Générer des images avec Stable Diffusion : installation et premiers résultats

Générer des images avec Stable Diffusion : installation et premiers résultats

Stable Diffusion est un modèle de génération d'images open-source qui s'installe directement sur votre machine. À partir d'une description textuelle, il produit des images originales en quelques secondes sur GPU, ou en quelques minutes sur CPU. Ce tutoriel vous guide pour installer Stable Diffusion et obtenir vos premières images, sans abonnement et sans connexion internet après le téléchargement initial des modèles.

Matériel nécessaire pour Stable Diffusion

La génération d'images est l'usage IA le plus exigeant en ressources graphiques. Voici ce qu'il faut :

• GPU NVIDIA avec 6 Go de VRAM minimum : les cartes GTX 1060, RTX 2060, RTX 3060 et au-delà donnent de bons résultats. Plus la VRAM est importante, plus vous pouvez générer des images en haute résolution.
• Sans GPU : possible sur CPU mais lent (2 à 10 minutes par image selon votre processeur). Correct pour tester, peu adapté à un usage régulier.
• 16 Go de RAM système recommandés
• 30 à 50 Go d'espace disque pour l'interface, les modèles et vos productions
• Python 3.10 ou 3.11
• Git installé sur le système

Installer Automatic1111 pour Stable Diffusion

Automatic1111 (AUTOMATIC1111/stable-diffusion-webui) est l'interface web la plus utilisée pour Stable Diffusion. Elle offre une interface complète avec des dizaines de paramètres, extensible avec des plugins.

1. Clonez le dépôt depuis GitHub :

   git clone https://github.com/AUTOMATIC1111/stable-diffusion-webui.git
   cd stable-diffusion-webui

2. Téléchargez un modèle de base. Rendez-vous sur Hugging Face (huggingface.co) ou CivitAI (civitai.com). Téléchargez un fichier .safetensors et placez-le dans :

   stable-diffusion-webui/models/Stable-diffusion/

   Le modèle v1-5-pruned-emaonly.safetensors de Stable Diffusion 1.5 est un bon point de départ (environ 4 Go). Téléchargez-le sur une bonne connexion ou pendant les heures creuses.
3. Lancez l'interface :

   # Sur Linux ou macOS
   ./webui.sh
   
   # Sur Windows
   webui-user.bat

   Au premier lancement, le script télécharge automatiquement les dépendances Python. Prévoyez 5 à 15 minutes selon votre connexion. Les lancements suivants sont quasi immédiats.
4. Ouvrez votre navigateur à l'adresse affichée dans le terminal, généralement http://127.0.0.1:7860.

Générer votre première image avec Stable Diffusion

1. Dans le champ Prompt, décrivez l'image souhaitée. Stable Diffusion fonctionne mieux avec des descriptions en anglais, précises et détaillées :

   professional portrait photo of an African businesswoman,
   natural light, sharp focus, 8k, photorealistic,
   confident expression, formal attire

2. Dans le champ Negative prompt, indiquez ce que vous ne voulez pas obtenir :

   blurry, low quality, watermark, deformed hands,
   extra fingers, oversaturated, cartoon

3. Paramètres recommandés pour débuter :
   • Sampling method : DPM++ 2M Karras
   • Sampling steps : 20 à 30
   • Width / Height : 512x512 (montez à 768x768 si votre GPU le permet)
   • CFG Scale : 7
4. Cliquez sur Generate. L'image apparaît dans quelques secondes sur GPU, ou quelques minutes sur CPU.
5. Explorez les variations en modifiant légèrement le prompt ou en changeant le seed pour obtenir plusieurs compositions différentes.

Utiliser l'API de Stable Diffusion dans vos applications

Activez l'API en ajoutant le flag --api au lancement :

# Sur Linux/macOS
./webui.sh --api

# Sur Windows, editez webui-user.bat et ajoutez --api
# dans la ligne COMMANDLINE_ARGS

Vous pouvez ensuite générer des images depuis vos applications Python :

import requests
import base64

payload = {
    "prompt": "aerial view of West African city, golden hour, photorealistic",
    "negative_prompt": "blurry, distorted, low quality",
    "steps": 25,
    "width": 512,
    "height": 512,
    "cfg_scale": 7
}

response = requests.post("http://127.0.0.1:7860/sdapi/v1/txt2img", json=payload)
data = response.json()

with open("output.png", "wb") as f:
    f.write(base64.b64decode(data["images"][0]))
print("Image sauvegardee : output.png")

Choisir le bon modèle selon votre usage

• Stable Diffusion 1.5 : modèle de base polyvalent, large choix de LoRA et d'extensions sur CivitAI
• SDXL (Stable Diffusion XL) : meilleure qualité, images 1024x1024, nécessite 8 Go de VRAM
• Modèles spécialisés : photoréalisme, illustrations, portraits, bandes dessinées. Disponibles sur CivitAI avec des exemples d'images pour vous aider à choisir.

Téléchargez les modèles un par un et testez-les avant de garder ceux qui correspondent à vos besoins. Sur espace disque limité, ne gardez que 2 ou 3 modèles en parallèle.

Conseils pour de meilleurs résultats

• Rédigez des prompts précis et détaillés. Ajoutez des qualificatifs de qualité comme photorealistic, 8k, sharp focus, professional photography.
• Utilisez la fonction img2img pour modifier une image existante plutôt que de repartir de zéro. Idéal pour affiner un logo ou adapter un visuel.
• Explorez les LoRA (petits modèles d'adaptation) pour spécialiser la génération vers un style particulier sans changer de modèle de base.
• Sauvegardez vos prompts qui donnent de bons résultats dans un fichier texte. Ils constituent une bibliothèque précieuse pour votre équipe.

Cas d'usage concrets pour les équipes en Afrique de l'Ouest

• Visuels pour présentations, rapports internes et propositions commerciales
• Maquettes de communication pour vos clients avant production finale
• Illustrations pour vos contenus web, réseaux sociaux ou newsletters
• Prototypes visuels de produits ou d'identités visuelles à faire valider

Stable Diffusion ouvre des possibilités créatives importantes pour les équipes sans budget pour des abonnements à des outils graphiques en ligne. Avec un peu de pratique sur les prompts, les résultats deviennent rapidement exploitables professionnellement. Pour intégrer la génération d'images dans vos outils métier ou vos flux de production, nos services peuvent vous accompagner.