Comment peut-on modifier l'architecture de Stable Diffusion pour générer non seulement à partir de texte, mais aussi à partir d'entrées supplémentaires (images, audio, etc.)?

Pour modifier l’architecture de Stable Diffusion afin de générer non seulement à partir de texte, mais aussi à partir d’entrées supplémentaires (par exemple, images, audio), on peut utiliser les approches suivantes :

1. Conditionnement multimodal : Au lieu d’un seul embedding de texte comme condition, ajouter des embeddings d’autres modalités. Par exemple, utiliser des encodeurs séparés pour les images (comme CNN ou ViT) et l’audio (par exemple, spectrogrammes audio avec CNN ou transformateurs), qui transforment ces données en représentations vectorielles.

2. Fusion des embeddings : Les embeddings issus de différentes modalités peuvent être fusionnés (concaténation, somme, attention) en un vecteur de condition unique, qui est fourni au modèle de diffusion.

3. Modification de l’architecture UNet : Dans l’architecture UNet, utilisée dans Stable Diffusion, ajouter des couches supplémentaires ou des mécanismes d’attention qui prennent en compte les nouvelles conditions. Par exemple, utiliser des couches d’attention croisée pour chaque type de condition.

4. Entraînement avec des données multimodales : Pour une génération réussie, il est nécessaire d’entraîner le modèle sur un ensemble de données où chaque exemple possède du texte, une image, de l’audio, etc., afin que le modèle apprenne à relier différentes modalités.

Ainsi, l’architecture devient multimodale, permettant de générer des images en tenant compte non seulement du texte, mais aussi d’autres données d’entrée.