Les générateurs d’images IA actuels comme Midjourney, Dall-E et j’en passe, font polémique puisqu’ils piochent allégrement dans les œuvres des artistes sans leur consentement ni rémunération. Mais des solutions sont en train de se mettre en place pour les entreprises qui souhaiteraient utiliser l’IA pour illustrer leurs supports sans pour autant piller les artistes.

Une de ces solutions, c’est Tess qui propose une approche que j’ai trouvée intéressante puisqu’elle met en place des collaborations avec des créateurs pour utiliser leur style dans des modèles de diffusion d’images.

Concrètement, chaque modèle d’IA est entraîné sur le style visuel d’un artiste unique, avec son accord puis l’outil utilise un SDXL custom (Stable Diffusion) pour générer les images. Évidemment, à chaque fois qu’une image est générée avec son style, l’artiste touche des royalties ! C’est gagnant-gagnant donc.

L’outil intègre également un système de métadonnées basé sur le protocole C2PA, qui permet d’identifier clairement les images générées par IA et de les distinguer des créations originales.

L’objectif de Tess est donc clair : démocratiser la création d’images artistiques de qualité, en la rendant accessible au plus grand nombre, tout en rémunérant équitablement les artistes et leur permettant de garder la maitrise de leur art. C’est une bonne idée vous ne trouvez pas ?

Et les artistes dans tout ça ? Et bien si j’en crois le site de Tess, ils sont déjà plus de 100 à avoir déjà sauté le pas, séduits par ce nouveau modèle de rémunération. Maintenant si vous voulez devenir clients de la plateforme, ce n’est malheureusement pas encore ouvert à tous, mais une liste d’attente est en place pour vous inscrire et être tenu au courant.

Google vient de publier en open source une nouvelle bibliothèque de codage JPEG appelée Jpegli qui permet de compresser vos images 35% plus efficacement qu’avec les codecs JPEG traditionnels, tout en conservant une qualité d’image supérieure.

Non seulement Jpegli est rétrocompatible avec le standard JPEG original, mais en plus il offre des fonctionnalités intéressantes comme le support des composantes 10 bits et plus, ce qui permet d’éliminer les vilains artefacts dans les dégradés pour avoir un rendu beaucoup plus ultra-smooth ^^.

Pour cela, Jpegli utilise de la quantification adaptative et une sélection améliorée des matrices de quantification. En gros, ça réduit le bruit, améliore la qualité d’image, et ça fait des miracles sur la taille des fichiers.

De plus, Jpegli reste aussi rapide que les solutions de codage actuelles, donc vous pouvez intégrer cette merveille dans vos workflows sans sacrifier les performances. Alors voilà, si vous voulez donner un coup de boost à vos sites web et offrir de meilleures images plus belles et plus légères, allez jeter un œil à Jpegli ! Pour le moment, y’a pas encore d’outils de conversion mais les sources sont dispo sur le Github, alors y’a plus qu’à attendre que le monde se l’approprie.

Source