Le modèle ControlNet pour QR Code : intégrer des QR codes dans des images avec l'IA
Une nouvelle création a été partagée : le modèle ControlNet pour QR Code. Qu'est-ce que cela signifie et à quoi cela sert-il ? Pour le comprendre, prenons un exemple. Voici une image générée par Stable Diffusion, qui semble un peu désordonnée à première vue :
Cependant, une fois que trois points de localisation sont ajoutés, cette image devient un QR code scannable :
C'est assez impressionnant, n'est-ce pas ? Mais comment cela a-t-il été réalisé ? Voici l'histoire de ce projet, le processus de formation et plus de résultats de génération d'images...
Origines du projet
L'idée de ce projet est née lors d'une conversation avec un professeur de l'Innovation Factory. Il a été suggéré qu'il pourrait être possible de coder des informations cachées dans une image qui semble parfaitement normale à l'œil nu. À l'époque de GAN, l'écosystème de l'apprentissage machine n'était pas aussi actif qu'aujourd'hui. Il n'y avait pas de cadres utiles comme Gradio Web UI ou Diffusers, et la simple configuration de l'environnement était suffisante pour décourager l'idée. Ce n'est qu'avec l'avènement de Stable Diffusion et ControlNet que l'idée a été reprise : serait-il possible de générer un QR code qui ressemble à une image à l'aide d'un modèle de diffusion ?
Entrainement de ControlNet
La structure de données d'entrainement de ControlNet est très simple, elle ne comprend qu'une image d'entrée (image de conditionnement), une image de sortie (image) et une légende (caption). De nombreux modèles pré-entraînés ont été fournis, y compris Depth, HED, OpenPose dans la version 1.0, et des créations très innovantes comme Shuffle, Tile et Instruct Pix2Pix dans la version 1.1.
L'entrainement de ControlNet nécessite une grande quantité de données et une grande puissance de calcul. Le nombre de données d'entrainement enregistrées varie de 100 000 à 1 million, et le temps d'entrainement varie de 1 à 2 semaines selon la taille du modèle et la configuration du matériel.
Résultats de la génération d'images
Après la formation, ControlNet peut générer des images de haute qualité. Par exemple, en utilisant le modèle pré-entraîné Depth, ControlNet peut générer une image en 3D à partir d'une image 2D. De même, avec le modèle pré-entraîné OpenPose, ControlNet peut générer une image de pose à partir d'une image de personne.
Comment l'utiliser ?
Le code n'a pas encore été dévoilé, on peut cependant s'attendre à le retrouver sur leur page Hugging Face s'ils souhaitent le rendre open source.
Nous avons aussi rédigé un guide utilisant une méthode alternative, qui fonctionne très bien :
Conclusion
Le modèle ControlNet pour QR Code est une innovation majeure dans le domaine de l'IA. Il démontre la capacité de l'IA à générer des images complexes et à coder des informations cachées dans ces images. Cela ouvre de nouvelles possibilités pour l'utilisation de l'IA dans divers domaines, tels que la sécurité, la publicité et l'art.