Réinventer son processus créatif avec l’IA générative

Situer, contextualiser et comparer les outils d’IA Générative

→ Objectif : identifier les principales technologies et leurs usages

• Identifier les principales technologies et les outils
• Discuter des enjeux légaux et éthiques des différents modèles
• Évaluer le coût des abonnements en fonction des forfaits proposés
• Lister et comparer les principaux outils / modèles et leurs fonctionnalités :​
  • ChatGPT & Sora : analyse d'images, génération de descriptions et création d'images détaillées
  • Adobe Firefly + Project Neo : outils de génération d'images basés sur l'IA avec des fonctionnalités 3D
  • Midjourney : génération d'images artistiques à partir de descriptions textuelles et d’images
  • Krea.ai : plateforme de génération d'images multi modèles
  • Freepik + Magnific : banque d'images enrichie par l'IA et agrégation d’outils
  • Google Imagen-3 : modèle de génération d'images de Google
  • Google Imagen-3 & Gemini 2.0 Flash : modèles de génération et de retouche d'images de Google
• Analyser les cas d’usage : branding, publicité, réseaux sociaux…
• Définir les méthodologies de création assistée par l’IA : outil complémentaire ou de substitution ?

✔️ Exercices et mise en situation :

• Explorer les outils et expérimenter différentes approches de génération d’images
• Comparer les forces et limites des modèles à travers une étude de cas

Générer des images : l’art du prompt

→ Objectif : rédiger des prompts optimisés et structurer une approche artistique

• Rédiger ses premiers prompts
• Analyser des prompts efficaces et évaluer leur structure
• Comparer les résultats obtenus avec différents outils
• Utiliser ChatGPT pour analyser des images existantes
• Extraire des éléments clés afin de créer des collections d’images
• Créer des argumentaires et des scénarios narratifs à partir d’une ou plusieurs images
• Analyser les images générées

✔️ Exercices et mise en situation :

• Expérimenter la création de moodboards IA
• Concevoir un storyboard simple

Du texte à l’image : affiner ses prompts

→ Objectif : transformer des descriptions textuelles en images en optimisant les paramètres

• Comparer les modèles text-to-image et les paramètres influençant la génération (cadrage, palette de couleurs, composition…)
• Utiliser ChatGPT pour générer des descriptions enrichies et affiner la qualité des images
• Générer des images avec des textes mis en page

✔️ Exercices et mise en situation :

• Créer des variations d’images à partir d’une description unique
• Optimiser les prompts pour adapter les images à différents contextes créatifs
• Vrai / faux : créer des images réalistes et les présenter au groupe pour valider la « qualité » / le réalisme des images produites

De l’image à l’image : générer de nouvelles images cohérentes et maîtrisées

→ Objectif : appliquer des techniques de transformation pour un rendu personnalisé

• Expérimenter l'application de styles et le transfert de styles : modifier l’esthétique d’une image tout en conservant son identité
• Créer des personnages et des styles à partir d’images de référence
• Extraire des éléments récurrents et structurer des collections thématiques
• Élaborer des argumentaires narratifs pour renforcer la cohérence visuelle et le storytelling

✔️ Exercices et mise en situation :

• Créer une série d’images homogènes à partir d’un brief narratif
• Tester différentes techniques de transformation à partir d'images existantes

Inpainting & outpainting : modifier et étendre des images

→ Objectif : utiliser l’IA pour améliorer et étendre des visuels existants

• Expérimenter l’inpainting pour ajouter, supprimer ou remplacer des éléments avec Photoshop et Firefly
• Tester l’outpainting en maintenant une harmonie visuelle
• Améliorer l’esthétique et la cohérence des images retouchées

✔️ Exercices et mise en situation :

• Créer des variantes d'images dans différents formats

Créer des images à partir de scènes et modélisation 3D (Scene-to-Image)

→ Objectif : expérimenter l’intégration de l’IA dans la modélisation et le rendu 3D

• Identifier les outils 3D et leur interaction avec l’IA
• Expérimenter les techniques de rendu génératif 2D
• Utiliser l’IA pour optimiser la qualité et la créativité des rendus

✔️ Exercices et mise en situation :

• Créer un visuel hybride combinant 3D et IA générative

Personnaliser et optimiser des modèles IA

→ Objectif : configurer et entraîner des modèles IA en fonction de ses besoins

• Collecter et préparer des datasets adaptés
• Configurer et entraîner des modèles IA en fonction d’un style / d’une identité visuelle
• Générer des descriptions détaillées pour enrichir ses datasets

✔️ Exercices et mise en situation :

• Créer une série d’images personnalisées en affinant un modèle IA
• Comparer l’impact des datasets sur la cohérence visuelle

Analyser, organiser et optimiser ses images

→ Objectif : Améliorer la résolution et la qualité des images générées pour divers supports

• Expérimenter les techniques d’upscaling et identifier les algorithmes de super-résolution
• Filtrer et organiser ses images

✔️ Exercices et mise en situation :

• Optimiser une image pour l’impression ou une publication digitale
• Tester les paramètres d'upscaling

Valoriser ses créations IA

→ Objectif : Comprendre les différentes stratégies pour valoriser et monétiser des images générées par IA

• Analyse de modèles économiques d’artistes et créateurs utilisant l’IA
• Gérer les droits d’auteur et la propriété intellectuelle

✔️ Exercices et mise en situation :

• Simulation de vente d’une série d’images (en fonction des clients et des plates-formes)

Passer de l’image fixe à l’animation et découvrir les modèles text-to-video

→ Objectif : Identifier et comparer les principaux outils, modèles et méthodes de génération vidéo

• Découvrir les principaux modèles de génération vidéo (Adobe Firefly, Kling, RunwayML, Hailuo AI, Lumalabs, OpenAI Sora, Google Veo 2, Krea.ai et Wan)
• Identifier des fonctionnalités des outils de génération text-to-vidéo et image-to-vidéo

✔️ Exercices et mise en situation :

• Exploration des interfaces et des fonctionnalités image-to-video