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IA GÉNÉRATIVE CRÉATIVE
L’IA générative s’est rapidement imposée comme un outil essentiel pour les artistes. Lisez ce qui suit pour découvrir en quoi consiste l’art produit par l’IA générative, comment le créer et comment vous en servir.
Prompt : Trois tours Eiffel dans le désert avec un fleuve ; photoréalisme
Il existe plusieurs types d’intelligence artificielle générative.
Qu’il s’agisse d’écrire un poème ou un e-mail, de nombreux modèles linguistiques spécialement entraînés peuvent aider à générer du texte. Pour les illustrations, les créations picturales, les logos et autres contenus, des modèles de diffusion entraînés sur des images aident les artistes à réaliser toutes sortes d’éléments visuels. Les outils d’IA générative les plus répandus utilisent l’un de ces modèles.
Les artistes utilisent l’IA générative pour réaliser différentes œuvres, des poèmes aux stories en passant par des créations ressemblant à des tableaux ou photos traditionnels. Grâce à la rapidité et à la souplesse de l’IA générative, les spécialistes de la création peuvent accélérer le démarrage et la finalisation de leurs projets, et bénéficient de nouvelles possibilités intéressantes d’expression créative.
Les artistes puisent leur inspiration dans tout ce qui les entoure, que ce soit les arbres d’une forêt, les villes ou leur propre reflet dans un miroir. L’intelligence artificielle générative utilise également une grande quantité d’informations sous forme de mots et d’images pour générer des œuvres à partir d’un prompt.
Cette technologie s’appuie sur un réseau neuronal, c’est-à-dire un système mathématique, ou algorithme, qui identifie des schémas dans de vastes jeux de données. Lorsque vous demandez à un générateur d’IA de représenter un arbre, il utilise les informations qu’il a apprises sur les arbres pour créer une image. Ce sont vos instructions, en tant qu’artiste, qui affinent ces images. Par exemple, vous pouvez lui demander de générer un sapin rose ou un arbre couvert de fleurs tropicales. Ces outils regorgent d’informations, mais c’est l’imagination de l’artiste qui crée l’art IA.
Les artistes essaient d’utiliser différentes formes d’intelligence artificielle dans leurs projets depuis des décennies et ont commencé à réfléchir aux incidences et applications de cette technologie bien avant le grand public.
Par exemple, Vera Molnár a commencé à tester les premiers langages de programmation en 1968 pour générer des œuvres aléatoires. Elle est considérée comme une pionnière de l’art génératif, et ses créations géométriques font partie de collections muséographiques majeures.
Plusieurs décennies plus tard, l’art généré par l’IA a fait son entrée au Museum of Modern Art de New York. En 2023, ce musée a affiché l’œuvre exubérante et en perpétuelle mouvement de Refik Anadol sur un écran géant. Sa création abstraite utilise une intelligence artificielle entraînée sur des œuvres figurant dans la collection du musée.
Des œuvres générées par l’IA ont été mises aux enchères par Sotheby’s et exposées à la Biennale de Venise. L’intelligence artificielle a été intégrée dans les programmes d’études artistiques d’établissements tels que la Columbia University et la Rhode Island School of Design.
Ce ne sont là que quelques exemples d’impact de l’intelligence artificielle sur la création artistique. À l’instar d’autres avancées technologiques, l’IA a incité des artistes à explorer le processus de création artistique et la définition même de l’art.
Prompt : belle peinture à l’huile dans une galerie, rouge, jade, orange et gris, lignes nettes et teintes mêlées
Réseaux antagonistes génératifs (RAG) : les RAG sont deux réseaux neuronaux entraînés sur les mêmes données et qui fonctionnent ensemble. L’un génère une image photoréaliste tandis que l’autre essaie de déterminer si cette image est réelle ou non. Par exemple, le premier peut générer l’image d’un cheval et le second peut tenter d’établir si cette image est une photo ou une création digitale. Cette approche permet au système de créer des visuels plus réalistes.
Auto-encodeurs variationnels (AEV) : un AEV est constitué de deux réseaux neuronaux qui fonctionnent en tandem, chacun exécutant une tâche différente. L’un est un encodeur qui reçoit les informations, tandis que l’autre est un décodeur capable de réinterpréter ces informations dans du contenu inédit. À l’instar des RAG, ils produisent des images photoréalistes.
Synthèse d’images : la synthèse d’images consiste à créer de nouvelles images à partir de plusieurs autres.
Programmation créative : les artistes qui créent les programmes de génération d’œuvres sont des spécialistes de la programmation créative. Cette dernière a pour objectif de produire un résultat expressif, et non fonctionnel.
L’IA générative vous offre un moyen simple de sortir de votre zone de confort artistique. Testez de nouvelles idées à l’aide du générateur d’images par IA de Firefly grâce aux options du menu Style, comme Steampunk, Couches de papier et Pointillés.
Utilisez l’IA générative pour créer rapidement des maquettes destinées à votre clientèle ou des images de référence pour vos œuvres. Servez-vous des outils optimisés par Firefly, comme Recoloration générative et Texte en motif (version bêta) dans Illustrator, pour accélérer l’itération et créer d’élégants motifs.
Invitez une autre personne à modifier l’une de vos œuvres avec l’outil Remplissage génératif dans Photoshop. Optimisé par Firefly, il vous permet de sélectionner n’importe quelle partie d’une image et de la remplacer à l’aide d’un simple prompt. L’IA générative vous permet de créer avec d’autres artistes comme jamais auparavant.
L’IA générative donne accès à davantage de formes d’expression artistique. Les spécialistes du design graphique avec l’IA pourront s’entraîner à l’application de retouches spectaculaires sur une photo, tandis que les novices pourront s’essayer à différents types de création artistique à l’aide de la fonctionnalité Du texte à l’image.
Prompt : motif fractal complexe et infini, hyperréaliste, science-fiction, 4k
Utilisez le langage courant pour obtenir des résultats exceptionnels grâce à l'IA générative.
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