Un artiste IA imagine ce qui se trouve en dehors du cadre de peintures célèbres, dont Girl with a Pearl Earring

Un artiste IA imagine ce qui se trouve en dehors du cadre de peintures célèbres, dont Girl with a Pearl Earring


Un artiste IA peut désormais donner un aperçu de ce à quoi les paramètres d’arrière-plan de peintures et de photos célèbres ont pu ressembler.

OpenAI, une société basée à San Francisco, a créé un nouvel outil appelé “Outpainting” pour son système d’IA text-to-image, DALL-E.

Outpainting permet au système d’imaginer ce qui est en dehors du cadre de peintures célèbres telles que Girl with The Pearl Earring, Mona Lisa et Dogs Playing Poker.

Comme les utilisateurs l’ont montré, il peut le faire avec n’importe quel type d’image, comme l’homme sur le logo de Quaker Oats et la couverture de l’album des Beatles “Abbey Road”.

DALL-E s’appuie sur des réseaux de neurones artificiels (ANN), qui simuler le fonctionnement du cerveau pour apprendre et créer une image à partir d’un texte.

COMMENT ÇA MARCHE?

OpenAI a créé un nouvel outil appelé “Outpainting” pour son système d’IA text-to-image, appelé DALL-E 2.

DALL-E 2 et son prédécesseur DALL-E reposent sur des réseaux de neurones artificiels (RNA), qui simuler le fonctionnement du cerveau pour apprendre.

Les ANN peuvent être formés pour reconnaître des modèles d’informations, comme la parole, des données textuelles ou des images visuelles.

Les développeurs d’OpenAI ont rassemblé des données sur des millions de photos pour permettre à l’algorithme DALL-E d'”apprendre” à quoi différents objets sont censés ressembler et éventuellement de les assembler.

Lorsqu’un utilisateur saisit du texte pour que DALL-E génère une image, il note une série de fonctionnalités clés qui pourraient être présentes

Un deuxième réseau de neurones, appelé modèle de diffusion, crée ensuite l’image et génère les pixels nécessaires pour la visualiser et la reproduire.

Avec Outpainting, les utilisateurs doivent décrire les nouveaux visuels étendus sous forme de texte à DALL-E avant qu’il ne puisse les « peindre ».

Outpainting, qui s’adresse principalement aux professionnels qui travaillent avec des images, permettra aux utilisateurs “d’étendre leur créativité” et de “raconter une histoire plus grande”, selon OpenAI.

La société a déclaré dans un article de blog: “Aujourd’hui, nous introduisons Outpainting, une nouvelle fonctionnalité qui aide les utilisateurs à étendre leur créativité en poursuivant une image au-delà de ses frontières d’origine – en ajoutant des éléments visuels dans le même style ou en prenant une histoire dans de nouvelles directions – simplement en utilisant une description en langage naturel.

« Avec Outpainting, les utilisateurs peuvent étendre l’image d’origine, en créant des images à grande échelle dans n’importe quel rapport d’aspect.

‘Outpainting prend en compte les éléments visuels existants de l’image – y compris les ombres, les reflets et les textures – pour maintenir le contexte de l’image originale.’

L’artiste américain August Kamp a utilisé Outpainting pour réinventer le célèbre tableau de 1665 « Girl with a Pearl Earring » de Johannes Vermeer.

Étonnamment, l’outil a réussi à créer un arrière-plan qui imitait le style de peinture de l’original.

Les résultats montrent la célèbre fille dans un cadre domestique, entourée de vaisselle, de plantes d’intérieur, de fruits, de boîtes et plus encore.

Cela contraste avec la simplicité du classique de Vermeer, qui représente la jeune fille sur un fond sombre et vierge.

D’autres tentatives sont un peu plus idiotes – l’une montre le sujet de Mona Lisa faisant le geste de la corne du diable avec sa main, avec un OVNI et un robot tueur en arrière-plan.

Une autre montre l’homme du logo Quaker Oats avec un gros buste et vêtu d’une robe, entouré de bouteilles de boissons.

La jeune fille à la perle est une peinture à l'huile sur toile (vers 1665) de l'artiste néerlandais Johannes Vermeer.  Sur la photo, la peinture originale, sans aucune manipulation de l'IA

La jeune fille à la perle est une peinture à l’huile sur toile (vers 1665) de l’artiste néerlandais Johannes Vermeer. Sur la photo, la peinture originale, sans aucune manipulation de l’IA

Et encore une autre montre quelques personnes traversant le célèbre passage clouté à l’extérieur d’Abbey Road Studies avec les Beatles avec une dispersion de feuilles d’automne, bien que la photo originale ait été prise au plus fort de l’été.

Selon The Verge, DALL-E est disponible pour plus d’un million de personnes via un programme bêta, qui offre aux utilisateurs un certain nombre de générations d’images gratuites.

Les gens peuvent s’inscrire sur une liste d’attente pour “créer avec DALL-E” sur le site Web d’OpenAI, bien que la société ait déclaré qu’elle “envoyait des invitations progressivement au fil du temps”.

DALL-E permet déjà des modifications dans une image générée ou téléchargée – une capacité connue sous le nom d’Inpainting.

Il est capable de remplir automatiquement les détails, tels que les ombres, lorsqu’un objet est ajouté, ou même de modifier l’arrière-plan pour qu’il corresponde, si un objet est déplacé ou supprimé.

DALL-E peut également produire une image entièrement nouvelle à partir d’une description textuelle, telle que « un fauteuil en forme d’avocat » ou « une vue en coupe d’une noix ».

Un autre exemple classique du travail de DALL-E est celui des “ours en peluche travaillant sur de nouvelles recherches sur l’IA sous l’eau avec la technologie des années 1990”.

Image DALL-E de l'invite

Image DALL-E de l’invite “Les ours en peluche travaillent sur de nouvelles recherches sur l’IA sous l’eau avec la technologie des années 1990”

OpenAI est également connu pour l’audio généré par l’IA.

En 2020, il a révélé Jukebox, un réseau de neurones qui génère des approximations étranges de chansons pop dans le style de plusieurs artistes, dont Elvis Presley, Frank Sinatra et David Bowie.

Le réseau neuronal génère de la musique, y compris un chant rudimentaire complet avec des paroles en anglais et une variété d’instruments comme la guitare et le piano.

OpenAI a récupéré 1,2 million de chansons, dont 600 000 sont chantées en anglais, sur Internet et leur a associé les paroles et les métadonnées, qui ont été introduites dans l’IA pour générer des approximations des différents artistes.

COMMENT LES INTELLIGENCES ARTIFICIELLES APPRENNENT EN UTILISANT LES RÉSEAUX DE NEURONES

Les systèmes d’IA reposent sur des réseaux de neurones artificiels (ANN), qui tentent de simuler le fonctionnement du cerveau pour apprendre.

Les ANN peuvent être formés pour reconnaître des modèles d’informations – y compris la parole, les données textuelles ou les images visuelles – et sont à la base d’un grand nombre des développements de l’IA au cours des dernières années.

L’IA conventionnelle utilise des entrées pour “enseigner” un algorithme sur un sujet particulier en lui fournissant d’énormes quantités d’informations.

Les systèmes d'IA reposent sur des réseaux de neurones artificiels (ANN), qui tentent de simuler le fonctionnement du cerveau pour apprendre.  Les ANN peuvent être formés pour reconnaître les modèles d'informations - y compris la parole, les données textuelles ou les images visuelles

Les systèmes d’IA reposent sur des réseaux de neurones artificiels (ANN), qui tentent de simuler le fonctionnement du cerveau pour apprendre. Les ANN peuvent être formés pour reconnaître les modèles d’informations – y compris la parole, les données textuelles ou les images visuelles

Les applications pratiques incluent les services de traduction linguistique de Google, le logiciel de reconnaissance faciale de Facebook et les filtres en direct de modification d’image de Snapchat.

Le processus de saisie de ces données peut prendre énormément de temps et se limiter à un seul type de connaissances.

Une nouvelle race d’ANN appelée Adversarial Neural Networks oppose l’esprit de deux robots IA, ce qui leur permet d’apprendre l’un de l’autre.

Cette approche est conçue pour accélérer le processus d’apprentissage, ainsi que pour affiner le résultat créé par les systèmes d’IA.

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