Des chercheurs du MIT ont développé une méthode innovante pour générer et manipuler des images sans utiliser de générateur traditionnel.

Leur approche repose sur un tokenizer unidimensionnel qui convertit des images en séquences de nombres compressées, permettant ainsi de modifier des images de manière plus efficace.

Plutôt que d’entraîner des modèles sur des milliers d’images, cette technique permet de générer des images nouvelles et d’éditer des images existantes grâce à un décodeur, en utilisant des indications fournies par un réseau neuronal.

Cette avancée pourrait transformer l’industrie de la génération d’images, avec le potentiel de réduire considérablement les coûts de calcul associés à la création d’images complexes.

Les implications de ces découvertes vont au-delà de la vision par ordinateur, avec des applications possibles dans d’autres domaines, tels que la robotique.

Les chercheurs explorent également la compression extrême des données, ce qui pourrait ouvrir de nouvelles voies dans divers secteurs.

Les créateurs de contenu rencontrent des difficultés à transformer des articles de blog longs en visuels attrayants pour les réseaux sociaux, un processus chronophage nécessitant des compétences en design.

La création manuelle de résumés et de carrousels résulte souvent en une incohérence de marque et en des délais prolongés.

Alors que les non-concepteurs peinent à produire des visuels professionnels, les concepteurs se voient souvent confrontés à des tâches répétitives qui leur font perdre de vue des objectifs stratégiques.

L’intégration Claude-Canva propose une solution automatisée pour faciliter la transformation de contenu et garantir une cohérence visuelle.

Cette intégration combine les capacités de traitement de texte de Claude avec la plateforme de design de Canva, permettant aux utilisateurs d’élaborer rapidement des carrousels de marque par le biais d’instructions en langage naturel.

Elle offre plusieurs avantages, notamment la réutilisation efficace de contenu, l’automatisation de la conception et la rationalisation des flux de travail sans avoir besoin de changer d’application.

Grâce à cet outil, même ceux qui manquent de compétences en design peuvent produire des visuels attrayants, économisant ainsi du temps tout en maintenant une image de marque cohérente.

Une équipe de chercheurs de l’université Cornell, dirigée par Abe Davis et Peter Michael, a conçu une méthode novatrice pour « filigraner » des vidéos afin de détecter les falsifications.

Leur approche consiste à masquer des informations dans des variations subtiles de l’éclairage lors d’événements clés, comme des conférences de presse.

Chaque source de lumière émet un code secret qui permet de vérifier l’authenticité d’une vidéo.

Cette technique est particulièrement utile face à la montée des désinformations facilitées par l’intelligence artificielle et les réseaux sociaux, rendant la vérification des contenus audiovisuels plus urgente que jamais.

Contrairement à des méthodes précédentes qui nécessitaient des équipements spécifiques, leur innovation repose sur le codage des lumières utilisées lors de la capture vidéo.

Ainsi, toute vidéo authentique des événements capturés contiendrait ce filigrane, peu importe qui l’a enregistrée.

Les chercheurs ont également montré que cette méthode peut identifier des modifications dans les vidéos en comparant celles-ci avec des « vidéos de code ».

Bien que les défis persistent dans la lutte contre la désinformation, cette avancée constitue une réponse prometteuse, bien que les adversaires continueront à développer de nouvelles techniques pour tromper.