Modèle de diffusion

Les modèles de diffusion apprennent en observant des images qu’on dégrade. Pendant l’entraînement, on ajoute progressivement du bruit à des millions d’images. Le modèle apprend à prédire ce bruit, puis à le retirer. Une fois entraîné, il peut inverser le processus : il part d’un bruit total et le réduit étape par étape jusqu’à faire apparaître une image cohérente. Un Prompt textuel guide chaque étape vers une image fidèle à la description. Une image de référence, comme un croquis ou une vue de Modèle, peut aussi guider la composition.

Concrètement, dans un Projet

• Cela explique pourquoi les résultats varient. Chaque génération part d’un bruit différent, déterminé par le seed. Le même Prompt peut donc produire des images différentes.
• Cela explique aussi l’importance des images de référence. Sans référence, le modèle choisit la géométrie. Avec une référence, il suit vos lignes et vos volumes.
• Le modèle reproduit les motifs qu’il a appris. Il génère donc plus fidèlement les types de bâtiments et les matériaux courants que les plus atypiques.
• Les détails précis, comme le texte, le nombre exact de fenêtres ou les dimensions, sont souvent moins fiables. Vérifiez-les à partir des plans.
• Les résultats sont des images plausibles, pas des calculs. Ils ne remplacent donc pas une analyse de l’éclairage naturel ou artificiel.

Dans Rendair

Vous n’avez pas besoin de gérer le modèle vous-même. Des outils comme Croquis vers rendu et Texte vers rendu simplifient le processus : il vous suffit de fournir une entrée, un Prompt et un Style. Découvrez le rendu par IA et voyez en quoi cette approche diffère du rendu traditionnel par lancer de rayons.