La nouvelle IA d’Apple peut modifier des images à partir de phrases en langage naturel
MGIE, le modèle d'IA introduit par Apple, promet de transformer l'édition d'images en interprétant des instructions textuelles, marquant une avancée majeure dans le domaine créatif assisté par intelligence artificielle pour l’entreprise.
L'évolution de l'IA dans le domaine de la création d'images a franchi des étapes significatives, notamment avec Bing Image Creator de Microsoft, offrant aux utilisateurs la possibilité de générer des images à partir de descriptions textuelles. Cette innovation, ainsi que les améliorations ultérieures en termes de vitesse et d'efficacité, témoignent de l'avancement rapide de l'entreprise dans l'utilisation de l'intelligence artificielle pour des applications créatives.
Microsoft a récemment dépassé Apple en termes de valorisation, principalement grâce à son engagement et à ses avancées significatives dans le domaine de l'intelligence artificielle, comme en témoignent les succès de ChatGPT-4 et Copilot Pro. Dans ce contexte, MGIE d'Apple apparaît comme une réponse stratégique visant à maintenir sa compétitivité dans le domaine de l'IA.
Apple présente un nouveau modèle d'édition d'images par IA
Fruit d'une collaboration entre Apple et des chercheurs de l'Université de Californie à Santa Barbara., MGIE (MLLM-Guided Image Editing) se distingue par sa capacité à comprendre et exécuter des commandes textuelles pour des manipulations précises au niveau des pixels. Cette capacité à transformer des instructions textuelles simples ou ambiguës en directives claires et précises ouvre de nouvelles possibilités pour l'édition d'images intuitives. Présenté lors de la conférence ICLR 2024, ce modèle démontre une efficacité remarquable. Il offre des résultats précis qui ont été approuvés par les utilisateurs, tout en fonctionnant rapidement et sans gaspiller de ressources.
MGIE se distingue par sa capacité à réaliser une large gamme de modifications d'images, allant de simples ajustements de couleurs à des transformations complexes d'objets. Le modèle optimise également les photos de manière globale et permet des retouches ciblées sur des zones spécifiques. Il excelle dans le recadrage, le redimensionnement, la rotation des images, ainsi que l'ajustement de la luminosité, du contraste et de la balance des couleurs, le tout à partir de simples prompts textuels. Disponible en open source, ce programme est facile d'accès via GitHub, avec des ressources supplémentaires comme un notebook de démonstration et une démo web sur Hugging Face Spaces, rendant son utilisation pratique pour diverses applications d'édition.
Source : arxiv
