Ces derniers mois, Google et OpenAI ont lancé des systèmes de génération de texte en image de pointe, respectivement Imagen 3 et GPT-Image-1, inaugurant une nouvelle ère d'art IA photoréaliste et hautement contrôlable. Imagen 3 met l'accent sur l'ultra-haute fidélité, le contrôle nuancé de l'éclairage et l'intégration aux plateformes Gemini et Vertex de Google, tandis que GPT-Image-1 s'appuie sur une base autorégressive et multimodale liée à GPT-4o, offrant à la fois la création d'images et l'édition sur place avec des garde-fous de sécurité robustes et une disponibilité étendue des API. Cet article examine leurs origines, leurs architectures, leurs capacités, leurs cadres de sécurité, leurs modèles de tarification et leurs applications concrètes, avant de conclure par un aperçu de leur évolution future.
Qu'est-ce qu'Imagen 3 ?
Imagen 3 est le dernier modèle de conversion texte-image haute résolution de Google, conçu pour générer des images aux détails exceptionnels, avec un éclairage plus riche et un minimum d'artefacts par rapport à ses prédécesseurs. Accessible via l'API Gemini de Google et la plateforme Vertex AI, il permet aux utilisateurs de créer des scènes photoréalistes ou des illustrations stylisées.
Qu'est-ce que GPT-Image-1 ?
GPT-Image-1 est le premier modèle de génération d'images dédié d'OpenAI, introduit via l'API OpenAI Images. Initialement dédié aux fonctionnalités d'image de ChatGPT, il a récemment été ouvert aux développeurs, permettant ainsi son intégration dans des outils de conception tels que Figma et Adobe Firefly. GPT-Image-1 privilégie l'édition fluide (ajout, suppression ou extension d'objets dans des images existantes) tout en prenant en charge divers rendus stylistiques.
En quoi leurs architectures diffèrent-elles ?
Quelle technologie de base alimente Imagen 3 ?
Imagen 3 s'appuie sur des modèles de diffusion latente (LDM) qui compressent les images dans un espace latent appris via un autoencodeur variationnel (VAE), suivi d'un débruitage itératif via un U-Net conditionné par des intégrations de texte à partir d'un encodeur T5-XXL pré-entraîné.
Google a adapté ce paradigme en combinant des encodeurs de transformation texte-vision ultra-larges avec des ensembles de données massifs et des conseils avancés sans classificateur pour favoriser l'alignement entre la sémantique du texte et la fidélité visuelle.
Les principales innovations comprennent des planificateurs de diffusion multi-résolution pour des détails précis, des commandes d'éclairage intégrées sous forme de jetons d'invite et des « couches de guidage » tokenisées qui réduisent les artefacts gênants tout en préservant la flexibilité de composition.
Quel est le fondement de GPT-Image-1 ?
Contrairement à la diffusion, GPT-Image-1 utilise un « autorégresseur d'image » autorégressif au sein de la famille GPT-4o : il génère des images jeton par jeton, semblable à la génération de texte, où chaque jeton représente une petite partie de l'image finale.
Cette approche permet à GPT-Image-1 de lier étroitement la connaissance du monde et le contexte textuel, permettant des invites complexes telles que « rendre cette scène mythologique dans le style de la Renaissance, puis annoter avec des étiquettes latines », tout en facilitant les retouches et les modifications basées sur la région dans une architecture unifiée.
Les premiers rapports suggèrent que ce pipeline autorégressif offre un rendu de texte plus cohérent dans les images et une adaptation plus rapide aux compositions inhabituelles, au prix de temps de génération un peu plus longs que les équivalents de diffusion.
Données et paramètres d'entraînement
Google n'a pas divulgué publiquement le nombre exact de paramètres d'Imagen 3, mais ses articles de recherche indiquent une trajectoire de mise à l'échelle cohérente avec les LLM et les réseaux de diffusion à plusieurs milliards de paramètres. Le modèle a été entraîné sur de vastes corpus propriétaires de paires image-légende, mettant l'accent sur la diversité des styles et des contextes. GPT-Image-1 d'OpenAI hérite des 4 milliards de paramètres estimés de GPT-900o, affinés sur un ensemble de données image-texte spécialisé, enrichi d'instructions de réglage basées sur des démonstrations pour les tâches d'édition. Les deux organisations appliquent une curation approfondie des données afin d'équilibrer la fidélité de la représentation et la réduction des biais.
Comment leurs architectures et leurs ensembles de données de formation se comparent-ils ?
Quelles architectures sous-jacentes alimentent Imagen 3 ?
Imagen 3 s'appuie sur le framework de diffusion de Google, exploitant une cascade d'étapes de débruitage et de grands encodeurs de texte basés sur des transformateurs pour affiner progressivement les détails de l'image. Cette architecture lui permet d'interpréter des invites complexes et de maintenir la cohérence même dans des scènes très détaillées.
Quelle architecture sous-tend GPT-Image-1 ?
GPT-Image-1 utilise un transformateur multimodal dérivé de la lignée GPT d'OpenAI. Il intègre le texte et le contexte visuel dans ses couches d'attention, permettant ainsi la synthèse texte-image et l'édition d'images dans un modèle unifié.
En quoi leurs ensembles de données d’entraînement diffèrent-ils ?
Imagen 3 a été formé sur de vastes ensembles de données propriétaires, organisés par Google, comprenant des milliards de paires image-texte issues d'explorations web et de collections sous licence, optimisées pour une diversité de styles et de sujets. En revanche, l'ensemble de données de GPT-Image-1 combine des images web publiques, des bibliothèques sous licence et des exemples internes organisés pour équilibrer une large couverture avec un contenu de haute qualité, issu de sources éthiques.
Quelles sont leurs capacités et leurs performances ?
Comparaison de la qualité d'image
Lors des tests d'évaluation humaine (DrawBench, T2I-Eval), Imagen 3 surpasse systématiquement les modèles de diffusion antérieurs, obtenant des scores plus élevés en termes de photoréalisme, de précision de composition et d'alignement sémantique, surpassant DALL·E 3 par des marges rivales.
GPT-Image-1, bien que nouveau, s'est rapidement hissé au sommet du classement de l'Artificial Analysis Image Arena, démontrant de solides performances en matière de transfert de style, de génération de scènes et d'invites complexes, correspondant souvent aux modèles de diffusion en termes de texture et de fidélité des couleurs.
Pour la clarté du texte dans les images (par exemple, la signalisation ou les étiquettes), la génération de jetons autorégressifs de GPT-Image-1 montre des améliorations marquées, rendant les mots lisibles et corrects dans la langue, tandis qu'Imagen 3 a parfois encore du mal avec des formes de caractères précises dans une typographie dense.
Quelle est la polyvalence de leurs styles artistiques ?
Imagen 3 brille dans les rendus hyperréalistes (paysages 8k, portraits en éclairage naturel, compositions de style film) tout en prenant en charge les styles picturaux et caricaturaux via des modificateurs d'invite.
GPT-Image-1 offre également une large couverture de style, du photoréalisme à l'abstrait et même à l'art 3D isométrique, ainsi qu'une retouche robuste et des modifications localisées qui permettent aux utilisateurs de « dessiner » des cadres de délimitation pour spécifier où les modifications se produisent.
Les exemples de la communauté mettent en évidence la capacité de GPT-Image-1 à produire des scènes d'anime et des infographies inspirées de Ghibli qui combinent des graphiques et des éléments de texte, des cas d'utilisation où la connaissance intégrée du monde améliore la cohérence factuelle.
Vitesse et latence
L'inférence Imagen 3 sur l'API Gemini dure en moyenne 3 à 5 secondes par image 512 × 512, avec une mise à l'échelle allant jusqu'à 8 à 10 secondes pour les résolutions ultra-élevées (2048 × 2048), en fonction des itérations spécifiées par l'utilisateur et de la force du guidage.
GPT-Image-1 signale des latences moyennes de 6 à 8 secondes pour des tailles similaires dans l'API Images, avec des cas limites atteignant 12 secondes pour des scènes finement détaillées ; les compromis incluent une interface de streaming par jeton plus fluide pour les aperçus progressifs.
Capacités de rendu de texte
Le rendu de texte, longtemps un point faible des modèles de diffusion, a été abordé différemment par chaque équipe. Google a ajouté une étape de décodage spécialisée à Imagen 3 pour améliorer la lisibilité du texte, mais des difficultés persistent avec les mises en page complexes et les scripts multilingues. GPT-Image-1 exploite les mécanismes d'attention des transformateurs pour un rendu de texte sans coupure, produisant des blocs de texte nets et bien alignés, adaptés aux infographies et aux diagrammes. GPT-Image-1 est ainsi particulièrement utile pour les ressources éducatives et professionnelles nécessitant des étiquettes ou des annotations intégrées.
Comment se comparent-ils en termes de sécurité et de considérations éthiques ?
Quelles sont les mesures de sécurité en place ?
Google applique des filtres de contenu sur Imagen 3 grâce à une combinaison de classificateurs automatisés et de processus de vérification humaine, bloquant ainsi les contenus violents, sexuels et protégés par le droit d'auteur. Il utilise également des boucles de rétroaction red-teaming pour corriger les failles potentielles de l'ingénierie des messages.
GPT-Image-1 d'OpenAI hérite de la pile de sécurité GPT-4o : modération automatisée avec sensibilité réglable, métadonnées C2PA intégrées dans les sorties pour signaler la provenance de l'IA et réglage fin continu via l'apprentissage par renforcement à partir du retour d'information humain (RLHF) pour éviter les sorties nuisibles ou biaisées.
Les deux systèmes signalent les catégories sensibles (par exemple, les portraits de célébrités) et appliquent des refus motivés par des politiques, mais des audits indépendants notent que les préjugés basés sur l’image (sexe, origine ethnique) nécessitent encore des mesures d’atténuation supplémentaires.
Quelles sont les préoccupations en matière de confidentialité qui se posent ?
L'adoption rapide de GPT-Image-1 dans les outils grand public a suscité des avertissements concernant la conservation des métadonnées : les images téléchargées pour l'inpainting peuvent contenir des données EXIF (emplacement, appareil) qui pourraient être stockées pour l'amélioration du modèle à moins d'être nettoyées par l'utilisateur.
Imagen 3, principalement piloté par API pour les entreprises, adhère aux politiques de gestion des données de Google Cloud, qui garantissent qu'aucune invite ou sortie téléchargée par le client n'est utilisée pour la formation du modèle sans consentement explicite, répondant ainsi aux besoins de conformité de l'entreprise.
Quels sont les prix et la disponibilité ?
Imagen 3 est accessible via l'API Vertex AI Generative Models de Google Cloud, avec des points de terminaison tels que imagen-3.0-capability-001, et via l'API Gemini pour les cas d'utilisation conversationnels. Il prend en charge la génération basée sur des invites, les préréglages de style et les flux de travail itératifs « du dessin à la réalisation ».
GPT-Image-1 est fourni via l'API Images d'OpenAI et intégré à l'API Réponses pour les invites multimodales. Les développeurs peuvent appeler gpt-image-1 avec des paramètres pour le style, le rapport hauteur/largeur et les préférences de modération, ainsi que des images initiales pour l'inpainting et l'outpainting.
Où les développeurs peuvent-ils accéder à chaque modèle ?
Imagen 3 est disponible via :
- API Google Gemini (0.03 $/image) pour la génération de texte en image et les fonctionnalités avancées (rapport hauteur/largeur, lots multi-options).
- Vertex AI sur Google Cloud, avec des options de point de terminaison personnalisées et une intégration Google Slides pour les non-programmeurs.
GPT-Image-1 est accessible via :
- API OpenAI Images (globale, à la carte) avec de généreux crédits d'essai gratuits pour les nouveaux utilisateurs.
- Service Microsoft Azure OpenAI (Images dans Foundry playground) pour l'intégration et la conformité d'entreprise.
- API de réponses ChatGPT (à venir) pour les robots et assistants de dialogue multimodaux.
Combien coûte chacun ?
Imagen 3 facture 0.03 $ par génération d'image 512 × 512 sur l'API Gemini, avec des remises sur volume pour les clients d'entreprise ; une tarification personnalisée s'applique aux déploiements Vertex AI.
La tarification GPT-Image-1 d'OpenAI est échelonnée : environ 0.02 à 0.04 $ par demande de génération d'image (selon la résolution et la taille du lot), plus des frais marginaux pour les points de terminaison de retouche ou de variation ; les tarifs exacts varient selon la région et la facturation Azure par rapport à la facturation directe d'OpenAI.
Quels développements futurs nous attendent ?
Imagen 4 et au-delà arriveront-ils bientôt ?
Des rumeurs et des références de modèles divulguées indiquent que Imagen 4 Ultra et Veo 3 seront dévoilés lors de Google I/O 2025 (20 mai 2025), promettant une génération 16K en temps réel, une animation dynamique et une intégration plus étroite avec le raisonnement multimodal de Gemini.
Les premières entrées de registre telles que « imagen-4.0-ultra-generate-exp-05-20 » suggèrent que Google vise à améliorer simultanément la résolution, la vitesse et la cohérence des scènes, dépassant potentiellement les références des concurrents.
Comment GPT-Image-1 pourrait-il évoluer ?
OpenAI prévoit de fusionner GPT-Image-1 plus profondément dans GPT-4o, permettant des transitions texte-vidéo transparentes, une édition de visage améliorée sans artefacts et des toiles plus grandes via la génération de tuiles.
Les feuilles de route font allusion à des interfaces utilisateur « image dans le chat » où les utilisateurs peuvent griffonner avec un stylet, faire peaufiner GPT-Image-1 en temps réel, puis exporter vers des outils de conception, démocratisant ainsi la création artistique avancée pour les publics non techniques.
Conclusion
Imagen 3 et GPT-Image-1 représentent deux piliers de l'IA artistique de nouvelle génération : le modèle de diffusion de Google excelle dans la fidélité brute et les nuances d'éclairage, tandis que l'approche autorégressive d'OpenAI met en avant la connaissance intégrée du monde, l'inpainting et le rendu de texte. Tous deux sont disponibles commercialement via des API robustes, soutenues par des mesures de sécurité étendues et des partenariats écosystémiques en constante expansion. Alors que Google prépare Imagen 4 et qu'OpenAI approfondit GPT-Image-1 dans GPT-4o, les développeurs et les créateurs peuvent s'attendre à des outils de génération d'images toujours plus riches, plus contrôlables et plus éthiques.
Pour commencer
Les développeurs peuvent accéder API GPT-image-1 et API Grok 3 à travers API CometPour commencer, explorez les capacités du modèle dans le Playground et consultez le Guide de l'API (nom du modèle : gpt-image-1) pour des instructions détaillées. Notez que certains développeurs peuvent avoir besoin de vérifier leur organisation avant d'utiliser le modèle.
GPT-Image-1 Tarification de l'API dans CometAPI, 20 % de réduction sur le prix officiel :
Jetons de sortie : 32 $/M jetons
Jetons d'entrée : 8 $/M jetons