MidJourney est ce que l’on appelle un “text-to-images” : il génère une image à partir d’une description textuelle, appelée “prompt”. Avec les bons mots clés, ces images peuvent avoir des niveaux de détails et de réalisme saisissants. Avant de devenir un expert en génération d’images sur MidJourney, comprenons d’abord comment cet outil fonctionne.
💡 Infos utiles
- La version béta de MidJourney s’utilise via le serveur Discord.
- L’anglais est privilégié sur le Discord.
- MidJourney propose une offre gratuite limitée à environ 25 générations.
- Ensuite, il vous faudra opter pour un abonnement payant : 8€/mois, 24€/mois ou 48€/mois selon les options.
La génération d’images via intelligence artificielle utilise le principe de l’apprentissage automatique. L’apprentissage automatique est une méthode d’analyse de données qui permet aux ordinateurs d’apprendre sans être explicitement programmés. Pour cela, on fournit à l’IA un grand ensemble de données – ici, des images, tirées de n’importe quel domaine : des photographies de paysages naturels, dessins animés, des images médicales, etc. L’IA utilise ensuite des algorithmes pour apprendre à identifier les caractéristiques clés des images, telles que les contours, les couleurs et les textures : c’est ce que l’on appelle la phase d’entrainement. MidJourney a entraîné son IA sur des milliards d’images.
Par exemple, un algorithme d’apprentissage automatique peut être entraîné à reconnaître des images de chats en lui montrant de nombreuses images de ces félins et en lui apprenant à identifier leurs caractéristiques clés. On parle de modèle d’entraînement, souvent comparé à un réseau de neurones profonds. Une fois que l’algorithme est entraîné, il peut être utilisé pour classer de nouvelles images comme étant soit des chats, soit des non-chats, sans qu’il soit nécessaire de programmer explicitement les caractéristiques des chats.
💡 Pour aller plus loin : la méthode GAN
Il existe plusieurs approches pour la génération d’images via l’IA, mais MidJourney reste très secret sur la méthode utilisée. L’une des approches les plus populaires (sans qu’il soit sûr que ce soit la méthode utilisée par MidJourney) est connue sous le nom de Réseaux de Génération Adversaire (GAN). Les GAN fonctionnent en entraînant deux réseaux de neurones : un générateur et un discriminateur, qui s’affrontent dans un jeu de chat et de souris. Le générateur crée des images qui sont présentées au discriminateur, qui doit déterminer si l’image est réelle ou générée. Le générateur est alors ajusté en fonction de la rétroaction du discriminateur, de sorte que les images générées deviennent de plus en plus réalistes au fil du temps.
