Les images générées par l'IA transforment la manière dont les gens créent de l'art, du design et du contenu numérique. Grâce à l'intelligence artificielle, les ordinateurs peuvent désormais produire des images réalistes, enrichir les travaux créatifs et même soutenir les entreprises. Dans ce chapitre, nous examinerons comment l'IA génère des images, les différents types de modèles de création d'images, ainsi que leurs applications concrètes.

Comment l'IA génère des images

La génération d'images par l'IA fonctionne en apprenant à partir d'une vaste collection d'images. L'IA analyse les motifs présents dans ces images, puis crée de nouvelles images similaires. Cette technologie s'est considérablement améliorée au fil des années, produisant des images de plus en plus réalistes et créatives. Elle est désormais utilisée dans les jeux vidéo, le cinéma, la publicité et même la mode.

Méthodes initiales : PixelRNN et PixelCNN

Avant l'apparition des modèles d'IA avancés actuels, les chercheurs ont développé des méthodes de génération d'images telles que PixelRNN et PixelCNN. Ces modèles créaient des images en prédisant un pixel à la fois.

• PixelRNN : utilise un système appelé réseau de neurones récurrents (RNN) pour prédire les couleurs des pixels successivement. Bien que performant, il était très lent ;

• PixelCNN : a amélioré PixelRNN en utilisant un autre type de réseau, appelé couches convolutionnelles, ce qui a accéléré la création d'images.

Même si ces modèles représentaient une avancée, ils n'étaient pas adaptés à la production d'images de haute qualité. Cela a conduit au développement de techniques plus performantes.

Modèles Autoregressifs

Les modèles autoregressifs génèrent également des images pixel par pixel, en utilisant les pixels précédents pour prédire le suivant. Ces modèles étaient utiles mais lents, ce qui a réduit leur popularité avec le temps. Cependant, ils ont inspiré des modèles plus récents et plus rapides.

Compréhension du Texte par l’IA pour la Génération d’Images

Certains modèles d’IA peuvent transformer des descriptions écrites en images. Ces modèles utilisent des grands modèles de langage (LLM) pour comprendre les descriptions et générer des images correspondantes. Par exemple, si l’on saisit « un chat assis sur une plage au coucher du soleil », l’IA créera une image basée sur cette description.

Des modèles d’IA comme DALL-E d’OpenAI et Imagen de Google utilisent une compréhension linguistique avancée pour améliorer la correspondance entre les descriptions textuelles et les images générées. Cela est rendu possible grâce au traitement automatique du langage naturel (NLP), qui aide l’IA à convertir les mots en nombres servant à guider la création d’images.

Réseaux Antagonistes Génératifs (GAN)

L’une des avancées majeures dans la génération d’images par l’IA a été celle des Réseaux Antagonistes Génératifs (GAN). Les GAN fonctionnent à l’aide de deux réseaux neuronaux distincts :

• Générateur : crée de nouvelles images à partir de rien ;

• Discriminateur : vérifie si les images semblent réelles ou artificielles.

Le générateur tente de produire des images si réalistes que le discriminateur ne peut pas distinguer le vrai du faux. Avec le temps, les images s’améliorent et ressemblent de plus en plus à des photographies réelles. Les GAN sont utilisés dans la technologie deepfake, la création artistique et l’amélioration de la qualité d’image.

Autoencodeurs Variationnels (VAE)

Les VAE représentent une autre méthode permettant à l’IA de générer des images. Au lieu d’utiliser la compétition comme les GAN, les VAE encodent et décodent les images en utilisant des probabilités. Ils apprennent les motifs sous-jacents d’une image, puis la reconstruisent avec de légères variations. L’élément probabiliste des VAE garantit que chaque image générée est légèrement différente, ajoutant ainsi de la variété et de la créativité.

Un concept clé dans les VAE est la divergence de Kullback-Leibler (KL), qui mesure la différence entre la distribution apprise et une distribution normale standard. En minimisant la divergence KL, les VAE veillent à ce que les images générées restent réalistes tout en permettant des variations créatives.

Fonctionnement des VAE

1. Encodage : les données d’entrée x sont transmises à l’encodeur, qui produit les paramètres de la distribution de l’espace latent q(z∣x) (moyenne μ et variance σ²) ;

2. Échantillonnage dans l’espace latent : les variables latentes z sont échantillonnées à partir de la distribution q(z∣x) en utilisant des techniques telles que le truc de reparamétrisation ;

3. Décodage et reconstruction : le z échantillonné est passé dans le décodeur pour produire les données reconstruites x̂, qui doivent être similaires à l’entrée originale x.

Les VAE sont utiles pour des tâches telles que la reconstruction de visages, la génération de nouvelles versions d’images existantes, ou encore la création de transitions fluides entre différentes images.

Modèles de Diffusion

Les modèles de diffusion représentent la dernière avancée dans la génération d’images par IA. Ces modèles commencent avec un bruit aléatoire et améliorent progressivement l’image étape par étape, comme si l’on effaçait des parasites d’une photo floue. Contrairement aux GAN, qui produisent parfois des variations limitées, les modèles de diffusion peuvent générer une gamme plus large d’images de haute qualité.

Fonctionnement des modèles de diffusion

1. Processus direct (ajout de bruit) : le modèle commence par ajouter du bruit aléatoire à une image sur de nombreuses étapes jusqu'à ce qu'elle devienne totalement méconnaissable ;

2. Processus inverse (suppression du bruit) : le modèle apprend ensuite à inverser ce processus, en supprimant progressivement le bruit étape par étape pour retrouver une image significative ;

3. Entraînement : les modèles de diffusion sont entraînés à prédire et à supprimer le bruit à chaque étape, ce qui leur permet de générer des images claires et de haute qualité à partir de bruit aléatoire.

Un exemple populaire est MidJourney, DALL-E et Stable Diffusion, reconnu pour la création d'images réalistes et artistiques. Les modèles de diffusion sont largement utilisés pour l'art généré par l'IA, la synthèse d'images haute résolution et les applications de conception créative.

Exemples d’images générées par des modèles de diffusion

Défis et préoccupations éthiques

Même si les images générées par l’IA sont impressionnantes, elles présentent des défis :

• Manque de contrôle : l’IA ne génère pas toujours exactement ce que l’utilisateur souhaite ;

• Puissance de calcul : la création d’images IA de haute qualité nécessite des ordinateurs puissants et coûteux ;

• Biais dans les modèles d’IA : puisque l’IA apprend à partir d’images existantes, elle peut parfois reproduire les biais présents dans les données.

Il existe également des préoccupations éthiques :

• À qui appartient l’art généré par l’IA ? : si une IA crée une œuvre, la personne qui a utilisé l’IA en est-elle propriétaire, ou appartient-elle à l’entreprise qui a développé l’IA ?

• Images truquées et deepfakes : les GAN peuvent être utilisés pour créer des images truquées qui semblent réelles, ce qui peut entraîner de la désinformation et des problèmes de confidentialité.

Utilisations actuelles de la génération d’images par IA

Les images générées par l’IA ont déjà un impact important dans divers secteurs :

• Divertissement : les jeux vidéo, les films et l’animation utilisent l’IA pour créer des décors, des personnages et des effets ;

• Mode : les créateurs utilisent l’IA pour concevoir de nouveaux styles vestimentaires, et les boutiques en ligne proposent des essayages virtuels aux clients ;

• Design graphique : l’IA aide les artistes et les designers à réaliser rapidement des logos, des affiches et des supports marketing.

L’avenir de la génération d’images par IA

À mesure que la génération d’images par IA progresse, elle continuera de transformer la manière dont les images sont créées et utilisées. Que ce soit dans l’art, les affaires ou le divertissement, l’IA ouvre de nouvelles possibilités et facilite le travail créatif tout en le rendant plus stimulant.