C’est une excellente question qui touche à la comparaison entre deux modèles de génération d’images par IA très puissants.
Stable Diffusion (SD) et Google Imagen sont tous deux basés sur l’architecture des modèles de diffusion, mais ils ont été entraînés sur des données différentes et ont des caractéristiques spécifiques.
Vous ne pouvez pas directement utiliser les caractéristiques internes d’Imagen (comme son modèle de langage T5 qui améliore la compréhension du prompt) dans Stable Diffusion, car ce sont des modèles distincts, développés par des entités différentes (Stability AI et Google).
Cependant, vous pouvez imiter ou reproduire les résultats de haute qualité et de fidélité réputés d’Imagen en utilisant les fonctionnalités avancées et les techniques de prompting spécifiques à Stable Diffusion.
1. Comprendre les « Caractéristiques d’Imagen » à imiter
Les atouts majeurs d’Imagen, notamment sa version la plus récente (Imagen 4), que vous souhaitez reproduire avec Stable Diffusion sont généralement :
- Photoréalisme et Fidélité du Détail : Capacité à générer des images extrêmement réalistes, avec des textures et des éclairages très détaillés.
- Compréhension Linguistique Avancée : Meilleure interprétation des prompts longs, complexes, ou ambigus (grâce au modèle de langage T5).
- Cohérence et Composition : Meilleure gestion de la structure spatiale, des ombres, des reflets et de la cohésion entre les éléments.
- Gestion du Texte : Capacité à générer du texte lisible et pertinent dans l’image (une fonction difficile pour de nombreux modèles).
2. Techniques pour Approcher les Résultats d’Imagen avec Stable Diffusion
Pour maximiser la qualité de vos images générées par Stable Diffusion afin qu’elles rivalisent avec Imagen, concentrez-vous sur les éléments suivants :
A. Le Choix du Modèle de Base (Checkpoint)
Utilisez les versions de Stable Diffusion les plus récentes et performantes, ou des modèles fins-tunés pour le photoréalisme :
- Stable Diffusion XL (SDXL) : C’est le modèle le plus recommandé. Il offre une bien meilleure qualité d’image, une meilleure composition et une compréhension du langage naturel nettement supérieure aux anciennes versions (SD 1.5).
- Checkpoints « Réalistes » : De nombreux checkpoints communautaires (disponibles sur des sites comme Civitai) ont été entraînés spécifiquement pour le photoréalisme (exemples : Juggernaut, Realistic Vision, Photon, etc.). Ils sont souvent optimisés pour les détails, l’éclairage et les couleurs.
B. L’Art du « Prompting » (Les Instructions Textuelles)
Pour compenser la différence de compréhension linguistique, vous devez être extrêmement précis dans votre prompt :
| Élément | Description | Exemples de Mots-Clés (à ajouter au début ou à la fin) |
| Qualité & Réalisme | Demandez une qualité photographique professionnelle. | photorealistic, ultra detailed, 8k, masterpiece, best quality, RAW photo, hyperrealism. |
| Éclairage & Ambiance | Décrivez l’éclairage de manière spécifique. | cinematic lighting, rim lighting, soft volumetric lighting, golden hour, studio lighting, contre-jour (backlit). |
| Détails & Textures | Insistez sur les petits éléments qui rendent l’image crédible. | texture detailing, sharp focus, dust particles, shallow depth of field (faible profondeur de champ). |
| Caméra & Composition | Utilisez un vocabulaire de photographe pour la prise de vue. | DSLR photo, f/1.8, bokeh, full body shot, close-up, wide angle, anamorphic lens. |
C. Le « Negative Prompt » (Prompt Négatif)
Pour vous rapprocher de la cohérence d’Imagen, il est crucial d’utiliser un negative prompt détaillé pour éliminer les défauts courants de la diffusion :
- Exemple de Negative Prompt de Base :
(worst quality, low quality, normal quality:1.4), lowres, extra limbs, extra fingers, fewer fingers, missing limbs, jpeg artifacts, blurry, bad anatomy, bad hands, deformed, watermark, signature, text, out of frame, error, extra digit, cropped, worst quality.
D. Outils et Techniques de Contrôle
Utilisez des outils additionnels pour forcer la cohérence et la composition, qui sont l’une des forces d’Imagen :
- ControlNet : Cet outil (souvent intégré aux interfaces SD comme Automatic1111 ou ComfyUI) est fondamental. Il permet de guider la génération à partir d’une image de référence, d’un croquis, d’une carte de profondeur, ou d’une pose (comme OpenPose). Il offre un contrôle compositionnel similaire à ce que Google pourrait avoir intégré de manière native dans Imagen.
- Up-Scaling : Utilisez des algorithmes d’agrandissement (comme ESRGAN ou SwinIR) après la génération pour augmenter la résolution et ajouter des détails subtils, améliorant ainsi la netteté et le photoréalisme final.
En combinant un modèle SDXL de haute qualité, des prompts précis et un negative prompt rigoureux, vous pouvez produire des images qui sont souvent indiscernables des résultats obtenus avec Imagen ou Midjourney.
