Stable Diffusion à partir de texte. Les ControlNet utilisent une image de référence pour conditionner la génération. L'image passe un préprocesseur (détection de contours, de profondeur, de pose) et sert alors de guide à la génération. Cela permet par exemple de conserver la composition de l'image de référence dans les générations..

Exemples de ControlNet (liste non exhaustive) :

Détection de contours : Filtre de Canny Détection de la position d'un corps humain : Pose. Détection de la profondeur de champ : Depth. Détection des lignes d'un dessin : Lineart

Certains modèles sont entraînés pour améliorer la netteté. ou coloriser. des images.

ControlNet se sert de couches spéciales, appelées convolutions zéro, qui commencent sans influence sur l'image et progressent doucement, évitant d'introduire des erreurs pendant l'amélioration du modèle.

Des modèles ont été entraînés pour les diverses versions de Stable Diffusion (1.4, 1.5, 2.1, SDXL).

Poursuites en justice En , trois artistes intentent une action en justice contre Stability AI, Midjourney et DeviantArt, créateurs des générateurs d'art Stable Diffusion, Midjourney et DreamUp, affirmant que ces sociétés avaient bafoué les droits de « millions d'artistes » en entraînant leurs outils d'intelligence artificielle sur cinq milliards d'images extraites du web ..

Le juge de district américain rejette certaines des revendications de l'action collective, y compris toutes les allégations dirigées contre Midjourney et DeviantArt. Il indique que les artistes peuvent amender leur plainte contre les deux entreprises, dont les systèmes utilisent la technologie de texte à image Stable Diffusion de Stability.

Le juge rejette intégralement les revendications de violation du droit d'auteur de Kelly McKernan et Karla Ortiz et autorisé Sarah Andersen à poursuivre sa principale allégation selon laquelle l'utilisation présumée de son travail par Stability pour entraîner Stable Diffusion enfreint son droit d'auteur..

Notes et références

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Liens externes

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