Si auparavant la réalisation d’une image demandait du temps et de la patience, aujourd’hui cela se fait tout simplement avec l’intelligence artificielle. Les progrès rapides dans le domaine de l’IA ont révolutionné la manière dont nous abordons la création visuelle. Ce qui était autrefois un processus laborieux et souvent chronophage peut désormais être accompli de manière instantanée grâce à des algorithmes sophistiqués. Ces derniers permettent de créer des images originales, d’améliorer des photographies et de générer des contenus visuels personnalisés en un rien de temps. Découvrez comment fonctionne la génération image IA et les différentes approches pour créer une image avec l’intelligence artificielle.
Fonctionnement de la génération image IA
La génération d’image par l’intelligence artificielle utilise des modèles d’apprentissage automatique, notamment des réseaux génératifs. La première étape consiste à collecter des données d’entraînement. En fait, une grande quantité de celles-ci est nécessaire afin de créer un modèle capable de générer des images. Ces données peuvent être des images de différentes catégories, dont des paysages, des visages, des œuvres d’art, etc. Vous pouvez lire cet article pour en savoir plus sur la collection des données d’entraînement.
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Après avoir collecté les données d’entrainement, un modèle d’apprentissage automatique est ensuite entraîné sur celles-ci. Cela peut être un réseau génératif antagoniste ou un réseau neuronal génératif. Pendant cet entraînement, le modèle capture les motifs et les caractéristiques des images dans les données d’entraînement.
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Après ces étapes, la génération de nouvelles images à partir de ce que le modèle a appris lors de l’entraînement. Les images générées sont ensuite évaluées par leur qualité visuelle, leur nouveauté et leur cohérence. En fonction des résultats de l’évaluation, un ajustement et un ré-entraînement du modèle peuvent avoir lieu pour pouvoir améliorer la qualité des images générées.
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Les images générées peuvent être utilisées dans une variété d’applications, telles que :
- La génération automatique de contenus
- La création artistique
- La conception de produits
- La réalisation de prototypes
- Etc.
Les différentes approches pour créer une image avec l’intelligence artificielle
Créer une image avec l’intelligence artificielle peut se faire de plusieurs manières, en fonction du résultat recherché. Voici les différentes approches que vous pouvez adopter pour créer une image avec l’intelligence artificielle.
Génération d’images avec des modèles pré-entraînés
Pour créer une image avec l’IA, vous avez le choix d’utiliser des modèles d’intelligence artificielle pré-entraînés, comme les réseaux génératifs antagonistes (GAN). A noter pour cette approche, il existe plusieurs architectures GAN, chacune ayant ses propres caractéristiques et résultats, dont les plus populaires sont ProGAN, StyleGAN et BigGAN. Grâce à cette approche, vous allez générer des images à partir de rien. Elle est surtout recommandée dans la création de visages, de paysages et d’œuvres d’art. Si vous souhaitez adopter cette technique, il vous faut des ressources informatiques considérables, notamment en termes de puissance de calcul et de mémoire, surtout pour des modèles de grande taille comme StyleGAN2.
Modification d’images existantes
L’autre approche vise à la modification d’images existantes. Pour cela, il faut utiliser des réseaux de neurones convolutifs. Avec cette technique, vous pouvez appliquer des filtres artistiques, changer les couleurs ou bien ajouter ou supprimer des éléments de l’image. Vous travaillez donc sur des images existantes afin d’obtenir de nouvelles images. Cette méthode est très répandue, accessible et surtout pratique. Pour pouvoir mettre en œuvre ces méthodes, vous pouvez utiliser des bibliothèques d’apprentissage automatique ou simplement des outils en ligne.
Transfert de style
Le transfert de style est une méthode permettant de prendre le style d’une image de référence et de l’appliquer à une autre image. Vous obtiendrez ainsi une nouvelle image qui conserve le contenu de l’image d’origine mais qui adopte le style de l’image de référence.
Génération de texte vers image
Cette approche consiste à utiliser des modèles de langage comme GPT pour générer une description textuelle, qui se transforme ensuite en une image par un modèle d’intelligence artificielle spécialisé.
Apprentissage par renforcement pour la création artistique
Cette méthode vise à entraîner un agent d’intelligence artificielle à créer des images en utilisant des techniques d’apprentissage par renforcement. Pour cela, l’agent reçoit des récompenses basées sur la qualité esthétique de ses créations.