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Tout le monde vous le répète à longueur de journée : « T’es un vrai dessin animé vivant ».
Jouez le jeu jusqu’au bout et transformez-vous en vrai cartoon grâce à ce projet de machine learning baptisé VToonify. Vous pouvez l’installer sur votre propre machine si vous disposez de CUDA et PyTorch ou le lancer via un Google Colab.
Mais le plus simple reste encore d’aller sur Hugging Face et d’expérimenter tout ça directement.
À partir de là, vous choisissez le modèle de données à utiliser. Si vous choisissez un modèle avec « -d » vous pourrez ajuster le degré de cartoonification voulu. Autrement, laissez faire les réglages par défaut (sans -d) pour un résultat un peu meilleur.
Une fois le modèle chargé, vous pourrez alors envoyer soit une photo, soit carrément une vidéo. Celle-ci sera remise à l’échelle, ce qui lui fera perdre un peu de qualité.
Ensuite, vous n’aurez plus qu’à passer à l’étape 3 pour « toonifier » votre image ou votre vidéo et taaadaaa !
Le résultat est bien flippant non ?
Maintenant, comme je vous l’ai appris déjà, rendez vous sur l’outil de restauration de visage ARC de Tencent, et vous aurez un résultat un peu plus propre, mais encore plus creepy.
De longues heures de fun en perspective !!!!
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Fin novembre, je vous parlais du concept d’outpainting ici et aujourd’hui, je vous propose d’expérimenter l’inpainting. L’idée est la même, c’est à dire modifier une image avec une IA, mais cette fois pour corriger des « défauts » présents sur l’image.
C’est-à-dire supprimer des éléments de l’image et laisser l’IA (qui peut être Stable Diffusion) reconstituer la photo correctement. Pour cela, un script nommé Lama Cleaner permet de faire ça très facilement.
Pour l’installer, ouvrez un terminal et entrez la commande pip ou pipx suivante :
pip install lama-cleanerUne fois que c’est installé, lancez lama cleaner comme ceci :
lama-cleaner --model=lama --device=cpu --port=8080Si vous avez un GPU avec Cuda, vous pouvez également remplacer –device=cpu par –device=cuda.
Et pour utiliser le modèle de Stable Diffusion, il vous faudra accepter les conditions d’huggingface ici et générer une clé API à utiliser comme ceci :
lama-cleaner --model=sd1.5 --device=cpu --hf_access_token=hf_xxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxx
Une url vous sera alors communiquée. Ouvrez là dans votre navigateur :
http://127.0.0.1:8080/Ensuite, uploadez votre photo et utilisez le pinceau pour supprimer ce qui vous chante. Dans les paramètres vous pouvez changer de modèle mais également activer l’option ‘Manuel Inpainting Mode’ pour avoir une icone de gomme permettant de lancer le traitement.
Par exemple, j’ai fait une jolie photo de mon salon, mais y’a mon chat qui est venu tout gâcher avec ses petites fesses.
Alors hop, nettoyage du chat et voilà !
Et si vous utilisez le modèle de Stable Diffusion, vous pouvez remplacer ce que vous coloriez par un autre truc. Par exemple, moi j’ai toujours rêvé d’avoir un chien moche avec des gambettes d’hôtesse de l’air.
Pour en savoir plus, c’est par ici !
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Ce n’est pas la première fois que je vous parle des IA génératrices d’arts, mais il y a une fonctionnalité qu’on retrouve dans DallE-2 et Stable Diffusion qui est vraiment cool et que je vous invite à tester aujourd’hui : L’outpainting.
L’outpainting, ça consiste à générer depuis une image existante, tout ce qui se trouve hors du champs de l’image (ou qui a été effacé sur l’image), grâce à de l’IA.
Et même si le résultat est parfois approximatif, c’est rigolo à faire. Stable Diffusion Infinity propose ainsi une interface web pour Stable Diffusion qui permet de remplir comme ça un « Canvas » (une toile quoi) qui est infinie.
Ainsi, en partant d’une photo Instagram de ma sémillante personne…
J’ai pu à l’aide quelques prompts un peu basiques, obtenir ce résultat :
Alors oui c’est moche, mais je n’y pas passé des heures non plus. Je pense qu’en y allant doucement, et en prenant beaucoup de temps et en faisant beaucoup d’essais, on peut arriver à quelque chose de plus cohérent et joli.
Mais attention, une fois que vous mettrez le doigt là-dedans, vous y passerez la journée, alors attention.
Pour installer ce truc, vous pouvez vous lancer dans l’installation en local, ou passer directement sur le colab. Mais si vous ne voulez pas perdre de temps, c’est comme à chaque fois sur HuggingFace que ça se passe.
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Vous le savez, j’aime beaucoup les systèmes de génération d’images à base d’IA et aujourd’hui, je vous invite à tester cette page de MyHeritage qui permet à partir d’une poignée de photo, de vous emmener en voyage à travers l’histoire.
En effet, le service est capable de vous transporter à travers différentes époques de l’histoire en générant des photos de vous (ou de n’importe qui d’autre) en tant que grec ancien, homme préhistorique, chevalier des templiers, érudit de la renaissance, cyborg futuriste, roi égyptien, amateur de punk rock et j’en passe.
Je vous mets une petite sélection avec ma personne personnelle… Pas mal non ? Alors oui par contre, cela n’aura pas échappé aux plus fins limiers qui peuplent vos rangs : Il faut uploader vos photos sur le site de MyHeritage. En ce qui me concerne, j’ai pas mis de photos de moi tout nu… nan, uniquement des photos publiques que tout le monde peut trouver sur Google Images.
Du coup, j’ai pu refaire mon habillage Twitter et ça c’est cool :). Les images ne sont pas d’une qualité extrême alors je vous invite à les améliorer avec cet outil ou celui-ci.
Voici une vidéo qui vous expliquera plus en détail comment ça fonctionne.
Si ça vous intéresse, c’est à découvrir ici.
Je vous en ai parlé à plusieurs reprises de StableDiffusion et je vais continuer aujourd’hui en vous présentant ImaginAIry.
ImaginAIry est un script python qui utilise Stable Diffusion et permet une fois installé, de générer des images directement en ligne de commande. Pour en profiter, vous devez avoir au moins 10 GB de stockage libre pour récupérer les modèles, ainsi qu’un ordinateur pas trop pourri.
Pour installer ImaginAIry, ouvrez un terminal et entrez la commande suivante :
pip3 install imaginairyEnsuite, pour générer votre image, c’est simple, il suffit d’appeler ImaginAIry comme ceci, en mettant entre guillemets, toutes les images dont vous avez besoin :
imagine "A picture of an Icelandic landscape" "A picture of a Hitler cat" "A picture of a smart troll" "A picture of a hunter threatened by a rabbit"La première fois, ça va prendre un peu de temps, car le script va récupérer tous les modèles nécessaires à la génération. Ensuite, ce sera un peu plus rapide, mais tout dépendra de la puissance de votre machine.
Les résultats sont à la hauteur de ce que Stable Diffusion est capable de générer, mais également en fonction de la qualité de vos prompts.
ImaginAIry supporte des tas de paramètres qui vous permettront d’ajouter ou d’enlever des choses de vos images, mais également, de repartir d’une image existante pour la faire modifier par Stable Diffusion. Vous pouvez par exemple faire du masking, c’est à dire prendre une image, lui retirer des éléments et faire des déclinaisons de cette image.
Par exemple, je prends la photo de la Joconde, je lui retire ses cheveux (la pauvre) et j’en fais une Joconde Présidente ou une Joconde docteur.
Voici la commande utilisée pour faire ça :
imagine --init-image 5449.jpg --mask-prompt "face AND NOT hair" --mask-mode keep --init-image-strength .2 --fix-faces "a modern female president" "a female doctor"L’option –fix-faces est également intéressante puisqu’elle permet de « réparer » les visages, notamment les glitchs dans les yeux.
Vous pouvez également faire de l’agrandissement d’image sans perte de qualité (upscaling)
imagine "Laurent in jail" --steps 40 --upscaleEt bien d’autres choses sympas. On peut par exemple faire l’inverse et laisser l’IA décrire ce qu’elle voit sur une image. Pour cela, lancez la commande « aimg » et entrez ceci :
describe CHEMIN-VERS-IMAGE.jpgEt comme c’est du Python, vous pouvez également l’appeler comme lib dans vos scripts.
Bref, on est bien sûr loin de la qualité d’un Midjourney, mais avec beaucoup de temps et les bons mots clés, vous arriverez quand même à faire des choses correctes. Et le fait de pouvoir intégrer ça dans vos scripts peut vous permettre d’ajouter certaines fonctions sympas relatives à la compréhension / taggage d’une image ou tout simplement à la génération d’avatars ou d’images diverses.
Savoir « dessiner » avec des outils comme Midjourney ou DallE-2 n’est pas forcément une mince affaire. Déjà il faut savoir écrire en anglais correctement. Ensuite ces outils utilisent leur propre vocabulaire et tout un tas de styles artistiques référencés.
Des outils comme Midjourney en listent énormément, mais si vous ne voulez pas vous prendre la tête et aller vite dans vos générations, un site comme Phraser peut vous y aider.
Sur ce service, vous choisissez l’IA avec laquelle vous allez bosser, puis vous rentrez les mots clés qui vont bien.
Ensuite, à l’application en ligne vous proposera de choisir entre différentes couleurs, différents styles artistiques, différentes époques, ou encore résolutions et prise de vues.
Bref, de quoi construire une phrase suffisamment complète pour obtenir un résultat correct sans trop vous prendre la tête. Voici le résultat que j’ai obtenu sans forcer :
Par contre, une fois qu’on sait vraiment utiliser par exemple Midjourney, on peut clairement dépasser ce genre d’outil et avoir des images beaucoup plus travaillées. Par exemple, de mon côté, avec un prompt approchant, mais travaillé par mes soins, j’ai quelque chose de beaucoup plus qualitatif (enfin, de mon point de vue).
