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#35 Nataniel Ruiz (Research Scientist @ Google Search) : Dreambooth, faire apprendre de nouveaux objets à une IA générative

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Voilà ni plus ni moins ce que permet de faire la méthode “dreambooth” co-inventée par ce chercheur.

Nataniel Ruiz, premier auteur du papier “Dreambooth” et Research Scientist chez Google Research au département creative camera, est l’invité de l’épisode 35 de Data Driven 101.

Il nous parle notamment des techniques génératives pour les images et les vidéos, et en particulier sur le papier Dreambooth. Il nous parle également de ses travaux sur les large languages models, ainsi que de l'importance de l'interaction entre la recherche et l'application pratique.

Références mentionnées dans le podcast :
GCP DreamBooth: https://cloud.google.com/vertex-ai/docs/generative-ai/image/fine-tune-model

GCP StyleDrop: https://cloud.google.com/vertex-ai/docs/generative-ai/image/fine-tune-style

DB SDXL Repo: https://github.com/replicate/cog-sdxl

🔑 MOTS CLÉS

  • Fine tuning : Il s'agit d'une technique d'apprentissage automatique qui consiste à ajuster un modèle pré-entraîné sur une tâche spécifique en utilisant un ensemble de données plus petit et plus spécifique.
  • GANs ou Réseaux antagonistes génératifs : en intelligence artificielle, les réseaux antagonistes génératifs parfois aussi appelés réseaux adverses génératifs sont une classe d'algorithmes d'apprentissage non supervisé.
  • Dataset : Un jeu de données, ou dataset, regroupe plusieurs données ayant un lien cohérent entre elles.

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  • Épisode HS1 : Nikolaj Groeneweg (Founder @ Everyme.ai) - Générer des images grâce à l'IA

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Chapter

1. Introduction (00:00:00)

2. Les clés de la méthode (00:03:07)

3. Un nouveau concept pour le modèle (00:08:27)

4. L’arrivée de LoRa (00:14:05)

5. La vie d'un chercheur chez Google? (00:18:00)

6. Ce qui n’a pas fonctionné ? (00:21:40)

7. Son anecdote (00:33:11)

8. Son opinion (00:36:40)

64 episode

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  • GANs ou Réseaux antagonistes génératifs : en intelligence artificielle, les réseaux antagonistes génératifs parfois aussi appelés réseaux adverses génératifs sont une classe d'algorithmes d'apprentissage non supervisé.
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