Après un Stable Diffusion 3.0 en demi-teinte et l'arrivée du concurrent Flux.1 de Black Forest Labs, Stability AI avait intérêt à frapper fort pour revenir sur le devant de la scène. 5 mois plus tard, Stability AI affirme que c'est désormais chose faite, avec la sortie de Stable Diffusion 3.5, censé corriger la plupart des défauts de la mouture précédente. De quoi réconcilier la communauté avec Stable Diffusion et enterrer Flux.1 ? Pas encore tout à fait, même si ce nouveau modèle ne manque pas d'arguments...

Sur EverydAI, on aime la musique et on s'est pris de passion pour la séparation de pistes par IA, qui permet de générer une instrumentale et une version a cappella de ses morceaux préférés depuis une version mixée. Or, les solutions en la matière sont nombreuses, si bien qu'on a voulu savoir laquelle était la meilleure du moment parmi les différentes solutions gratuites actuellement disponibles. Nous avons donc mis en place un protocole de test et comparé six modèles pour élire le meilleur. Le travail fut long, mais riche d'enseignements... Découvrez nos résultats et écoutez une démo faite par nos soins de notre grand vainqueur...

Après un Stable Diffusion 3.0 décevant, on se demandait ce qu'allait pouvoir nous apporter à l'avenir le monde des modèles de génération d'images par IA en terme de modèles open-source, libre d'accès à utiliser à la maison. La solution n'est pas venue de Stability AI, mais d'un petit nouveau, Black Forest Labs, qui avec FLUX, frappe un grand coup et semble apporter enfin un modèle nouvelle génération comme on en attendait. Mais attention au diable dans les détails : tout ne sera pas forcément accessible à tout le monde... Petit point sur cette nouvelle technologie prometteuse.

S'il existe depuis longtemps des modèles d'IA de traitement du signal audio pour séparer les pistes d'un morceau, retirer la reverb ou couper un bruit de fond, il existe un domaine peu exploré jusqu'ici : la restauration/réparation de MP3 de mauvaise qualité (encodés à faible bitrate). Les solutions en la matière sont souvent peu performantes ou bien hors de prix... Apollo promet donc de remédier à cela avec un modèle efficace, open-source et gratuit. Promesse audacieuse ! Mais promesse tenue ?

Sorti il y a quelques semaines, Stable Diffusion 3.0 était très attendu. Devant rattraper le retard et même dépasser Midjourney et Dall-E, la version publique de SD3 semble pourtant faire bien plus que décevoir la communauté, consternée, voire carrément hors d'elle. En cause, un modèle loin de respecter ses promesses, produisant des humains difformes et des images de qualité plus que douteuse. Si StabilityAI se défend d'avoir fourni un modèle pourri, les expériences faites avec semblent donner le plus souvent des résultats oscillant entre le pas-terrible et le grotesque...

UVR5 n'était depuis quelques temps plus au top des solutions d'unmixing/stem-separation et était dépassé par des outils en ligne comme le site MVSEP. Mais une nouvelle bêta vient changer la donne en apportant de nouveaux modèles de pointe basés sur BS-RoFormer pour séparer les pistes voix des pistes instrumentales. L'outil entièrement gratuit et tournant en local fait donc son grand retour dans la course des meilleurs outils d'unmixing qui soient. Petit aperçu de la situation et des nouvelles possibilités apportées par cette bêta...

Face à la rude concurrence de Dall-E 3 et de Midjourney V6, il était plus que temps pour stable-diffusion de rattraper un retard qui s'agrandissait de jour en jour. Il semble que c'est en phase d'être chose faite avec l'annonce de la sortie imminente de stable-diffusion 3.0, qui s'annonce comme un progrès majeur pour le modèle open-source d'IA générative d'images de StabilityAI.