Comment une IA génère une image ?
Une intelligence artificielle peut générer une image en utilisant un modèle de machine learning génératif. Ce modèle est formé sur une grande quantité de données d'images réelles trouvées sur Internet et apprend les distributions statistiques des caractéristiques des images telles que les couleurs, les textures, les formes, la luminosité, la saturation, etc.
Après avoir été formé, le modèle peut être utilisé pour générer de nouvelles images en tirant des échantillons aléatoires de la distribution apprise (appelé samplers). Les réseaux de neurones génératifs adversariels (GANs) et les variational autoencoders (VAEs) sont deux types de modèles couramment utilisés pour générer des images.
Les images générées peuvent sembler réalistes et variées, mais peuvent également avoir des limitations en termes de qualité et de fidélité par rapport aux images réelles.
Un réseau de neurones génératifs adversariels (GANs en anglais) est un type de modèle de machine learning génératif qui consiste en deux réseaux de neurones : un générateur et un discriminant. Le générateur est formé pour générer des images en utilisant des entrées aléatoires, tandis que le discriminant est formé pour distinguer les images réelles des images générées par le générateur. Les deux réseaux sont entraînés simultanément dans un processus adversarial, où le générateur cherche à produire des images plus réalistes pour duper le discriminant, tandis que le discriminant cherche à mieux distinguer les images réelles des images générées.
Le but final est d'obtenir un générateur capable de produire des images réalistes qui semblent provenir de la même distribution statistique que les images réelles utilisées pour former le modèle. Les GANs sont souvent utilisés pour générer des images réalistes dans des domaines tels que la photographie, l'art et l'animation.
Les variational autoencoders (VAEs en anglais) sont un autre type de modèle de machine learning génératif. Ils se composent d'un encodeur et d'un décodeur, qui travaillent ensemble pour générer des images. L'encodeur encode une entrée d'image en un vecteur latent de faible dimension qui représente les caractéristiques clés de l'image. Ce vecteur peut être décodé par le décodeur pour générer une image qui ressemble à l'entrée originale.
Les VAEs sont formés en utilisant une reconstruction de l'erreur qui mesure la différence entre l'image d'entrée et la reconstruction générée. En plus de la reconstruction, les VAEs utilisent également une régularisation basée sur la distribution des vecteurs latents pour contrôler les propriétés statistiques des images générées. Les VAEs peuvent être utilisés pour générer des images réalistes et contrôler certaines propriétés statistiques des images, mais ont souvent des limitations en termes de qualité de l'image et de variabilité de la génération.
Sur iAMoi on utilise ce type de technologie pour créer nos photos personnalisées avec l'IA et proposer des photos de profils sociaux uniques autour des thèmes choisis.
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