Génération de texte vers image et transfert de style : deux méthodes courantes pour créer image IA

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La technologie évolue à un rythme effréné. Parmi les avancées les plus révolutionnaires de notre époque, il y a l’intelligence artificielle. Aujourd’hui, cette puissante technologie s’étend à un domaine aussi visuel et expressif que celui de la création d’images. En fait, créer une image à l’aide de l’IA devient une pratique courante pour de nombreuses raisons. De nombreuses approches peuvent être adoptées pour créer image IA, dont la génération de texte vers image et le transfert de style. Découvrez de près ces deux méthodes de génération d’image IA.

Les raisons pour lesquelles la création d’une image IA devient une pratique courante

Par rapport à la méthode traditionnelle, la création d’une image à l’aide d’IA permet de générer du contenu visuel rapidement et efficacement. Les modèles d’IA peuvent créer des images de haute qualité en un temps relativement court. Voilà pourquoi cette approche est appréciée face à la demande croissante de contenu visuel pour les sites web, les médias sociaux et la publicité. Cette innovation rencontre un succès dans divers secteurs, y compris la mode, le jeu vidéo, la médecine, l’architecture, le cinéma, etc. 

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De cette source, l’IA permet aussi d’automatiser certaines tâches de conception et de création d’images. Cela libère du temps pour les humains afin qu’ils puissent se concentrer sur des aspects plus stratégiques de leur travail. L’IA peut parfaitement remplacer les créatifs humains, mais ce n’est pas vraiment l’idée mais plutôt de les aider à générer des idées, à explorer de nouvelles directions créatives et surtout d’accélérer le processus de création. 

Génération de texte vers image et transfert de style : caractéristiques et principe de fonctionnement

Dans le cadre d’une création d’image IA, de nombreuses méthodes peuvent être utilisées pour obtenir le résultat. Parmi elles, on cite la génération de texte vers image et le transfert de style. 

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Génération de texte vers image

La génération de texte vers image est une approche permettant de créer des images réalistes à partir de zéro. Elle utilise un modèle d’IA pour convertir une description textuelle en une image correspondante. Plusieurs architectures de modèles d’intelligence artificielle peuvent être utilisées pour la génération de texte vers image, mais la plus utilisée est la combinaison de modèles de langage comme GPT avec des architectures de génération d’images comme DALL-E. Il suffit de fournir une phrase décrivant l’image que vous souhaitez créer. Le modèle génère ensuite une image représentant cette scène. Cette méthode passe par plusieurs étapes : 

  • Prétraitement des données vise à nettoyer le texte, à le tokeniser et à la représenter de manière appropriée pour l’entrée du modèle. Les images doivent être redimensionnées et normalisées. 
  • Entraînement du modèle consiste à entraîner le modèle à associer chaque description textuelle à l’image correspondante. 
  • Validation et ajustement doivent avoir lieu après l’entraînement initial. Cela permet de valider la performance du modèle et d’ajuster les hyperparamètres du modèle. L’entraînement ne doit s’arrêter que lorsque vous obtenez les résultats souhaités. 
  • Génération d’images est l’étape où vous allez utiliser le modèle entraîné pour générer des images à partir de descriptions textuelles. 
  • Evaluation des images générées pour leur qualité et leur cohérence. 

Transfert de style

Le transfert de style consiste à prendre le contenu structurel d’une image et d’appliquer le style autre image. Cette méthode est généralement adoptée pour créer des œuvres d’art uniques et explorer de nouveaux styles visuels. Le transfert de style combine ainsi le contenu original et le style d’une autre image. Cette approche se déroule aussi étape par étape. Vous devez en premier lieu sélection une image de contenu, dont vous souhaitez conserver le contenu structurel, et une image de style, dont vous souhaitez adopter l’esthétique. 

Le prétraitement des images est l’étape suivante, qui à redimensionner les images pour qu’elles aient la même taille et à normaliser les valeurs des pixels. Ensuite, il faut choisir un modèle. Pour cela, plusieurs architectures de réseaux neuronaux s’offrent à vous pour le transfert de style. Vous utilisez ensuite le modèle choisi pour extraire les caractéristiques de l’image de contenu et l’image de style. Ces caractéristiques sont généralement obtenues à partir de différentes couches du réseau neuronal. Vous pouvez calculer la perte de style et de contenu afin de connaître à quel point l’image générée conserve le contenu de l’image de contenu d’origine. Vient ensuite l’optimisation permettant de minimiser la perte de contenu et la perte de style. 

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