Vous êtes-vous déjà demandé comment l’IA génère des images qui nous étonnent tous ?
L’IA, ou intelligence artificielle, est un vaste domaine de l’informatique qui cherche à créer des machines intelligentes capables d’effectuer des tâches nécessitant généralement l’intelligence humaine. Il ne s’agit pas d’une seule technologie, mais plutôt d’un ensemble de techniques et d’approches qui permettent aux machines d’apprendre, de raisonner et d’agir de manière autonome.
Bien qu’il s’agisse d’une technologie qui nous inspire aujourd’hui, cette technologie, qui a suscité de nombreuses critiques dans le domaine de l’art et de la génération d’images, s’est considérablement améliorée en imitant l’humain à partir de 2024.
Mais comment l’IA génère-t-elle des images ? Eh bien, expliquons-nous.
Comment l’IA génère-t-elle des images ?
L’IA possède la remarquable capacité de créer du contenu visuel grâce à l’utilisation de diverses méthodologies, englobant un spectre de techniques. Ces méthodes, utilisées par l’IA, permettent de générer des images d’une manière qui met en valeur la polyvalence et l’ingéniosité intégrées aux systèmes d’intelligence artificielle.
Si vous vous êtes déjà demandé comment l’IA génère des images, voici les méthodes les plus couramment utilisées par les systèmes d’IA pour générer des œuvres d’art que nous admirons tous :
- Réseaux adverses génératifs (GAN)
- Auto-encodeurs variationnels (VAE)
- Réseaux de neurones convolutifs (CNN)
- Réseaux neuronaux récurrents (RNN)
- Traduction d’image à image
- Synthèse texte-image
- Transfert de style
Réseaux adverses génératifs (GAN)
Les GAN sont un type d’algorithme d’apprentissage en profondeur utilisé pour générer de nouvelles images. Ils sont constitués de deux réseaux de neurones : un générateur et un discriminateur. Le générateur crée de nouvelles images, tandis que le discriminateur évalue les images générées et indique au générateur si elles sont réalistes ou non. Les deux réseaux travaillent ensemble pour améliorer la capacité du générateur à créer des images réalistes.
Le réseau générateur prend en entrée un vecteur de bruit aléatoire et produit une image synthétique. Le réseau discriminateur prend l’image synthétique et une image réelle en entrée et prédit la probabilité que l’image soit réelle. Pendant la formation, le générateur essaie de produire des images qui peuvent tromper le discriminateur en lui faisant croire qu’elles sont réelles, tandis que le discriminateur essaie de classer correctement les images comme réelles ou fausses.
Les GAN ont été utilisés pour générer une large gamme d’images, notamment des visages, des objets et des scènes. Ils ont également été utilisés dans diverses applications telles que la traduction d’image à image, l’augmentation de données et le transfert de style.
Bien que les GAN ne soient pas la seule réponse à la question de savoir comment l’IA génère des images, ils constituent un élément très important.
Auto-encodeurs variationnels (VAE)
Une autre façon de répondre à la manière dont l’IA génère des images est de dire par les auto-encodeurs variationnels (VAE).
Les VAE sont un autre type d’algorithme d’apprentissage en profondeur utilisé pour générer de nouvelles images. Ils sont constitués d’un réseau de codeurs et d’un réseau de décodeurs. Le réseau de codeurs mappe l’image d’entrée sur un espace latent, qui est une représentation de dimension inférieure de l’image. Le réseau de décodeur mappe l’espace latent sur l’image d’entrée.
Lors de la formation, le VAE apprend à minimiser l’écart entre l’image d’entrée et l’image reconstruite. Le VAE apprend également une distribution probabiliste sur l’espace latent, qui peut être utilisée pour générer de nouvelles images.
Pour générer une nouvelle image, le VAE échantillonne un code latent issu de la distribution probabiliste et le fait passer via le réseau de décodeurs. Le réseau de décodeurs génère une nouvelle image basée sur le code latent.
Les VAE ont été utilisés pour générer des images similaires aux données d’entraînement, mais ils peuvent également être utilisés pour générer des images qui ne sont pas présentes dans les données d’entraînement. Ils ont été utilisés dans diverses applications telles que la génération d’images, la traduction d’image à image et l’augmentation de données.
Réseaux de neurones convolutifs (CNN)
Les CNN sont un type de réseau neuronal largement utilisé pour les tâches de traitement d’images. Ils peuvent être utilisés pour générer de nouvelles images en apprenant les modèles et les structures des images, puis en générant de nouvelles images basées sur ces modèles.
Les CNN se composent de plusieurs couches convolutives qui apprennent à détecter des caractéristiques de plus en plus complexes dans les images. Les couches convolutives sont suivies de couches de regroupement qui réduisent les dimensions spatiales des cartes de caractéristiques. Enfin, des couches entièrement connectées sont utilisées pour effectuer les prédictions finales.
Pour générer une nouvelle image à l’aide d’un CNN, le réseau prend un vecteur de bruit aléatoire en entrée et le transmet à travers les couches de convolution et de pooling. Les couches entièrement connectées génèrent ensuite une nouvelle image basée sur les cartes de caractéristiques produites par les couches convolutionnelles et de pooling.
Les CNN ont été utilisés pour générer des images similaires aux données d’entraînement, mais ils peuvent également être utilisés pour générer des images qui ne sont pas présentes dans les données d’entraînement. Ils ont été utilisés dans diverses applications telles que la génération d’images, la traduction d’image à image et l’augmentation de données.
Et par conséquent, la méthode CNN peut également être proposée comme une réponse potentielle à la question de savoir comment l’IA génère des images.
Réseaux de neurones récurrents (RNN)
Les RNN sont un type de réseau neuronal bien adapté au traitement de données séquentielles telles que du texte ou des données de séries chronologiques. Ils peuvent également être utilisés pour générer des images en apprenant les séquences de pixels dans les images, puis en générant de nouvelles séquences de pixels pour créer de nouvelles images.
Les RNN consistent en une boucle de connexions récurrentes qui permettent aux informations des pas de temps précédents d’influencer l’étape en cours. Cela permet au réseau de capturer les dépendances temporelles dans les données.
Pour générer une nouvelle image à l’aide d’un RNN, le réseau prend une initialisation aléatoire des pixels de l’image en entrée et la traite via la boucle récurrente. A chaque pas de temps, le réseau applique une fonction d’activation non linéaire à l’état actuel des pixels et utilise la sortie comme nouvel état. Ce processus se poursuit jusqu’à ce que la longueur souhaitée de l’image soit atteinte.
Les RNN ont été utilisés pour générer des images similaires aux données d’entraînement, mais ils peuvent également être utilisés pour générer des images qui ne sont pas présentes dans les données d’entraînement. Ils ont été utilisés dans diverses applications telles que la génération d’images, la traduction d’image à image et l’augmentation de données.
Traduction d’image à image
La traduction image à image est une technique qui implique la formation d’un réseau neuronal pour traduire une image d’entrée en une nouvelle image avec les attributs souhaités. Par exemple, traduire une photo d’un chat en tableau.
Cette technique peut être utilisée pour générer de nouvelles images qui ne sont pas présentes dans les données d’entraînement. Le réseau apprend à traduire l’image d’entrée en une nouvelle image basée sur les modèles et les structures tirés des données d’entraînement.
La traduction image à image a été utilisée dans diverses applications telles que le transfert de style, la synthèse d’images et l’augmentation des données.
Synthèse texte-image
La synthèse texte-image est une technique qui consiste à générer une image basée sur une description textuelle. Par exemple, générer une image d’un chat basée sur le texte « un chat noir aux pattes blanches ».
Cette technique peut être utilisée pour générer de nouvelles images qui ne sont pas présentes dans les données d’entraînement. Le réseau apprend à générer des images basées sur les modèles et les structures apprises à partir des données d’entraînement et de la description textuelle.
La synthèse texte-image a été utilisée dans diverses applications telles que la génération d’images, la traduction image-image et l’augmentation des données.
Même si la question de savoir comment l’IA génère des images reste sans réponse, les applications basées sur l’IA telles que Adobe Luciolespécialisée dans le texte en image méthode, resteront probablement à l’ordre du jour pendant encore longtemps.
Transfert de styles
Le transfert de style est une technique qui consiste à transférer le style d’une image vers une autre image. Par exemple, transférer le style d’un tableau sur une photo d’un chat.
Cette technique peut être utilisée pour générer de nouvelles images qui ne sont pas présentes dans les données d’entraînement. Le réseau apprend à transférer le style de l’image d’entrée vers une nouvelle image en fonction des modèles et des structures tirés des données d’entraînement.
Le transfert de style a été utilisé dans diverses applications telles que la génération d’images, la traduction d’image à image et l’augmentation de données.
Inspiration de l’un, haine de l’autre
Savoir comment l’IA génère des images est loin de comprendre la sensibilité de cette technologie.
La magie de la génération d’images IA fait apparaître un éventail éblouissant de possibilités, mais son éclat projette également des ombres sur des préoccupations éthiques. Les préjugés sont une bête cachée : les algorithmes entraînés sur de vastes ensembles de données reflètent souvent des préjugés sociétaux, crachant des images faussées par la race, le sexe ou d’autres facteurs. Cela peut perpétuer des stéréotypes néfastes et marginaliser des groupes déjà vulnérables.
Vient ensuite l’épineuse question du droit d’auteur et de la paternité. L’art de l’IA emprunte beaucoup aux œuvres existantes, soulevant la question de savoir à qui appartient réellement la création. Les artistes dont les styles sont imités devraient-ils être indemnisés ? Ou l’IA elle-même mérite-t-elle du crédit ? Les zones grises juridiques non résolues abondent.
La désinformation se cache également au coin de la rue. Les images hyperréalistes générées par l’IA peuvent brouiller les frontières entre vérité et fiction, alimentant ainsi la propagation des « deepfakes » et des récits manipulés. Cela peut éroder la confiance dans les médias, semer la discorde et même influencer les élections.
Enfin, l’impact sur la créativité humaine mérite une pause. L’IA remplacera-t-elle les artistes, laissant les toiles nues et les studios silencieux ? Ou va-t-il susciter de nouvelles formes de collaboration, amplifiant l’imagination humaine grâce à ses coups de pinceau numériques ? Naviguer dans ce nouveau paysage artistique nécessite une réflexion approfondie.
Ces dilemmes éthiques nécessitent un dialogue ouvert, des réglementations solides et un développement responsable. Ce n’est qu’alors que la génération d’images IA pourra véritablement dessiner un avenir meilleur pour l’art, la technologie et la société dans son ensemble. Eh bien, au moins après avoir écrit ces lignes, vous n’avez plus à vous demander comment l’IA génère des images.
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