Stable Diffusion et OpenAI Whisper : Un tutoriel sur la génération d'images à partir de la parole

Révolutionner la créativité : de la parole à la création d'images avec l'IA

Le monde de l'intelligence artificielle avance à une vitesse vertigineuse ! Les modèles récents nous ont offert la remarquable capacité de créer des images à partir de mots prononcés, ouvrant un vaste éventail de possibilités d'applications dans les domaines créatifs. Ce tutoriel vous fournira une compréhension fondamentale de la façon de développer votre propre application utilisant ces technologies révolutionnaires.

Pour commencer avec la génération d'images IA

Pour suivre ce tutoriel, nous utiliserons Google Colab comme notre plateforme, particulièrement avantageux pour ceux qui ne possèdent pas un ordinateur personnel avec un GPU. Cependant, si vous avez une configuration locale avec un GPU, n'hésitez pas à l'utiliser pour de meilleures performances.

Installation des dépendances nécessaires

Tout d'abord, nous devons installer les dépendances essentielles requises pour notre projet :

1. Installer FFmpeg : un outil polyvalent pour enregistrer, convertir et diffuser de l'audio et de la vidéo.

Ensuite, nous installerons les packages qui sont cruciaux pour nos fonctionnalités. Vous rencontrez des problèmes lors de l'installation de Whisper ? Visitez le guide de dépannage officiel ici.

Authentification de Stable Diffusion

Après l'installation, l'étape suivante consiste à authentifier Stable Diffusion via Hugging Face. Cette étape est essentielle pour garantir que nous avons les bonnes permissions pour utiliser ces puissants modèles de manière efficace.

Vérification de la disponibilité du GPU

Avant de continuer, nous devons vérifier que nous travaillons avec un GPU, ce qui améliore considérablement la vitesse de traitement. Une fois confirmé, nous sommes prêts à exploiter la puissance de l'IA !

Codage de notre application

Nous plongeons maintenant dans l'aspect codage où nous allons mettre en œuvre les fonctionnalités de transformation de la parole en images.

Conversion de la parole en texte

Pour ce tutoriel, nous allons extraire des prompts directement à partir de fichiers audio. J'ai précédemment enregistré mon prompt et l'ai téléchargé dans le répertoire principal de notre projet. Nous utiliserons le modèle petit de Whisper d'OpenAI à cette fin. Diverses tailles de modèles sont disponibles, offrant flexibilité en fonction de vos besoins spécifiques.

Le code utilisé pour l'extraction sera tiré du dépôt officiel, avec des conseils supplémentaires inclus pour améliorer la sortie.

Génération d'images à partir de texte

Ensuite, nous tournons notre attention vers l'aspect de la génération d'images du projet. En utilisant le texte extrait, nous allons invoquer Stable Diffusion pour créer une image à partir de notre prompt parlé. Le modèle est maintenant prêt à charger !

  # Exemple de code pour le modèle génératif
  image = pipe(prompt).images[0]
  image.show()

Une fois que nous exécutons le modèle, nous pouvons vérifier les résultats. Bien que la sortie ne soit pas parfaite lors de la première tentative, le fait que nous puissions générer des images à partir de notre voix est époustouflant. Considérez les avancées que nous avons réalisées rien qu'au cours de la dernière décennie !

Conclusion

J'espère que vous avez apprécié ce voyage de création d'une application innovante qui fusionne parole et image. À mesure que la technologie évolue rapidement, le potentiel de nouvelles applications créatives en intelligence artificielle continue de s'élargir. Merci de m'avoir rejoint dans cette exploration, et je vous encourage à revenir pour d'autres développements passionnants !

- Jakub Misio, Data Scientist Junior chez New Native