Stable Tom
Passioné d’IA et de génération d’images
Sommaire
- Restyliser une image
- Styliser un selfie ou un portrait
- Appliquer un style artistique
- Transformer un logo
- Appliquer le style d’une image
- Comment ca marche ?
- Neural Style Transfer
- GANs (Generative Adversarial Networks)
- Modèles de diffusion (Stable Diffusion, DALL·E…)
- Modèles d’édition contextuelle (InstructPix2Pix, Flux Kontext)
- IA multimodale (ChatGPT, Gemini…)
- Les outils
- Créez, stylisez, explorez !
Depuis quelques années, l’intelligence artificielle a bouleversé la création visuelle. Ce que seuls des graphistes expérimentés pouvaient faire hier, n’importe qui peut désormais le réaliser en quelques clics : transformer une photo en dessin animé, appliquer un style artistique à une image, ou créer des déclinaisons d’un même visuel.
Cette capacité à "restyliser" une image, c’est-à-dire à modifier son apparence tout en gardant son contenu, est devenue un usage phare de l’IA générative.
Mais que peut-on vraiment faire aujourd’hui ? Et avec quels outils ? C’est ce que nous allons découvrir dans cet article.
Tutoriels pour styliser des images ou transférer des stylers avec l’IA
Bientôt : Styliser une photo avec Flux Kontext
Restyliser une image
Restyliser une image, c’est appliquer un style visuel à un contenu existant. Voici un aperçu des possibilités concrètes et accessibles en 2025 :
Styliser un selfie ou un portrait
C’est l’un des usages les plus populaires. Avec des outils comme ChatGPT ou Lensa, vous pouvez transformer votre photo en personnage de film d’animation, en figurine 3D, ou dans le style d’un studio célèbre comme Ghibli ou Pixar.
Cet usage a gagner en popularité avec la sortie de GPT‑4o en mai 2025 quand Sam Altman a fait une démo des capacité du modèle en créant son propre portait dans le style Ghibli.
Des milliers d’utilisateurs ont suivis son exemple et pour créer des portraits Ghibli bluffants, rapidement devenus viraux sur les réseaux sociaux. Le style est en effet doux, onirique, très reconnaissable, et flatteur - d’où son succès.
Appliquer un style artistique
Vous souhaitez transformer une photo de paysage en peinture impressionniste, ou votre chat en œuvre d’art façon Van Gogh ? C’est désormais à la portée de tous, via des outils comme DeepArt, ou Stable Diffusion (mode "img2img") ou Flux Kontext. Il suffit souvent d’un simple texte descriptif du style souhaité.
Transformer un logo
Restyliser une illustration ou un logo existant permet de créer des variantes pour différents contextes (affiches, réseaux sociaux, déclinaisons thématiques). Un même visuel peut également être adapté en style "bande dessinée", "pixel art" ou "aquarelle" selon l’ambiance recherchée.
Appliquer le style d’une image
Certains outils, comme IP-Adapter pour Stable Diffusion, permettent d’utiliser une image comme référence de style. Cela permet de "transposer" l’ambiance visuelle (couleurs, textures, éclairage) d’une image vers une autre, tout en conservant la composition d’origine.
Comment ca marche ?
Même sans entrer dans le détail technique, comprendre les bases permet de mieux exploiter les outils. Nous allons donc passer en revue les principales techniques utilisées aujourd’hui pour restyliser une image à l’aide de l’IA.
Neural Style Transfer
C’est la première technique de stylisation IA popularisée dès 2015.
Elle consiste à combiner le contenu d’une image avec le style d’une autre (souvent une œuvre d’art). Le réseau neuronal extrait les caractéristiques de forme (contenu) et de texture (style), et optimise une nouvelle image qui en combine les deux.
Le résultat : une fusion entre la scène d’origine et une texture artistique, souvent très expressive. Cette méthode a été introduite par Leon Gatys et a connu un large succès avec des applications comme DeepArt ou Prisma.
GANs (Generative Adversarial Networks)
Les GANs sont une famille de modèles capables de générer des images à partir de données d’entraînement.
Des variantes comme CycleGAN ont permis de styliser une image sans correspondance exacte entre l’image de départ et l’image cible. Par exemple, on peut convertir une photo en peinture à l’huile, ou un cheval en zèbre, sans disposer d’exemples image-par-image. CycleGAN repose sur deux réseaux adverses (un générateur et un discriminateur) qui s’entraînent ensemble pour améliorer la qualité et la cohérence du style transféré.
Modèles de diffusion (Stable Diffusion, DALL·E…)
Les modèles de diffusion représentent aujourd’hui le standard en génération d’images. Ils fonctionnent par un processus de débruitage progressif : à partir d’une image aléatoire, ils apprennent à reconstruire des images cohérentes en suivant des instructions textuelles.
En stylisation, cela signifie qu’on peut fournir une image source, un prompt comme "en style BD vintage" ou "en aquarelle", et obtenir une nouvelle version qui respecte le contenu tout en changeant l’apparence. Leur grand avantage est de couvrir une infinité de styles sans entraînement spécifique.
Modèles d’édition contextuelle (InstructPix2Pix, Flux Kontext)
Ces modèles ont été conçus pour l’édition contrôlée d’images existantes. InstructPix2Pix, par exemple, a été entraîné sur des paires d’images modifiées avec les instructions correspondantes.
Cela permet une grande précision : l’utilisateur décrit ce qu’il souhaite modifier ("change le style en pixel art", "ajoute un effet peinture à l’huile"), et le modèle applique ces changements tout en respectant le sujet original.
Flux Kontext va encore plus loin en intégrant du contexte multimodal (texte, image, zones) pour adapter la stylisation à des scènes complexes.
IA multimodale (ChatGPT, Gemini…)
Les modèles multimodaux comme GPT-4o sont capables d’interpréter à la fois du texte et des images.
Cela signifie que vous pouvez montrer une photo et dire "fais-moi une version style Ghibli", et obtenir une sortie stylisée directement dans l’interface. Ces outils sont extrêmement simples à utiliser, sans configuration technique, ce qui démocratise la stylisation pour tous les publics.
En arrière-plan, ils mobilisent des modèles de entraînés sur des corpus d’images très variés. ChatGPT, par exemple, utilise GPT-Image-1.
Les outils
Outil / Plateforme | Type d’accès | Style par texte | Image de réfèrence | Utilisation |
ChatGPT (GPT-4o) | Web, gratuit/payant | ✅ | ✅ | Très facile |
Stable Diffusion (img2img) | Open source, web UI | ✅ | ✅ | Plutôt facile, sauf pour des usages avancés. |
Flux Kontext | Pro / invitation | ✅ | ✅ | Plutôt facile |
Photoleap / Lensa | Mobile, freemium | Partiel | ❌ | Très facile |
Prisma, DeepArt | Mobile / web | ❌ | ✅ | Très facile |
ComfyUI / Automatic1111 | Local, avancé | ✅ | ✅ | Avancée |
Créez, stylisez, explorez !
Restyliser une image avec l’IA n’est plus réservé aux experts ou aux studios de création. C’est aujourd’hui un geste simple, intuitif et presque quotidien, à la portée de tous. Que ce soit pour s’amuser avec son portrait, adapter une illustration à un nouveau style graphique, enrichir un projet artistique ou produire du contenu visuel impactant pour le web, les outils d’IA offrent une liberté créative inédite.
Cette révolution visuelle s’accompagne aussi de nouvelles responsabilités : comprendre les limites technologiques, respecter les œuvres originales, et cultiver une utilisation éthique de ces technologies. Les utilisateurs doivent aussi se poser les bonnes questions sur la confidentialité, les droits d’auteur et la diffusion des images générées.
Et ce n’est qu’un début : l’avenir de la stylisation par IA s’annonce encore plus prometteur. On voit déjà émerger des outils capables de styliser des vidéos, de s’adapter aux goûts personnels de l’utilisateur, ou de collaborer de manière interactive comme un véritable assistant créatif.
L’IA pourrait bientôt proposer spontanément des variantes, adapter ses propositions au contexte émotionnel ou artistique, et même apprendre à imiter votre propre style graphique.
Il ne tient qu’à vous d’explorer ces possibilités, d’expérimenter avec curiosité, et de faire de l’intelligence artificielle un allié de votre expression visuelle.
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