Diffusion modelIn machine learning, diffusion models, also known as diffusion probabilistic models or score-based generative models, are a class of latent variable models. They are Markov chains trained using variational inference. The goal of diffusion models is to learn the latent structure of a dataset by modeling the way in which data points diffuse through the latent space. In computer vision, this means that a neural network is trained to denoise images blurred with Gaussian noise by learning to reverse the diffusion process.
LibreOfficeLibreOffice (parfois abrégé en LibO ou LO) est une suite bureautique libre et gratuite, dérivée du projet OpenOffice.org, créée et gérée par The Document Foundation. LibreOffice est notamment soutenue par la Fondation pour le logiciel libre et rassemble une grande partie de l'ancienne « communauté d'OpenOffice.org ». En France, LibreOffice est intégré au socle interministériel de logiciels libres de l'État. L'interface utilisateur est disponible en 114 langues.
Transformeurvignette|Schéma représentant l'architecture générale d'un transformeur. Un transformeur (ou modèle auto-attentif) est un modèle d'apprentissage profond introduit en 2017, utilisé principalement dans le domaine du traitement automatique des langues (TAL). Dès 2020, les transformeurs commencent aussi à trouver une application en matière de vision par ordinateur par la création des vision transformers (ViT).
Grand modèle de langageUn grand modèle de langage, grand modèle linguistique, grand modèle de langue, modèle massif de langage ou encore modèle de langage de grande taille (LLM, pour l'anglais large language model) est un modèle de langage possédant un grand nombre de paramètres (généralement de l'ordre du milliard de poids ou plus). Ce sont des réseaux de neurones profonds entraînés sur de grandes quantités de texte non étiqueté utilisant l'apprentissage auto-supervisé ou l'apprentissage semi-supervisé.
Image vectorielleUne image vectorielle (ou image en mode trait), en informatique, est une composée d'objets géométriques individuels, des primitives géométriques (segments de droite, arcs de cercle, courbes de Bézier, polygones, etc.), définis chacun par différents attributs (forme, position, couleur, remplissage, visibilité, etc.) et auxquels on peut appliquer différentes transformations (homothéties, similitude, rotations, écrasement, mise à l'échelle, extrusion, inclinaison, , dégradé de formes, morphage, symétrie, translation, interpolation, coniques ou bien les formes de révolution).
Segmentation d'imageLa segmentation d'image est une opération de s consistant à détecter et rassembler les pixels suivant des critères, notamment d'intensité ou spatiaux, l'image apparaissant ainsi formée de régions uniformes. La segmentation peut par exemple montrer les objets en les distinguant du fond avec netteté. Dans les cas où les critères divisent les pixels en deux ensembles, le traitement est une binarisation. Des algorithmes sont écrits comme substitut aux connaissances de haut niveau que l'homme mobilise dans son identification des objets et structures.
Image tracingIn computer graphics, image tracing, raster-to-vector conversion or raster vectorization is the conversion of raster graphics into vector graphics. An image does not have any structure: it is just a collection of marks on paper, grains in film, or pixels in a bitmap. While such an image is useful, it has some limits. If the image is magnified enough, its artifacts appear. The halftone dots, film grains, and pixels become apparent. Images of sharp edges become fuzzy or jagged. See, for example, pixelation.
Recalage d'imagesEn , le recalage est une technique qui consiste en la « mise en correspondance d'images », dans le but de comparer ou combiner leurs informations respectives. Cette méthode repose sur les mêmes principes physique et le même type de modélisation mathématique que la . Cette mise en correspondance se fait par la recherche d'une transformation géométrique permettant de passer d'une image à une autre.
Vision par ordinateurLa vision par ordinateur est un domaine scientifique et une branche de l’intelligence artificielle qui traite de la façon dont les ordinateurs peuvent acquérir une compréhension de haut niveau à partir d's ou de vidéos numériques. Du point de vue de l'ingénierie, il cherche à comprendre et à automatiser les tâches que le système visuel humain peut effectuer. Les tâches de vision par ordinateur comprennent des procédés pour acquérir, traiter, et « comprendre » des images numériques, et extraire des données afin de produire des informations numériques ou symboliques, par ex.
Art numériqueL'art numérique, ou art médiatique, désigne un ensemble varié de catégories de création utilisant les spécificités des langages de programmation et des dispositifs numériques, ordinateur, interface ou réseau. Il s'est développé comme genre artistique depuis le début des années 1960. Portée par la puissance de calcul de l'ordinateur et le développement d'interfaces électroniques autorisant une interaction entre le sujet humain, le programme et le résultat de cette rencontre, la création numérique s'est considérablement développée en déclinant des catégories artistiques déjà bien identifiées.
