Activité 2 : Comprendre les algorithmes de génération d'images.

Nous allons travailler avec l'excellente vidéo de David Louapre (de la chaîne YouTube ScienceEtonnante)

Lire à partir de 15:20

1. Le principe de fonctionnement des algorithmes de générations d'image par «diffusion»

1.1 Le débruitage progressif sur un seul type d'images

• étape 1 : on bruite des images de chat

• étape 2 : on entraine un réseau de neurones à débruiter ces images de chat

• étape 3: une fois entrainé, on fait débruiter au réseau de neurones une image constituée de pixels aléatoires : cela «hallucine» un chat.

Sites permettant de générer :

• des fausses personnes : https://thispersondoesnotexist.com/
• des faux chats: https://thesecatsdonotexist.com/
• des fausses voitures: https://www.thisautomobiledoesnotexist.com/

1.2 Le débruitage progressif polyvalent

Le réseau est maintenant entraîné à créer des images de plusieurs catégories différentes (chat, arbre, voiture...)

1.3 Le «plongement» de la phrase descriptive

Chaque instruction peut être «plongée» dans un espace mathématique selon le sens de ses mots:

On entraine notre réseau sur chacun de ces plongements :

Le réseau est maintenant capable de créer une image décrite en langage naturel, et non plus simplement par une catégorie donnée.

2. Sites de création d'images (sans connexion)

• Pour voir le débruitage progressif : https://fr.vittascience.com/ia/image-generate.php

• Pour avoir des images de bien meilleure qualité : https://perchance.org/ai-text-to-image-generator