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Hardware Discussion :

Stability AI annonce la version 2.0 de Stable Diffusion, le modèle d'IA de diffusion d'image


Sujet :

Hardware

  1. #1
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    Par défaut Stability AI annonce la version 2.0 de Stable Diffusion, le modèle d'IA de diffusion d'image
    Stable Diffusion de Stability AI serait le modèle d'IA le plus important de tous les temps,
    contrairement à GPT-3 et DALL-E 2, il apporte des applications du monde réel ouvertes pour les utilisateurs

    Stability AI annonce la première étape de Stable Diffusion aux chercheurs. Les poids modèles sont hébergés par Hugging Face une fois l'accès obtenu. Stability.ai voulait construire une alternative à DALL-E 2, et ils auraient fini par faire beaucoup plus. Pour certains analystes, Stable Diffusion incarne les meilleures caractéristiques du monde de l'art de l'IA : « il s'agit sans doute du meilleur modèle d'art de l'IA open source existant. C'est tout simplement du jamais vu et cela aura des conséquences énormes », déclare l’un d’entre eux.

    Stable Diffusion est un modèle de diffusion latente texte-image. Grâce à un généreux don de calcul de Stability AI et au soutien de LAION, les chercheurs ont pu entraîner un modèle de diffusion latente sur des images 512x512 provenant d'un sous-ensemble de la base de données LAION-5B. Similaire à Imagen de Google, ce modèle utilise un encodeur de texte CLIP ViT-L/14 gelé pour conditionner le modèle à des invites textuelles. Avec son UNet de 860M et son encodeur de texte de 123M, le modèle est relativement léger et fonctionne sur un GPU avec au moins 10 Go de VRAM.

    Nom : stab4.jpg
Affichages : 103087
Taille : 56,8 Ko

    Notons qu’Imagen de Google est un modèle de diffusion texte-image avec un degré de photoréalisme sans précédent et un niveau profond de compréhension du langage. Imagen s'appuie sur la puissance des grands modèles de langage transformateurs pour la compréhension du texte et s'appuie sur la force des modèles de diffusion pour la génération d'images haute-fidélité.

    Sa principale découverte est que les grands modèles de langage génériques (par exemple T5), pré-entraînés sur des corpus de texte uniquement, sont étonnamment efficaces pour coder le texte pour la synthèse d'images : l'augmentation de la taille du modèle de langage dans Imagen améliore à la fois la fidélité de l'échantillon et l'alignement image-texte beaucoup plus que l'augmentation de la taille du modèle de diffusion d'image.

    Imagen obtient un nouveau score FID de pointe de 7,27 sur le jeu de données COCO, sans jamais s'entraîner sur COCO, et les évaluateurs humains trouvent que les échantillons d'Imagen sont équivalents aux données COCO elles-mêmes en matière d'alignement image-texte. Avec Stable Diffusion, les poids sont disponibles par l'intermédiaire de l'organisation CompVis à Hugging Face sous une licence qui contient des restrictions spécifiques basées sur l'utilisation afin d'éviter une mauvaise utilisation et des dommages comme indiqué par le modèle de carte, mais reste autrement permissif.

    Nom : ImagemB.png
Affichages : 5248
Taille : 145,6 Ko

    Imagen utilise un énorme encodeur T5-XXL congelé pour encoder le texte d'entrée dans des incrustations. Un modèle de diffusion conditionnel mappe l'incorporation du texte dans une image 64×64. Imagen utilise ensuite des modèles de diffusion à super-résolution conditionnelle au texte pour upsampler l'image 64×64→256×256 et 256×256→1024×1024.

    Poids

    Les points de contrôle suivants sont fournis actuellement :

    • sd-v1-1.ckpt : 237k pas à la résolution 256x256 sur laion2B-fr. 194k pas à la résolution 512x512 sur laion-high-resolution (170M exemples de LAION-5B avec résolution >= 1024x1024) ;
    • sd-v1-2.ckpt : Repris de sd-v1-1.ckpt. 515k étapes à la résolution 512x512 sur laion-aesthetics v2 5+ (un sous-ensemble de laion2B-fr avec un score esthétique estimé > 5.0, et filtré en plus sur les images avec une taille originale >= 512x512, et une probabilité de filigrane estimée < 0.5. L'estimation du filigrane provient des métadonnées de LAION-5B, le score esthétique est estimé à l'aide du LAION-Aesthetics Predictor V2) ;
    • sd-v1-3.ckpt : Reprise de sd-v1-2.ckpt. 195k pas à la résolution 512x512 sur « laion-aesthetics v2 5+ » et abandon de 10 % du conditionnement du texte pour améliorer l'échantillonnage de guidage sans classificateur ;
    • sd-v1-4.ckpt : Reprise de sd-v1-2.ckpt. 225k pas à la résolution 512x512 sur « laion-aesthetics v2 5+ » et 10% d'abandon du conditionnement du texte pour améliorer l'échantillonnage du guidage sans classificateur.

    Les évaluations avec différentes échelles de contrôle sans classificateur (1.5, 2.0, 3.0, 4.0, 5.0, 6.0, 7.0, 8.0) et 50 étapes d'échantillonnage PLMS montrent les améliorations relatives des points de contrôle :

    Contrairement à DALL-E mini et Disco Diffusion, qui sont des logiciels ouverts comparables, Stable Diffusion peut créer d'incroyables œuvres d'art photoréalistes et artistiques qui n'ont rien à envier aux modèles d'OpenAI ou de Google. Certains affirment même qu'il s'agit du nouvel état de l'art parmi les « moteurs de recherche génératifs », comme Mostaque aime les appeler.

    Bien que l'utilisation commerciale soit autorisée selon les termes de la licence, Stability AI ne recommande pas l'utilisation des poids fournis pour des services ou des produits sans mécanismes et considérations de sécurité supplémentaires, car il existe des limitations et des biais connus des poids, et la recherche sur le déploiement sûr et éthique des modèles généraux de conversion texte-image est un effort continu. « Les poids sont des artefacts de recherche et doivent être traités comme tels », déclare Stability AI.

    Le modèle lui-même s'appuie sur le travail de l'équipe de CompVis et de Runway dans leur modèle de diffusion latente largement utilisé, de Robin Rombach du groupe de recherche Machine Vision & Learning de LMU Munich (anciennement CompVis lab à l'Université de Heidelberg), combiné aux idées des modèles de diffusion conditionnelle de de l’équipe d'IA générative de Stability AI, Dall-E 2 d'Open AI, Imagen de Google Brain et bien d'autres.

    La diffusion stable est un modèle texte-image qui permettra à des milliards de personnes de créer des œuvres d'art étonnantes en quelques secondes. Il s'agit d'une percée en termes de vitesse et de qualité, ce qui signifie qu'il peut fonctionner sur des GPU grand public. Un moyen simple de télécharger et d'échantillonner la diffusion stable est d'utiliser la bibliothèque de diffuseurs :

    Code Python : Sélectionner tout - Visualiser dans une fenêtre à part
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    # make sure you're logged in with `huggingface-cli login`
    from torch import autocast
    from diffusers import StableDiffusionPipeline
     
    pipe = StableDiffusionPipeline.from_pretrained(
    	"CompVis/stable-diffusion-v1-4", 
    	use_auth_token=True
    ).to("cuda")
     
    prompt = "a photo of an astronaut riding a horse on mars"
    with autocast("cuda"):
        image = pipe(prompt)["sample"][0]  
     
    image.save("astronaut_rides_horse.png")


    Stable Diffusion plus qu'un DALL-E 2 open-source

    Le groupe de recherche en intelligence artificielle OpenAI a créé une nouvelle version de DALL-E, son programme de génération de texte en image. DALL-E 2 est une version à plus haute résolution et à plus faible latence du système original, qui produit des images représentant les descriptions écrites par les utilisateurs. Il comprend également de nouvelles fonctionnalités, comme l'édition d'une image existante. Comme pour les travaux précédents d'OpenAI, l'outil n'est pas directement mis à la disposition du public. Mais les chercheurs peuvent s'inscrire en ligne pour avoir un aperçu du système, et OpenAI espère le rendre disponible ultérieurement pour une utilisation dans des applications tierces.

    Nommé d'après l'artiste surréaliste Salvador Dali et le personnage robot de Pixar, Wall-E, le prédécesseur du modèle, DALL-E, a été lancé l'année dernière. Ce logiciel est capable de créer des images dans différents styles artistiques lorsqu'il est guidé par des entrées de texte : il génère des images à partir de ce que vous lui décrivez. Vous demandez un cœur anatomiquement réaliste, ou un dessin animé d'un bébé radis chinois en tutu promenant un chien, et il fera de son mieux pour créer une image qui y correspond.

    Stability.ai serait né pour créer non pas seulement des modèles de recherche qui n'arrivent jamais dans les mains de la majorité, mais des outils avec des applications du monde réel ouvertes pour les utilisateurs. C'est un changement par rapport à d'autres entreprises technologiques comme OpenAI, qui garde jalousement les secrets de ses meilleurs systèmes (GPT-3 et DALL-E 2), ou Google qui n'a jamais eu l'intention de publier ses propres systèmes (PaLM, LaMDA, Imagen ou Parti) en tant que bêtas privés.

    Emad Mostaque a appris des erreurs d'OpenAI. Le succès absolument viral de Craiyon, malgré sa qualité inférieure, a mis en évidence les lacunes de DALL-E en tant que bêta fermée. Les gens ne veulent pas voir comment les autres créent des œuvres d'art impressionnantes. Ils veulent le faire eux-mêmes. Stability.ai est allé encore plus loin, car cette version publique n'est pas seulement destinée à partager les poids et le code du modèle - qui, bien qu'ils soient essentiels au progrès de la science et de la technologie, n'intéressent pas la plupart des gens. La société a également facilité la création d'un site Web prêt à l'emploi, sans code, pour ceux d'entre nous qui ne veulent pas ou ne savent pas coder.

    Comme DALL-E 2, il utilise un modèle d'abonnement payant qui permettra d'obtenir 1 000 images pour 10 £ (OpenAI recharge 15 crédits chaque mois, mais pour en obtenir davantage, l’utilisateur doit acheter des paquets de 115 pour 15 dollars). DALL-E coûte 0,03 dollar/image alors que Stable Diffusion coûte 0,01 livre sterling/image.

    En outre, il est également possible d’utiliser la diffusion stable à grande échelle par le biais de l'API le coût évolue linéairement, de sorte que l’utilisateur obtient 100 000 générations pour 1 000 Livre sterling. De plus, contrairement à DALL-E 2, il est possible de contrôler les paramètres pour influencer les résultats et conserver une plus grande maîtrise de ceux-ci. Stability.ai a tout fait pour faciliter l'accès au modèle.

    OpenAI a été le premier et a dû aller plus lentement pour évaluer les risques potentiels et les biais inhérents au modèle, mais ils n'avaient pas besoin de garder le modèle en bêta fermé pendant si longtemps ou d'établir un modèle commercial d'abonnement limitant autant la créativité. Midjourney et Stable Diffusion l'ont tous deux prouvé.

    Mais la technologie open source a ses propres limites. Pour certains analystes, l'ouverture doit passer avant la confidentialité et le contrôle strict, mais pas avant la sécurité. Stability.ai a pris ce fait très au sérieux en collaborant avec les équipes éthiques et juridiques de Hugging Face pour publier le modèle sous la licence Creative ML openRAIL-M similaire à la licence du modèle BLOOM de BigScience.

    Comme l'explique la société dans l'annonce, il s'agit d'une « licence permissive qui permet une utilisation commerciale et non commerciale » et qui met l'accent sur l'utilisation ouverte et responsable du modèle en aval. Elle prévoit également que les œuvres dérivées soient soumises, au minimum, aux mêmes restrictions fondées sur l'utilisateur.

    La licence CreativeML OpenRAIL M est une licence Open RAIL M, adaptée du travail que BigScience et l'initiative RAIL mènent conjointement dans le domaine des licences d'IA responsables. Voici, ci-dessous, un script d'échantillonnage de référence, qui comprend :

    • un module de contrôle de sécurité, pour réduire la probabilité de sorties explicites ;
    • un filigrane invisible des sorties, pour aider les spectateurs à identifier les images comme étant générées par une machine.

    Après avoir obtenu les poids stables-diffusion-v1-*-originaux, on les relie

    Code : Sélectionner tout - Visualiser dans une fenêtre à part
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    2
    mkdir -p models/ldm/stable-diffusion-v1/
    ln -s <path/to/model.ckpt> models/ldm/stable-diffusion-v1/model.ckpt
    et échantillonner avec

    python scripts/txt2img.py --prompt "a photograph of an astronaut riding a horse" --plms
    Tous les arguments supportés sont accessible via la commande :

    python scripts/txt2img.py –help
    usage: txt2img.py [-h] [--prompt [PROMPT]] [--outdir [OUTDIR]] [--skip_grid] [--skip_save] [--ddim_steps DDIM_STEPS] [--plms] [--laion400m] [--fixed_code] [--ddim_eta DDIM_ETA]
                      [--n_iter N_ITER] [--H H] [--W W] [--C C] [--f F] [--n_samples N_SAMPLES] [--n_rows N_ROWS] [--scale SCALE] [--from-file FROM_FILE] [--config CONFIG] [--ckpt CKPT]
                      [--seed SEED] [--precision {full,autocast}]
    
    optional arguments:
      -h, --help            show this help message and exit
      --prompt [PROMPT]     the prompt to render
      --outdir [OUTDIR]     dir to write results to
      --skip_grid           do not save a grid, only individual samples. Helpful when evaluating lots of samples
      --skip_save           do not save individual samples. For speed measurements.
      --ddim_steps DDIM_STEPS
                            number of ddim sampling steps
      --plms                use plms sampling
      --laion400m           uses the LAION400M model
      --fixed_code          if enabled, uses the same starting code across samples
      --ddim_eta DDIM_ETA   ddim eta (eta=0.0 corresponds to deterministic sampling
      --n_iter N_ITER       sample this often
      --H H                 image height, in pixel space
      --W W                 image width, in pixel space
      --C C                 latent channels
      --f F                 downsampling factor
      --n_samples N_SAMPLES
                            how many samples to produce for each given prompt. A.k.a. batch size
      --n_rows N_ROWS       rows in the grid (default: n_samples)
      --scale SCALE         unconditional guidance scale: eps = eps(x, empty) + scale * (eps(x, cond) - eps(x, empty))
      --from-file FROM_FILE
                            if specified, load prompts from this file
      --config CONFIG       path to config which constructs model
      --ckpt CKPT           path to checkpoint of model
      --seed SEED           the seed (for reproducible sampling)
      --precision {full,autocast}
                            evaluate at this precision
    La configuration de l'inférence pour toutes les versions v1 est conçue pour être utilisée avec des points de contrôle EMA uniquement. Pour cette raison, use_ema=False est défini dans la configuration, sinon le code essaiera de passer des poids non-EMA aux poids EMA.

    Source : Stability AI

    Et vous ?

    Que pensez-vous de Stable Diffusion ?

    Voyez-vous en ce modèle la capacité de détrôner les modèles d'Open AI GPT-3 et DALL-E 2 ?

    Voir aussi :

    Le générateur d'images de l'IA DALL-E d'OpenAI peut désormais modifier des photos, les chercheurs peuvent s'inscrire pour le tester

    DALL-E Mini serait la machine à mèmes IA préférée d'Internet, l'application de génération d'images permet de comprendre comment l'IA peut déformer la réalité

    Dall-E 2 permet de générer des images à partir de quelques mots, mais le produit est-il votre ? Votre illustration numérique générée par l'IA pourrait ne pas être protégée par le droit d'auteur

    Google dévoile son IA génératrice d'images par le texte baptisée Imagen et affirme qu'elle est meilleure que DALL-E 2 d'OpenAI
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  2. #2
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    Par défaut Stability AI annonce la version 2.0 de Stable Diffusion, le modèle d'IA de diffusion d'image
    Stability AI annonce la version 2.0 de Stable Diffusion, le modèle d'IA de diffusion d'image,
    il améliore le modèle texte-image OpenCLIP et apporte le modèle profondeur-image

    Stability AI a annoncé la sortie de la version 2.0 de Stable Diffusion. Elle apporte de nombreuses améliorations. La nouveauté la plus importante est l'amélioration du modèle texte-image OpenCLIP. Toutefois, les données de Stable Diffusion sont presque entièrement en langue anglaise. Elles supposent que les textes et les images provenant de cultures et de communautés qui ne parlent pas anglais seraient largement ignorés.

    En août 2022, la startup Stability AI, en collaboration avec RunwayML, LMU Munich, EleutherAI et LAION, a publié Stable Diffusion et annoncé la première étape de Stable Diffusion aux chercheurs. Stability.AI voulait construire une alternative à DALL-E 2, et ils auraient fini par faire beaucoup plus. Pour certains analystes, la Stable Diffusion incarne les meilleures caractéristiques du monde de l'art de l'IA : « il s'agit sans doute du meilleur modèle d'art de l'IA open source existant. C'est tout simplement du jamais vu et cela aura des conséquences énormes », déclare l’un d’entre eux.

    Nom : Stable diffusionBB.png
Affichages : 1377
Taille : 214,2 Ko

    Stable Diffusion est un modèle de diffusion latente texte-image. Grâce à un généreux don de calcul de Stability AI et au soutien de LAION, les chercheurs ont pu entraîner un modèle de diffusion latente sur des images 512x512 provenant d'un sous-ensemble de la base de données LAION-5B. Similaire à Imagen de Google, ce modèle utilise un encodeur de texte CLIP ViT-L/14 gelé pour conditionner le modèle à des invites textuelles. Avec son UNet de 860M et son encodeur de texte de 123M, le modèle est relativement léger et fonctionne sur un GPU avec au moins 10 Go de VRAM.

    Stable Diffusion peut être utilisé en ligne contre paiement et avec des filtres de contenu, ou téléchargé gratuitement et utilisé localement sans restriction de contenu. La version 2.0 poursuit cette approche open source. En tête de liste, on trouve Stability AI.

    Amélioration de l'encodeur de texte et nouveaux modes d'image

    Pour la version 2.0, l'équipe a utilisé OpenCLIP (Contrastive Language-Image Pre-training), une version améliorée du système d'IA multimodale qui apprend les concepts visuels à partir du langage naturel de manière auto-supervisée. OpenCLIP a été publié par LAION en trois versions à la mi-septembre et est maintenant implémenté dans Stable Diffusion. Stability AI a soutenu la formation d'OpenCLIP. Les modèles CLIP peuvent calculer des représentations d'images et de textes en tant qu'embeddings et comparer leur similarité. De cette façon, un système d'IA peut générer une image qui correspond à un texte.

    Grâce à ce nouveau codeur de texte, Stable Diffusion 2.0 peut générer des images nettement meilleures que la version 1.0, selon Stability AI. Le modèle peut générer des images avec des résolutions de 512×512 et 769×768 pixels, qui sont ensuite mises à l'échelle à 2048×2048 pixels par un modèle de diffusion upscaler qui est également nouveau. Le nouveau modèle Open CLIP a été entraîné avec un « ensemble de données qualitatif » compilé par Stability AI sur la base de l'ensemble de données LAION-5B. Les contenus sexuels et pornographiques ont été filtrés au préalable.

    Le modèle profondeur-image

    Autre nouveauté, un modèle profondeur-image qui analyse la profondeur d'une image en entrée, puis utilise une entrée textuelle pour la transformer en nouveaux motifs avec les contours de l'image originale. La version 2.0 de Stable Diffusion est également dotée d'un modèle d'inpainting qui peut être utilisé pour remplacer des éléments individuels d'une image dans une image existante, par exemple pour peindre une casquette ou un casque VR sur la tête.

    « Nous avons déjà vu que, lorsque des millions de personnes mettent la main sur ces modèles, elles créent collectivement des choses vraiment étonnantes. C'est la puissance de l'open source : exploiter le vaste potentiel de millions de personnes talentueuses qui n'ont peut-être pas les ressources nécessaires pour former un modèle de pointe, mais qui ont la capacité de faire quelque chose d'incroyable avec un modèle », Stabilité de l'IA.

    Stability.ai serait né pour créer non pas seulement des modèles de recherche qui n'arrivent jamais dans les mains de la majorité, mais des outils avec des applications du monde réel ouvertes pour les utilisateurs. C'est un changement par rapport à d'autres entreprises technologiques comme OpenAI, qui garde jalousement les secrets de ses meilleurs systèmes (GPT-3 et DALL-E 2), ou Google qui n'a jamais eu l'intention de publier ses propres systèmes (PaLM, LaMDA, Imagen ou Parti) en tant que bêtas privés.

    Stable Diffusion : les limites du modèle

    Malgré les nombreuses améliorations, et bien que Stable Diffusion dispose de capacités de pointe, il existe toujours des situations où elle sera inférieure à d'autres pour certaines tâches. La version 2.0 de Stable Diffusion devrait toujours fonctionner localement sur une seule carte graphique puissante avec une mémoire suffisante.
    Comme de nombreux frameworks de génération d'images, Stable Diffusion a des limites créées par un certain nombre de facteurs, y compris les limites naturelles d'un ensemble de données d'images pendant la formation, les préjugés introduits par les développeurs sur ces images, et les bloqueurs intégrés dans le modèle pour empêcher une mauvaise utilisation.

    Limites de l'ensemble d'entraînement

    Les données de formation utilisées pour un framework de génération d'images auront toujours un impact significatif sur l'étendue de ses capacités. Même en travaillant avec des données massives, comme le jeu de données LAION 2B(en) utilisé pour l'entraînement de Stable Diffusion, il est possible de confondre le modèle en faisant référence à des types d'images inconnus avec l'invite d'entrée. Les caractéristiques qui ne sont pas incluses dans l'étape de formation initiale seront impossibles à recréer, car le modèle n'a aucune compréhension de ces caractéristiques. Les figures et les visages humains en sont l'exemple le plus évident. Le modèle n'aurait pas été formé dans le but d'affiner ces caractéristiques dans les résultats générés.

    Biais introduit par les chercheurs

    Les chercheurs à l'origine de Stable Diffusion ont reconnu l'effet de biais social inhérent à une telle tâche. Principalement, Stable Diffusion v1 a été entraîné sur des sous-ensembles du jeu de données LAION-2B(en). Ces données sont presque entièrement en langue anglaise. Elles supposent que les textes et les images provenant de cultures et de communautés qui ne parlent pas anglais seraient largement ignorés.

    Ce choix de se concentrer sur ces données en langue anglaise permet une connexion plus solide entre les invites en langue anglaise et les résultats, mais affecte simultanément les résultats en forçant les influences culturelles anglo-saxonnes à être des traits dominants dans les images produites. Dans le même ordre d'idées, la capacité d'utiliser des invites d'entrée en langue non anglaise est inhibée par ce paradigme de formation.

    Source : Stability AI

    Et vous ?

    Que pensez-vous de la version 2 de Stable Diffusion ?

    Voyez-vous en ce modèle la capacité de détrôner les modèles d'Open AI GPT-3 et DALL-E 2 ?

    Voir aussi :

    Stable Diffusion de Stability AI serait le modèle d'IA le plus important de tous les temps, contrairement à GPT-3 et DALL-E 2, il apporte des applications du monde réel ouvertes pour les utilisateur

    DALL-E Mini serait la machine à mèmes IA préférée d'Internet, l'application de génération d'images permet de comprendre comment l'IA peut déformer la réalité
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