Comment fonctionne la génération d'images par l'IA ? L'art de l'IA expliqué

Vous souvenez-vous que le générateur d'images de l'IA de DALL-E est devenu accessible à tous en 2021 ?

L'année suivante, Forbes estimait que plus de 1,5 million d'utilisateurs ont créé deux millions d'images par jour à l'aide de DALL-E. 

Il y a fort à parier que si vous avez tâté de l'art généré par l'IA, DALL-E a été votre premier arrêt, lui aussi.

Mais l'époque où l'on utilisait l'IA uniquement pour s'amuser est révolue. Aujourd'hui, les images générées par l'IA sont utilisées à des fins professionnelles. 

A Étude de mars 2023 a révélé que 36% des spécialistes du marketing utilisent désormais l'IA pour créer des visuels de sites web, tandis que 39% l'utilisent pour le contenu des médias sociaux. 

Pourtant, alors que de nombreuses personnes se réjouissent du potentiel créatif de l'IA, peu d'entre elles comprennent vraiment comment la génération d'images par l'IA fonctionne en coulisses. 

Comment un modèle d'IA peut-il passer de l'analyse de millions d'images à la production d'un nouveau visuel inédit sur la base d'un simple texte ? 

C'est exactement ce que je vais vous expliquer dans ce guide. Nous verrons ce qu'est la génération d'images par IA, comment elle fonctionne, quels sont les modèles d'IA qui se cachent dans les coulisses, et bien plus encore.

Commençons donc.

Qu'est-ce que la génération d'images par l'IA ?

La génération d'images par l'IA consiste à utiliser des modèles d'intelligence artificielle pour créer des images à partir de zéro. 

Il suffit de donner quelques lignes de texte à un générateur d'images d'IA, et un algorithme entraîné sur un ensemble de données d'images d'une taille absurde propose une image en quelques secondes.

Le processus ne nécessite ni pinceau ni appareil photo.

L'algo a été entraîné sur des tonnes de peintures, de photos et d'œuvres d'art numériques de tous les domaines de la vie existants et peut maintenant produire quelque chose de complètement nouveau sur la base de vos instructions.

Par "totalement nouveau", j'entends tout ce à quoi un esprit humain peut penser, qu'il soit réel ou irréel, existant ou inexistant. 

Par exemple, si vous demandez "une ville cyberpunk au coucher du soleil", l'IA créera une image inédite correspondant à votre description.

Et non, l'IA ne s'inspirera pas d'une photographie préexistante ou ne copiera pas une autre œuvre d'art. Elle génère à chaque fois quelque chose d'unique.

Mais qu'en est-il des images ?

Les images sont parfois étonnantes. Parfois hilarantes. (Avez-vous déjà demandé à une IA de générer des mains humaines ?? Bonne chance). 

Les scènes complexes avec des interactions précises entre les objets peuvent parfois perturber l'IA, ce qui entraîne des problèmes visuels qui semblent appartenir à une autre réalité.

Cependant, les modèles plus récents ont fait des progrès considérables dans le dessin des mains, des pieds et d'autres détails complexes.

Parmi les principaux générateurs d'images d'IA, on peut citer

• DALL-E
• Diffusion stable
• Voyage à mi-parcours 
• Craiyon

Chacun d'entre eux a ses propres atouts. Certains sont doués pour le photoréalisme, tandis que d'autres sont plus doués pour l'art stylisé.

Jetez un coup d'œil à cette image de pixel art réalisée par Stable Diffusion :

Alors, comment l'IA fait-elle cela d'un point de vue technique ? Voyons plus en détail comment fonctionne la génération d'images par l'IA.

Comment l'IA utilise l'apprentissage automatique pour créer des images

Le principal acteur de la génération d'images par l'IA est l'apprentissage automatique, ou ML en abrégé.

L'apprentissage automatique est un cadre informatique complexe qui permet aux algorithmes d'apprendre des modèles, de reconnaître des relations et de générer de nouvelles données sans trop d'intervention humaine. 

Grâce à leur formation sur des ensembles massifs de données, les modèles de ML apprennent d'eux-mêmes à quoi doivent ressembler les objets, les couleurs et les textures.

Il existe aujourd'hui deux techniques principales pour former ces modèles :

• Apprentissage supervisé : L'IA voit des images accompagnées de leur description, ce qui l'aide à associer des mots à des éléments visuels.
• Apprentissage non supervisé : L'IA apprend en analysant des modèles dans des ensembles massifs de données sans instructions étiquetées par l'homme, en donnant un sens aux informations visuelles par ses propres moyens.

D'un point de vue plus technique, les réseaux neuronaux constituent la technologie sous-jacente.

Il s'agit de modèles informatiques qui imitent le cerveau humain et traitent l'information par couches, un peu comme les humains.

Bien entendu, ce n'est qu'un début. 

Vous apprendrez ensuite, étape par étape, comment fonctionne l'IA de génération d'images. 

Comment fonctionne la génération d'images par l'IA (étape par étape)

Nous avons abordé les grandes lignes, mais comment la génération d'images par l'IA fonctionne-t-elle en pratique ? 

Le processus n'est pas aussi simple que d'appuyer sur un bouton et de voir la magie opérer. Derrière chaque image générée par l'IA se cache un pipeline soigneusement structuré.

Voici une vue d'ensemble de ce gazoduc.

1. Formation sur des ensembles massifs d'images

Avant qu'un modèle d'IA puisse générer des images, il doit d'abord en voir beaucoup. Et par beaucoup, j'entends des millions (voire des milliards) d'images, souvent récupérées sur l'internet. 

Ces images sont associées à des descriptions textuelles qui aident l'IA à comprendre le lien entre les mots et les éléments visuels. 

Lorsqu'il voit "un golden retriever pelucheux couché au soleil", il apprend que "pelucheux" fait référence à la texture, que "doré" fait référence à la couleur et que "couché au soleil" a une incidence sur l'éclairage et les ombres.

Cette phase est d'une importance cruciale, car un modèle d'IA ne vaut que ce que valent ses données d'apprentissage. 

Si l'ensemble de données est déséquilibré, par exemple s'il s'agit principalement d'œuvres d'art de style occidental ou de représentations biaisées de certaines professions, l'outil d'évaluation de la qualité de l'art est utilisé. Les résultats de l'IA refléteront ces préjugés. 

C'est pourquoi les chercheurs affinent constamment les ensembles de données manuellement pour garantir la diversité et l'équité, afin d'éviter des mésaventures telles que des PDG générés par l'IA qui auraient tendance à être par défaut des hommes blancs d'âge moyen.

2. Utilisation de réseaux neuronaux pour reconnaître des caractéristiques

Une fois que l'IA a ingéré une montagne d'images, elle commence à traiter les modèles à l'aide d'un logiciel de traitement de l'image. réseaux neuronaux. 

Comme il n'est pas pratique de mémoriser des images spécifiques et que cela serait péniblement limitatif, l'IA les décompose en valeurs numériques, repère les tendances et attribue des probabilités aux relations.

Par exemple, il apprend que les guitares sont généralement associées à des mains, que les chats ont tendance à avoir des moustaches et que la lumière du soleil projette des ombres douces. 

Si vous demandez à l'IA "un flamant rose portant un chapeau haut de forme et des lunettes de soleil, dansant sur une plage au coucher du soleil, rendu dans un style aquarelle", elle ne trouvera pas d'image existante à copier. 

Au lieu de cela, il génère une image originale en assemblant les concepts qu'il a appris (flamant rose, chapeau haut de forme, lunettes de soleil, plage, coucher de soleil et style aquarelle).

3. Génération d'images à l'aide de modèles d'IA

À ce stade, l'IA est prête à créer des images, mais elle ne se contente pas de les peindre trait par trait comme le ferait un artiste humain. 

Au lieu de cela, de nombreux modèles utilisent un processus appelé diffusion, qui est une technique par laquelle l'IA apprend à "récupérer" des images à partir du bruit visuel.

Voici comment cela fonctionne :

1. Les chercheurs ajoutent des couches de bruit aléatoire (par exemple, des parasites sur un vieil écran de télévision) aux images pendant la formation.
2. L'IA apprend à reconnaître les images obscurcies par le bruit.
3. Il inverse ensuite le processus, en éliminant progressivement le bruit jusqu'à ce qu'il récupère une image claire et détaillée.

Au fil du temps, l'IA devient tellement performante dans ce processus qu'elle n'a plus du tout besoin d'une image originale.

Au lieu de cela, lorsque vous saisissez un texte, l'IA part d'un bruit pur et l'affine pixel par pixel jusqu'à ce qu'une image entièrement nouvelle apparaisse.

4. Affiner les résultats par une formation itérative

Si les images générées par l'IA peuvent être d'un réalisme époustouflant, le processus n'est pas parfait.

C'est là que les modèles d'IA ont besoin d'une formation itérative.

Les modèles d'IA s'améliorent grâce à une boucle de rétroaction dans laquelle ils comparent constamment les images qu'ils génèrent à des images réelles.

Pour ce faire, on utilise souvent deux réseaux concurrents :

• Un générateur, qui crée de nouvelles images
• Un discriminateur, qui tente de déterminer si ces images sont vraies ou fausses

Le générateur s'améliore pour tromper le discriminateur, et le discriminateur s'améliore pour repérer les faux.

Ce jeu sans fin pousse l'IA à s'améliorer jusqu'à ce que les images générées deviennent presque impossibles à distinguer des images réelles.

À chaque itération, les modèles d'IA deviennent plus intelligents, plus rapides et mieux à même de comprendre des détails subtils tels que les reflets sur l'eau, la façon dont les différents matériaux interagissent avec la lumière et, oui, comment générer enfin des mains humaines qui n'ont pas l'air d'appartenir à une horreur ancestrale.

Types de modèles de génération d'images par l'IA

Sous le capot, les générateurs d'images d'IA utilisent différents types de modèles pour donner vie aux pixels.

Voici quelques grands types de ces modèles.

1. Réseaux adversoriels génératifs (GAN)

Comme indiqué précédemment, GANs se compose de deux réseaux neuronaux - un générateur et un discriminateur - qui s'affrontent. Le générateur crée des images tandis que le discriminateur évalue leur authenticité. 

Au fil du temps, le générateur améliore sa capacité à produire des images réalistes qui peuvent tromper le discriminateur. Les GAN sont largement utilisés pour créer des images photoréalistes de haute qualité.

2. Modèles de diffusion

Modèles de diffusion générer des images en ajoutant progressivement du bruit aux données, puis en apprenant à inverser le processus.

À partir d'un bruit aléatoire, le modèle affine l'image étape par étape, guidé par une invite textuelle.

Cette approche est connue pour produire des résultats très détaillés et diversifiés.

3. Autoencodeurs variationnels (VAE)

VAE encoder des images dans un format compressé espace latent et les décoder en images. En échantillonnant cet espace latent, les VAE peuvent générer de nouvelles images qui ressemblent aux données d'apprentissage. 

Ils sont souvent utilisés pour des tâches nécessitant une génération d'images contrôlée et structurée.

4. Transfert de style neuronal (NST)

Vous avez toujours voulu voir le portrait de votre animal de compagnie dans le style Nuit étoilée de Van Gogh ? Il vous faut NSTL'expertise de la Commission européenne. 

NST prend deux images existantes, l'une pour le contenu et l'autre pour le style, et les mélange. 

Il utilise des réseaux neuronaux profonds pour isoler et mélanger des caractéristiques telles que les textures, les couleurs et les motifs, créant ainsi des résultats visuellement saisissants qui imitent le style d'œuvres d'art célèbres ou de conceptions uniques.

Applications de la génération d'images par l'IA

Ce qui nécessitait autrefois des heures de travail manuel de conception peut désormais être réalisé en quelques minutes grâce à l'outil adéquat. Outils de création de contenu AI.

Voici quelques-unes des utilisations les plus marquantes de la génération d'images par l'IA aujourd'hui :

• Créateurs de publicité : Les marques utilisent des générateurs d'images IA pour créer des graphiques publicitaires, des rendus de produits et des visuels de campagne pour une fraction du coût et du temps des méthodes de conception traditionnelles.

• Art : Les artistes et les concepteurs utilisent l'IA pour créer de nouveaux styles, remixer l'esthétique existante et explorer des concepts visuels qu'ils n'auraient peut-être pas imaginés par eux-mêmes.

• Vignettes et images de blogs et de médias sociaux : Grâce à l'IA, les blogueurs n'ont plus besoin de rechercher des photos de stock ou de s'appuyer sur des graphiques génériques. Ils peuvent simplement générer des images personnalisées qui correspondent au thème de leur contenu.

• Développement de jeux et de mondes virtuels : Les développeurs de jeux vidéo utilisent l'IA pour générer des textures détaillées, des dessins de personnages et, parfois, des paysages entiers.

Comment vérifier si une image a été générée par l'IA ? 

Il est de plus en plus difficile de faire la différence entre les images créées par l'homme et celles créées par l'IA, car l'IA génère des images de plus en plus réalistes.

Il existe toutefois quelques techniques manuelles permettant de vérifier si une image a été générée par l'IA.

Recherchez les détails non naturels

L'IA n'est pas parfaite et, parfois, des erreurs minimes mais révélatrices la trahissent.

Surveillez les doigts de forme bizarre, les expressions faciales non naturelles, les éclairages incohérents ou les motifs asymétriques qui ne correspondent pas à la physique du monde réel. 

Même les modèles d'IA les plus avancés ont parfois du mal à rendre des mains, des yeux ou des textures complexes réalistes.

Vérifier les zones trop lisses ou floues

Les images générées par l'IA ont souvent un aspect étrangement doux, en particulier dans les zones très détaillées. 

Si une image semble trop lisse, manque de texture fine ou présente des bords flous là où il devrait y avoir de la netteté, elle peut être le résultat de la génération d'IA.

Analyser les ombres et les reflets

L'un des points faibles de l'IA est de reproduire avec précision la façon dont la lumière interagit avec les objets.

Les reflets dans les miroirs ou les fenêtres peuvent ne pas correspondre à la scène réelle, et les ombres peuvent sembler incohérentes ou physiquement impossibles.

Si quelque chose dans l'éclairage semble "éteint", cela vaut la peine d'approfondir la question.

Utiliser la recherche inversée d'images

Si vous pensez qu'une image pourrait être générée par l'IA, essayez d'effectuer une recherche d'image inversée.

Vous pouvez utiliser la fonction de recherche d'images de Google à cette fin. 

Les images générées par l'IA n'ont souvent pas d'origine sur le web, contrairement aux photos de stock ou au contenu généré par les utilisateurs.

Si une image n'apparaît pas dans les résultats de recherche, il se peut qu'elle ait été créée par l'IA. 

Zoomer et inspecter les moindres détails

Au premier coup d'œil, les images d'IA peuvent sembler parfaites.

Mais lorsque l'on fait un zoom avant, des artefacts étranges, des textures répétitives ou des distorsions de petits détails (comme le motif d'un cheveu ou d'un tissu) peuvent devenir perceptibles.

Malgré toutes ces méthodes manuelles, il existe de nombreux détails plus fins que l'œil humain ne peut tout simplement pas saisir. 

Les détecteurs d'images de l'IA étant désormais à notre disposition, nous n'avons plus besoin de nous préoccuper de la détection manuelle d'images pour l'IA. 

Prendre Détecteur d'images de l'IA indétectablepar exemple.

Il vous suffit de télécharger la photo et le détecteur, qui utilise des algorithmes d'apprentissage automatique, analyse l'image en profondeur pour détecter les empreintes digitales de l'IA qui ne sont pas toujours visibles à l'œil nu.

Vous vous souvenez de l'image du chapeau de flamant rose générée par l'IA à diffusion stable il y a quelques sections ?

Il n'a pas pu tromper l'IA indétectable. Voyez par vous-même ci-dessous.

Ainsi, si vous n'êtes pas sûr qu'une image soit de l'IA ou non, utilisez la fonction d'IA indétectable Détecteur d'images AI pour obtenir la réponse.

Réflexions finales

La génération d'images par l'IA n'est plus un concept futuriste.

Il est là, il évolue et devient un élément fondamental de la création de contenu numérique. 

Comprendre comment fonctionne la génération d'images par l'IA vous donne donc un avantage crucial dans l'atmosphère actuelle, qu'il s'agisse du marché de l'emploi ou du cercle personnel.

Parallèlement, il est tout aussi important de pouvoir distinguer les images générées par l'IA pour les raisons suivantes son utilisation croissante pour la fabrication de deepfakes.

Cette capacité vous aidera également à repérer les indices d'IA dans vos images afin de les supprimer. contourner la détection de contenu par l'IA. 

Mais avec le détecteur d'images d'IA d'Undetectable AI, nous n'avons plus à nous en préoccuper.

Grâce à des algorithmes avancés d'apprentissage automatique, notre détecteur peut identifier avec précision les images générées par l'IA.

Ne nous croyez pas sur parole quand vous pouvez Testez-le vous-même.

Pendant que vous êtes ici, n'oubliez pas d'explorer notre détecteur d'IA et notre humanisateur dans le widget ci-dessous !