Les générateurs d'images basés sur l'intelligence artificielle (IA) peuvent produire des images détaillées dans différents styles, sur la base de grands ensembles de données d'entraînement.
Cet article s'articule autour des points suivants :
Contenu associé
Qu'est-ce que l'IA générative ?
Qu'est-ce que l'apprentissage automatique ?
Réseaux neuronaux
Qu’est-ce qu’un LLM ?
Qu'est-ce que l'apprentissage profond ?
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La génération d'images par intelligence artificielle (IA) est un type d'IA générative permettant de produire des contenus visuels. Elle s'appuie sur l'analyse mathématique pour identifier et reproduire des motifs dans les photos et les illustrations. En termes plus simples, les générateurs d'images IA créent des images en s'appuyant sur un ensemble d'exemples.
Les générateurs d'images IA reposent sur un type spécialisé de modèle d'apprentissage automatique appelé réseau neuronal. Grâce à l'utilisation d'une analyse statistique avancée et à quelques réglages détaillés de la part du développeur, les générateurs d'images peuvent produire des images pertinentes et détaillées dans différents styles.
Loin de l'artiste avec son pinceau, un générateur d'images IA ressemble davantage à un parieur qui parie sur des résultats sportifs probables. Le contenu qu'il produit est statistiquement susceptible de répondre à la requête qu'il a reçue. Et le contenu qu'il crée repose sur un contenu préexistant, à l'image du parieur qui examine les performances passées d'un athlète avant de placer son pari.
Les générateurs d'images IA peuvent créer des photographies à l'apparence réaliste. Ils peuvent également modifier des images préexistantes. À l'instar des autres types d'IA générative, les modèles de génération d'images IA peuvent interpréter des invites en langage naturel et créer des images en réponse. L'invite « Produire l'image d'un éléphant » est tout à fait valide ; toutefois, elle devra être affinée avant de pouvoir créer l'image que l'utilisateur a en tête.
L'IA générative est une catégorie de modèle d'apprentissage en profondeur qui produit du texte, des images, du code informatique, du contenu audio ou visuel. En tant que type d'apprentissage automatique, elle repose sur l'analyse mathématique et statistique d'échantillons de données afin de produire un contenu qui est statistiquement susceptible de répondre de manière pertinente à des invites. En d'autres termes, l'IA générative crée rapidement des contenus sur la base des exemples qu'elle a déjà observés.
Comme décrit ci-dessus, la génération d'images IA repose sur l'apprentissage automatique, une classe de programmes informatiques avancés capables d'apprendre sans instructions précises. Plus précisément, la génération d'images IA s'appuie sur des réseaux neuronaux.
Un réseau neuronal est un type d'architecture informatique à apprentissage en profondeur. Concrètement, les réseaux neuronaux cherchent à imiter la structure du cerveau humain. Il s'agit d'un ensemble d'unités de traitement appelées « nœuds ». Les nœuds se transmettent des données les uns aux autres, à l'image du fonctionnement du cerveau humain, avec les neurones qui s'envoient des impulsions électriques.
Il existe de nombreuses classes différentes de réseaux neuronaux dans le domaine de l'IA. Le type spécifique de réseau neuronal utilisé par la plupart des modèles d'IA générateurs d'images est appelé réseau adversaire génératif (GAN). Un GAN comprend deux flux de travail : l'un produit des images, l'autre compare ces images à des exemples concrets et identifie les erreurs. Un modèle basé sur un GAN est ainsi capable de s'entraîner et de s'améliorer en permanence. Pensez à un artiste qui apprend en imitant des tableaux célèbres du passé et en comparant son travail à des pièces véritables.
Si des algorithmes identiques ou semblables peuvent être utilisés pour tous les types d'IA générative, les modèles de génération d'images sont entraînés sur des ensembles d'images visuelles au lieu de grandes quantités de texte, comme c'est le cas pour ChatGPT et d'autres grands modèles de langage (LLM).
Les hallucinations de l'IA peuvent se produire avec n'importe quel type de modèle d'IA générative, et l'IA générative d'images ne fait pas exception. Celles-ci apparaissent sous forme d'inexactitudes dans l'image : par exemple, s'il est demandé de générer un portrait d'une personne, un doigt supplémentaire apparaît sur la main du sujet. Avec des invites et des précisions suffisantes, il est généralement possible d'éliminer ces hallucinations.
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