Tutoriel Stable Diffusion : Génération d'Images de Personnages de Livres

Introduction à l'IA et à la génération d'images

Ces dernières années, l'intelligence artificielle a révolutionné notre interaction avec la technologie. L'émergence d'outils open-source natifs de l'IA a facilité le travail des développeurs et des créateurs pour construire des applications mêlant traitement du langage naturel et capacités puissantes de génération d'images. Dans ce tutoriel, nous allons explorer trois outils incroyables - Chroma, Cohere, et Stable Diffusion.

Chroma est une base de données d'embeddings innovante native de l'IA qui simplifie le processus de construction d'applications utilisant des modèles de langage de grande taille (LLM). Elle permet aux utilisateurs de facilement intégrer des connaissances, des faits et des compétences pour les LLM.

Cohere propose une plateforme robuste pour créer des applications alimentées par l'IA avec un codage minimal, permettant des fonctionnalités telles que des chatbots et des outils de résumé.

Stable Diffusion introduit un modèle génératif capable de créer des images haute résolution fascinantes en un seul passage vers l'avant.

Ce que nous allons accomplir dans ce tutoriel

Ce tutoriel est divisé en deux parties essentielles :

1. Obtention d'un prompt pour Stable Diffusion : Nous allons plonger dans la base de données Chroma et le LLM de Cohere, charger un document, le diviser pour un traitement LLM, et l'intégrer à l'aide de Cohere. Enfin, nous interrogerons la base de données en utilisant Chroma pour obtenir un prompt.
2. Génération d'images : En utilisant le prompt acquis à partir de Chroma DB, nous programmerons le SDK de Stable Diffusion pour créer des images représentant des personnages de la littérature.

Résultats d'apprentissage

• Comprendre comment utiliser Google Colab.
• Familiarité avec Chroma, Cohere et Stable Diffusion.
• Utiliser le LLM de Cohere pour intégrer de grands fichiers.
• Employer Chroma pour stocker et interroger des embeddings.
• Implémenter le SDK de Stable Diffusion pour générer des images.

Prérequis

Avant de commencer, assurez-vous d'avoir :

• Une clé API Cohere depuis le tableau de bord Cohere pour les opérations d'intégration.
• Une clé API Stable Diffusion depuis Dream Studio.

Aucune connaissance préalable de Google Colab n'est nécessaire car nous vous guiderons tout au long du processus.

Commencer

Commencez par créer un nouveau projet dans Google Colab :

• Ouvrez Google Colab et créez un nouveau carnet.
• Nommez votre carnet - "Tutoriel Chroma Stable Diffusion".

Installation des dépendances

Ajoutez une cellule de code et exécutez les commandes suivantes pour installer les bibliothèques nécessaires :

!pip install chromadb cohere stable_diffusion

Assurez-vous que votre connexion Internet est stable car l'installation peut prendre quelques minutes.

Importation des bibliothèques requises

Dans la cellule suivante, importez toutes les bibliothèques nécessaires :

import chromadb
import cohere
import stable_diffusion

Ignorez les messages d'avertissement ; ils n'affectent pas la fonctionnalité.

Exportation des variables d'environnement

Dans cette étape, exportez vos clés API en tant que variables d'environnement pour un accès sécurisé :

import os
os.environ['COHERE_API_KEY'] = 'votre_clé_api_cohere'
os.environ['STABLE_DIFFUSION_API_KEY'] = 'votre_clé_api_stable_diffusion'

Partie 1 - Obtention d'un prompt pour Stable Diffusion

Ensuite, nous allons télécharger le livre "Harry Potter à l'école des sorciers" dans notre environnement Colab. Téléchargez la version PDF et téléchargez-la sur Google Colab :

• Allez dans l'onglet "Fichiers" et cliquez sur "Télécharger vers le stockage de session".
• Copiez le chemin du fichier téléchargé pour référence.

Chargement du livre

Commencez par charger le fichier PDF téléchargé :

from PyMuPDFLoader import PyMuPDFLoader
book_path = 'chemin_vers_votre_fichier_téléchargé.pdf'

Division du document

Nous devons diviser le document en plus petits morceaux pour un meilleur traitement par le LLM :

chunks = chunk_loader(chunk_size=4000)

Création d'un magasin vectoriel

Ensuite, mettez en place un magasin vectoriel pour l'intégration :

vector_store = ChromaDB.create_vector_store(chunks)

Création d'une chaîne de requête

Maintenant, créons une chaîne de requête :

chain = Cohere.create_chain(vector_store)

Interrogation de la base de données

Vous pouvez poser des questions basées sur le livre en utilisant la chaîne de requête :

response = chain.query('Veuillez décrire Harry Potter.')

Partie 2 - Génération d'image avec Stable Diffusion

Dans ce segment suivant, nous allons générer une image en utilisant le SDK Stability :

Création d'un client SDK Stability

Commencez par créer un client :

client = stable_diffusion.Client(api_key=os.getenv('STABLE_DIFFUSION_API_KEY'))

Génération de l'image

Utilisez le prompt obtenu lors de la requête pour générer l'image :

image = client.generate_image(prompt=response)

Sauvegarde de l'image

Enfin, sauvegardez l'image générée :

image.save(f'harry_potter.png')

Conclusion

Dans ce tutoriel, nous avons exploré avec succès l'utilisation de Chroma et Cohere pour générer des prompts pour la création d'images avec Stable Diffusion, démontrant le pouvoir de l'IA pour donner vie à des personnages littéraires par le biais de visuels. N'hésitez pas à expérimenter avec différents livres et réglages pour libérer des possibilités créatives.

Si vous avez des questions, connectez-vous avec moi sur les plateformes de médias sociaux. Bonne génération !