Modele de diffusion latente
iaDéfinition
Un modele de diffusion latente est une architecture generative qui apprend a produire des donnees, le plus souvent des images, en debruitant progressivement un bruit aleatoire dans un espace latent compresse plutot que directement dans l'espace des pixels. Le principe repose sur deux processus : un processus de diffusion direct, qui ajoute du bruit gaussien par etapes a une representation latente jusqu'a obtenir du bruit pur, et un processus inverse appris, ou un reseau, souvent un U-Net ou un transformeur de diffusion, apprend a retirer ce bruit pas a pas pour reconstruire une donnee coherente. Le fait de travailler dans un espace latent, obtenu via un autoencodeur prealablement entraine, reduit drastiquement le cout de calcul par rapport a une diffusion pixel par pixel, ce qui a rendu possible le deploiement a grande echelle de generateurs d'images comme Stable Diffusion. Le conditionnement par texte, via des embeddings issus de modeles comme CLIP, permet de guider la generation a partir d'un prompt. Ces modeles alimentent aujourd'hui la generation d'images, de video et meme d'audio synthetique. Pour une entreprise, leur adoption souleve des enjeux de propriete intellectuelle sur les donnees d'entrainement, de detection de deepfakes et de conformite a l'AI Act concernant l'obligation de marquage du contenu genere par IA.
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