Que signifie "Modèles de génération d'images"?
Table des matières
- Comment ça fonctionne
- Utilisations dans l'e-commerce
- Lutte contre le biais social
- L'importance de l'équité
Les modèles de génération d'images sont des programmes informatiques qui peuvent créer ou modifier des images en fonction d'instructions textuelles. Ils utilisent une grande quantité de données d'internet pour apprendre à créer des images qui correspondent à ce que les gens décrivent. Des exemples populaires de ces modèles incluent DALL-E et Midjourney.
Comment ça fonctionne
Ces modèles prennent une invite textuelle et génèrent une image qui correspond à cette description. Par exemple, si quelqu'un tape "un chat avec un chapeau", le modèle crée une image d'un chat avec un chapeau. La technologie permet à la fois de créer de nouvelles images et de modifier celles qui existent déjà.
Utilisations dans l'e-commerce
Beaucoup de sites de shopping en ligne utilisent des modèles de génération d'images pour créer des bannières et des publicités uniques. Au lieu de faire ces images à la main, les modèles peuvent rapidement produire des graphiques personnalisés basés sur les intérêts et les interactions des clients. Ça fait gagner du temps et aide les entreprises à mieux se connecter avec leurs acheteurs.
Lutte contre le biais social
Malgré leur utilité, les modèles de génération d'images peuvent parfois produire des images qui renforcent des stéréotypes sociaux. Par exemple, ils pourraient générer des images montrant uniquement des hommes dans certains emplois ou des femmes dans des rôles stéréotypés. Pour s'attaquer à ce problème, de nouvelles approches ont été développées pour tester et identifier les biais dans ces modèles.
L'importance de l'équité
C'est crucial que les modèles de génération d'images créent des images qui soient équitables et ne favorisent aucun groupe en fonction du sexe, de la race ou de l'âge. Les chercheurs travaillent à améliorer ces modèles, veillant à ce que lorsqu'ils créent ou modifient des images, ils le fassent sans renforcer les biais existants. Cet effort continu vise à rendre la technologie plus inclusive pour tout le monde.