I Made Dall-E transforme les dessins des enfants en images réalistes

A Personal Journey Through Childhood Drawing, Imagination, and the Magic of Generative AI

TL;DR: Et si l'IA pouvait faire plus que générer des images - et si elle pouvait s'imaginer?·E pour transformer des esquisses grossières et infantiles - y compris celles dessinées par un vrai enfant - en œuvres d'art vives et détaillées.Au fil du temps, j'ai découvert que l'IA n'imite pas seulement la créativité humaine; elle peut parfois l'amplifier.

De la reconnaissance des schémas aux « hallucinations » inattendues qui ressemblent davantage à l’imagination, ce voyage révèle comment l’IA générative pourrait devenir le partenaire créatif le plus surprenant de tous – en particulier pour ceux qui apprennent encore à dessiner.

Where does imagination begin - and can a machine ever truly share in it?

Les enfants ne dessinent pas pour impressionner, ils dessinent pour s’exprimer.Leurs dessins sont crus, impulsifs et souvent indéchiffrables pour les adultes – mais en quelque sorte explosifs de sens.

Et si l’IA générative, un outil basé sur la logique et les données, pouvait entrer dans ce monde fragile de lignes de crayon et de rêves inexprimés ?signifié?

Why Do Kids Love to Draw?

Beaucoup d’enfants aiment dessiner.C’est intuitif, créatif et amusant.Mais voici le résultat: la plupart des enfants aspirent à la satisfaction instantanée et à la louange pour leurs efforts.

Essayez d'expliquer à un petit enfant que dessiner une fleur comme ils l'imaginent nécessite des années de compétences.

Certains enfants sont parfaitement satisfaits de leurs créations abstraites - leur imagination remplit les lacunes.Pour les yeux des adultes, ce n'est souvent qu'un jumelage de lignes, mais pour eux, c'est un vaisseau de roquettes, une princesse ou un unicorne déguisé.

D'autres, cependant, peuvent se sentir découragés lorsque leurs dessins ne correspondent pas à l'image dans leur esprit. Tout comme les adultes, les enfants se tiennent à des normes différentes - et certains sont des critiques plus sévères que nous ne le pensions.

Drawing Is a Superpower for Child Development

Les bienfaits du dessin pour les enfants sont largement reconnus - et soutenus scientifiquement.

Prenons par exemple,Le travaildeDr. Richard Jolley and Dr. Sarah RoseLeurs recherches couvrent des perspectives cognitives, esthétiques, éducatives et interculturelles. Dans l'un de leurs articles publiés, ils écrivent:

La recherche montre que l’utilisation du dessin comme activité pédagogique peut augmenter la compréhension des enfants dans d’autres domaines, tels que la science. »

La recherche a révélé que les enfants donnent plus d’informations sur un événement déjà vécu lorsqu’on leur demande de le dessiner tout en en parlant. »

La recherche montre que l’utilisation du dessin comme activité pédagogique peut augmenter la compréhension des enfants dans d’autres domaines, tels que la science. »

La recherche a révélé que les enfants donnent plus d’informations sur un événement déjà vécu lorsqu’on leur demande de le dessiner tout en en parlant. »

En explorant davantage ce sujet, j’ai découvert une multitude d’études similaires confirmant que le dessin améliore la mémoire, la compréhension, la concentration et l’expression émotionnelle chez les enfants.

A Lightbulb Moment

Ces idées ont suscité une idée dans mon esprit.Une seule et puissante question est apparue:

If drawing is both enjoyable and beneficial - but often frustrating for kids - can I make it more magical? Could I motivate children to draw more often and with greater satisfaction?

Si je pouvais aider mon enfant à devenir artisteinstantanément?

Cela semble trop beau pour être vrai, mais la réponse est : oui.peutsoit fait.

Enter Generative AI: Magic With a Sketch

Avec mon expérience dans les outils de génération d'IA commeDall-etJ’ai réalisé quelque chose presque instantanément :

Le modèle devrait être en mesure de traduire un schéma simple en une image de haute qualité, réaliste - si elle est guidée par les instructions appropriées.

Why?Parce que ces modèles ont été formés sur de vastes ensembles de données qui leur ont enseigné comment les humains perçoivent les formes et leur attribuent un sens.

La seule chose qui manquait, c’était la bonne instruction (c’est-à-dire la bonne prompt).

My First Experiment - A Sunny Day

Pour mettre mon idée à l'épreuve, j'ai créé un schéma rapide sur mon iPad - bien que le crayon et le papier traditionnels aient également fonctionné.

L'esquisse était intentionnellement rugueuse, impolie et incolore - très dans l'esprit d'un dessin d'enfant.Même si cette version a été dessinée par moi numériquement, elle a imité le genre de sortie spontanée, imaginative que vous pourriez voir d'un jeune enfant.

Pour guider le modèle, j'ai utilisé une seule prompt - une qui resterait cohérente tout au long de l'expérience:

“Generate a realistic image based on this sketch, placing each element exactly where it appears in the original drawing.”

Les résultats n’étaient rien de moins que surprenants.

More Than a Copy

Regardons de plus près le résultat pour comprendre ce qui le rend si remarquable.

Chaque élément de l’esquisse originale est non seulement présent dans l’image générée – mais positionné avec une précision spatiale impressionnante.Comme demandéLe modèle n’a pas seulement reconnu les composants, il a respecté leur positionnement et leur taille, conservant la composition presque exactement comme dessinée.

Pour mieux l’illustrer, j’ai recouvert une grille qui met en évidence l’alignement entre le dessin et la sortie finale :

Mais allons encore plus loin - parce que DALL-E n'a pas seulement suivi les instructions, ilAmélioréeà eux.

La maison dispose maintenant d'une fenêtre et d'une porte - des détails que j'ai laissés de côté, mais des ajouts parfaitement naturels.Le modèle comprenait intuitivement ce qu'une "maison" devrait inclure et remplissait les vides.

En fait, toutes les couleurs ont un sens parfait : le soleil est jaune, les nuages sont blancs, et l’arc-en-ciel est multicolore, comme nous l’espérions.

Ce que nous avons fini avec n’était pas seulement une image générée par l’IA – c’était une belle peinture cohérente, née d’un dessin grossier.

Pour un enfant, produire un dessin à ce niveau serait incroyablement difficile.Et pourtant, ici c'est - vivant, complet, et oui, DALL-E parvient même à rester dans les lignes.

The Science Behind the Magic

DALL-E est capable de générer une image réaliste à partir d’un dessin brut car il a été formé sur de vastes ensembles de données contenant des millions d’images et leurs descriptions textuelles associées.

Grâce à cette formation, le modèle a appris à reconnaître les motifs - non seulement dans la façon dont les objets ont l'air, mais aussi dans la façon dont ils sont généralement arrangés et décrits par les humains.

Ainsi, lorsqu’on lui donne un dessin, même un dessin brut, DALL-E peut déduire ce que représentent les formes (un carré avec un triangle en haut signifie probablement « maison ») et utiliser ses connaissances pour remplir les détails visuels d’une manière cohérente et contextuellement appropriée.

(Pour ceux qui sont curieux de savoir comment DALL-E 3 fonctionne, je plonge plus en profondeur dans la mécanique d'une formation de modèle dansMon article précédent)

Essayons d'illustrer le flux dans l'esprit d'un modèle d'IA générateur pour expliquer le processus encore plus loin:

À ce stade, j’étais vraiment excité – et impatient de pousser le modèle encore plus loin.

My Second Experiment - Frosty the Snowman

Le prochain sketch a été un peu plus complexe, car il a introduit une piste contextuelle subtile: un homme de neige. Cet élément unique suggère une saison spécifique - l'hiver - qui ajoute une couche supplémentaire d'interprétation au modèle.

Le résultat n’a pas déçu.

Dall-E était capable deinférieur à l'heure de l'annéeC’est un choix logique et contextuellement précis, étant donné que la neige est une exigence fondamentale pour construire une neige.

Tout comme dans le dessin précédent, le modèle a généré une maison complète avec une porte, une fenêtre et une cheminée de travail. L'homme de neige a été ramené à la vie avec deux bras de bâton, une chemise, un chapeau et un nez de carotte. Un pin, naturellement poussiéreux de neige, a également été inclus - une autre addition réfléchie et appropriée.

Des détails encore plus fins ont été respectés : l’image contenait le nombre exact de nuages de l’esquisse originale.

Pour ceux qui accordent une attention particulière, il y avait une addition inattendue - une fleur. Il est intéressant de noter que cette fleur ressemblait étroitement à celle de notre création précédente, bien qu'avec un changement de couleur du jaune au rouge. Bien qu'elle ne fût pas une partie de l'esquisse actuelle, ce n'était pas une erreur aléatoire non plus. Il suggère une sorte de « fuite de mémoire » de la session précédente - une curiosité intrigante du comportement du modèle.

Pourtant, dans le grand schéma des choses, il s’agissait d’un défaut mineur (ou n’était-il pas?) dans une sortie autrement impressionnante et imaginative.

Une question intrigante s’est rapidement posée :Et si j'avais généré la deuxième image dans une nouvelle fenêtre de chat DALL-E -Effectivement réinitialiser le contexte, la façon dont nos esprits le font naturellement lors du changement de focus?

My Third Experiment - The Ultimate Challenge

Maintenant, il était temps pour le défi ultime: utiliser le dessin d'un enfant de la vie réelle.

Heureusement, la fille de ma meilleure amie, Naomi, a été heureuse d'aider - et a rapidement produit le dessin suivant à ma demande.

J'avoue, j'étais un peu préoccupé.Le dessin était abstrait et ouvert, avec peu de difficultés à la manière des formes de béton ou des formes conventionnelles.Il venait entièrement de l'imagination de Naomi - ces personnages n'existent pas dans le monde réel, donc le modèle ne pouvait pas compter sur des modèles familiers qu'il avait vus lors de l'entraînement.C’était un territoire inexploré.

Si DALL-E pouvait interpréter la création de Naomi et donner vie à ses personnages imaginés, ce ne serait rien d'autre que magique - un moment où la technologie rencontre vraiment la créativité de l'enfance.

Le résultat de DALL·E a dépassé tout ce que j'aurais pu imaginer:

Le modèle a non seulement reproduit les formes et les caractéristiques du visage de Naomi - iltransforméDes lignes vagues et abstraites en caractères vivants et expressifs.Il a créé quelque chose de rien.

C’était une vraie création : une manifestation visuelle d’une idée qui n’existait auparavant que dans l’imagination de Naomi. Ces personnages n’avaient aucune référence, aucun précédent – juste l’étincelle de la créativité d’un enfant, maintenant mise à la vie par l’IA.

Dans le monde de l’IA générative, quand un modèle invente quelque chose qui n’a pas été explicitement fourni, nous l’appelons souvent un «hallucinationLe terme porte une connotation négative - impliquant une erreur, un mauvais jugement ou une déviation de l'intention de l'utilisateur.

Techniquement, cela pourrait être classé comme une hallucination légère: un petit détail non sollicité qui a glissé dans un contexte antérieur.

Mais avec le dessin de Naomi, DALL-E a créé quelque chose de vraiment remarquable - l'art qui était à la fois original et expressif - parhallucinationIl ne s’agissait pas de copier, il ne s’agissait pas de référencer ; il s’agissait d’imaginer.

Cela soulève une question plus profonde :Dans le bon contextece que nous appelons une hallucination pourrait en réalité être quelque chose de plus humain - commeImaginaire?

A Final Reflection

Ce qui a commencé comme un simple test est devenu quelque chose de profondément émouvant: un moment où la technologie est entrée dans l'imagination d'un enfant - non pas pour le remplacer, mais pour l'honorer.

Regarder les lignes brutales de Naomi se transformer en personnages vivants et respirants était plus qu'impressionnant - il se sentait magique.

Dans un monde où les enfants apprennent toujours à exprimer ce qu’ils voient et ressentent, l’IA peut servir de pont entre l’imagination et la réalité, donnant forme à des rêves trop grands pour que les petites mains puissent les dessiner seules.

À propos de moi

Je suis Maria Piterberg - un expert de l'IA qui dirige l'équipe de logiciels Runtime chez Habana Labs (Intel) et un artiste semi-professionnel travaillant sur les médias traditionnels et numériques. je me spécialise dans les systèmes de formation à grande échelle de l'IA, y compris les bibliothèques de communication (HCCL) et l'optimisation du temps de fonctionnement.