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Quels modèles d’images IA essayer en premier, et pourquoi : une liste de départ classée

Q: Trop de choix sur la page de famille

Des centaines de fine-tunings d’une base populaire. Trie par hot, choisis le checkpoint en tête, ignore les autres pendant une semaine.

Q: Le modèle vidéo produit un diaporama ou une image fixe

Prompt de mouvement manquant ou nombre d’images trop bas. Décris le mouvement, pas la scène ; 81 images sur Wan 2.2 ; limite la consigne caméra à un seul mouvement.

Sujet : Modèles

Par Captain

Publié le 2025-09-10

Sept modèles pour une première semaine, choisis pour leur tolérance plutôt que pour le battage médiatique : un fine-tuning photo SDXL, un fine-tuning anime, Flux dev, un modèle turbo rapide, un modèle d’inpainting, un modèle vidéo et un upscaler, chacun avec la raison, la mémoire nécessaire et le style de prompt attendu.

Aperçu

Le modèle le plus en vogue de la semaine n’est pas toujours le meilleur pour commencer. Les nouvelles sorties demandent les outils les plus récents, les plus grosses GPU et des prompts que personne n’a encore maîtrisés. Un bon premier modèle pardonne : il donne de bons résultats avec un prompt court, il tourne sur une carte 8 Go ou sur les partenaires cloud, et il a des centaines de

LoRAs

et d’exemples d’images pour apprendre. Cette liste est basée sur cette règle, en utilisant les chiffres de téléchargement et d’utilisation que ce site collecte.

La liste propose un modèle par usage. La génération d’images n’est pas une tâche unique mais cinq ou six (photo, illustration, édition, brouillons rapides, vidéo, agrandissement), et le modèle qui est le meilleur dans un domaine est souvent moyen dans un autre. Apprends-en un par usage, puis explore les pages de classement pour voir les alternatives. Le classement hebdomadaire sur ce site montre ce qui remplace quoi ; les pages de famille montrent toute la lignée.

Tout ici est lié à sa page de catalogue, où tu trouveras les prompts exacts des images d’exemple, les hashs des fichiers, les besoins en mémoire et un bouton Run pour les deux partenaires cloud. Essaie chaque modèle sur le cloud avant de télécharger ; un

checkpoint

fait 6 Go pour

SDXL

et 12 à 24 Go pour

Flux

, et tes goûts évolueront en une semaine.

Référence

Nom	Type	Rôle
1. SDXL photo fine-tune	DreamShaper XL / Juggernaut XL / RealVisXL	Photo et usage général. 1024x1024, CFG 5-7, 25-30 étapes, 8 Go. Le plus tolérant aux prompts moyens ; des milliers de LoRAs.
2. Illustrious ou Pony fine-tune	WAI-Illustrious / Hassaku XL / CyberRealistic Pony	Anime et personnages stylisés. Prompts en tags (1girl, masterpiece, artist tags ). 8 Go. Connaît des milliers de personnages par leur nom.
3. Flux dev (fp8)	flux1-dev-fp8 / Flux Krea dev	Meilleure compréhension des prompts et rendu du texte parmi les modèles open de son année. Phrases, guidance 3.5, 20-28 étapes. 12 Go fp8, 8 Go avec GGUF Q4.
4. Un modèle turbo / lightning	SDXL Lightning / Z-Image Turbo / FLUX.2 Klein	Brouillons. 4 à 8 étapes, CFG 1-2, secondes par image. Utilise-le pour trouver une composition, puis refais avec le modèle complet.
5. Un modèle d’inpainting	DreamShaper 8 inpainting / Flux Fill / Qwen Image Edit	Corriger les mains, échanger des objets, étendre les toiles. Même style de prompt que sa famille.
6. Un modèle vidéo	Wan 2.2 (5B or 14B) / LTX-2	Image vers vidéo et texte vers vidéo. 16 Go local pour les petites versions ; les partenaires cloud font tourner les grandes.
7. Un upscaler	4x-UltraSharp / Real-ESRGAN / SwinIR	Agrandir les images finales de 2x à 4x. Fichiers légers, s’exécutent en secondes, intégré dans toutes les interfaces.

Essaie les sept sans télécharger 60 Go

Chaque modèle de cette liste est à un clic dans BitVector Prism, une appli web avec les modèles préinstallés. Suis le plan de sept jours sur un portable ou un téléphone, puis décide ce qui mérite de l’espace sur ton disque.

Essayer BitVector

Pas à pas

Jour 1 : choisis le fine-tuning photo SDXL. Copie trois prompts d’exemple depuis sa page, change le sujet, génère en 1024x1024, 28 étapes, DPM++ 2M Karras, CFG 6.
Jour 2 : le fine-tuning anime. Lis d’abord le guide des tags
Illustrious
et Pony sur ce site ; les prompts ici sont des tags séparés par des virgules avec des tags de qualité devant.
Jour 3 :
Flux dev
. Écris une phrase complète, pas de prompt négatif, guidance 3.5, 24 étapes. Regarde comment il gère le texte entre guillemets et les objets comptés.
Jour 4 : le modèle turbo. Génère 20 brouillons en temps qu’une image Flux ; garde les compositions que tu aimes et recrée la meilleure sur Flux ou SDXL avec la même forme de seed.
Jour 5 :
inpainting
. Prends une image du Jour 1 avec une main ratée, masque-la, prompt « main posée sur la table », débruitage 0.6. Lis le guide img2img et inpainting.
Jour 6 : vidéo. Prends ta meilleure image et anime-la avec
Wan 2.2
image-to-video, un prompt de mouvement court (« elle tourne la tête et sourit, zoom lent de la caméra »), 81 images à 16 fps.
Jour 7 : upscale les trois images finales que tu préfères avec 4x-UltraSharp, puis réduis à 2x dans un éditeur pour un rendu net.
Après la semaine, ouvre le classement hebdomadaire et les pages de famille et commence à remplacer un modèle à la fois.

Exemples

Le même sujet, trois premiers modèles

SDXL photo: "a street musician playing accordion in a rainy Lisbon alley, warm shop lights, 35mm, candid" | 1024x1024 | 28 steps | CFG 6

Illustrious: "1boy, accordion, street, rain, night, warm lighting, from side, masterpiece, best quality, very aesthetic" | 832x1216 | 28 steps | CFG 5

Flux dev: "A candid 35mm photo of a street musician playing an accordion in a narrow rainy alley in Lisbon at night; warm light spills from a bakery window on the left." | 1024x1024 | 24 steps | guidance 3.5

Commandes PirateDiffusion pour la semaine

/render <juggernaut-xl> a street musician playing accordion in a rainy alley, warm lights, 35mm /size:1024x1024

/render <wai-illustrious> 1boy, accordion, street, rain, night, masterpiece, best quality /size:832x1216

/workflow /run:wan22-i2v slow camera push in, he looks up and smiles (reply to your image)

Astuces

Utilise le badge de famille sur chaque carte : un LoRA ne fonctionne qu’avec des checkpoints de la même famille, alors apprends les familles avant les noms des modèles.
Le cœur Favs sur les cartes garde ta liste courte dans ton navigateur ; pas besoin de compte et rien n’est envoyé chez nous.
Si les premiers résultats sont moches, change de modèle avant de changer le prompt. Un mauvais modèle demande un prompt parfait ; un bon modèle demande un prompt court.
Pony et Illustrious sont tous deux SDXL mais ont des prompts différents et partagent peu de LoRAs. Choisis-en un pour la première semaine.
Flux Krea
dev, Flux SRPO et les nombreux LoRAs réalistes existent parce que Flux dev simple a un look brillant reconnaissable ; la page de famille liste les corrections.
Z-Image Turbo
et
FLUX.2
Klein sont arrivés après la rédaction de cette liste et sont maintenant de meilleurs premiers modèles rapides que SDXL Lightning ; le classement hebdo reste à jour même si les articles ne le sont pas.

Décris le mouvement, pas la scène ; 81 images sur Wan 2.2 ; limite la consigne caméra à un seul mouvement.

Toute la liste, un abonnement

PirateDiffusion a les fine-tunings SDXL, Flux, les modèles turbo, l’inpainting, Wan vidéo et les upscalers installés sur Telegram. Génération illimitée avec un forfait fixe, donc la semaine d’expériences coûte autant qu’une image.

Essayer PirateDiffusion

Questions

Dois-je commencer par le modèle le plus récent ?

Non. Commence par le modèle qui a le plus de LoRAs et d’exemples dans sa famille ; la nouveauté n’apporte pas grand-chose pour un débutant. Monte en gamme quand les bases deviennent ennuyeuses.

SD 1.5 est petit et rapide, pourquoi n’est-il pas dans la liste ?

Ses mains, visages et suivi de prompt sont une génération en retard. Il reste utile pour l’inpainting et les cartes 4 Go, et la page famille

SD 1.5

liste les meilleurs fine-tunings.

Un modèle pour tout faire ?

Flux dev ou

Qwen Image

sont les plus polyvalents pour les images, Wan 2.2 pour la vidéo. Les spécialistes restent meilleurs dans leur domaine.

D’où viennent ces recommandations ?

Des téléchargements, utilisations et recherches collectés par ce site, plus le nombre de LoRAs par famille, qui mesure l’investissement de la communauté dans une base.