Un filtre jaune sur les images générées par IA ?
Depuis quelques mois, de nombreux utilisateurs remarquent une teinte jaunâtre sur les images générées par IA, que ce soit via ChatGPT, Stable Diffusion ou d'autres modèles. S'agit-il d'un bug, d'un choix technique ou d'une forme de signature ? Voici ce qu'il faut savoir.
Pourquoi un filtre jaune apparaît-il ?
Les images générées par IA, en particulier avec ChatGPT 4o et Stable Diffusion XL, présentent souvent une dominante jaune. Plusieurs raisons sont évoquées :
- Les données d'entraînement privilégient des palettes chaudes, influençant le rendu.
- SDXL, une version avancée de Stable Diffusion, utilise une architecture qui encode les images dans un espace à plusieurs canaux de couleur. Cette conception favorise certaines combinaisons, notamment rouge + vert, qui aboutissent souvent à des teintes jaunes dans le rendu final.
- Certains soupçonnent une forme de marquage visuel volontaire, une sorte de signature implicite pour identifier les images IA.
Un problème qui touche plusieurs modèles
Ce phénomène n'est pas limité à ChatGPT. Les modèles Stable Diffusion 1.5 et SDXL, largement utilisés sur Hugging Face, sont également concernés. Il s'agit d'un effet structurel, lié à la façon dont ces modèles encodent les couleurs.
De nombreux utilisateurs évoquent sur Reddit et LinkedIn un « filtre jaune » omniprésent sur les images IA :
- « Many (actually almost all) of these GPT‑generated images look like they are covered by some yellowish hue or filter. »
- « Once you see it (the yellow tint), you can't unsee it. »
- « All ChatGPT images have a yellowish tint. It’s kind of a dead giveaway. »
Ces retours illustrent un problème largement constaté, désormais difficile à ignorer.
Comment corriger ou éviter cette teinte ?
La teinte jaune observée sur de nombreuses images IA n’est pas un simple bug. Elle provient souvent de la manière dont les modèles comme Stable Diffusion XL (SDXL) encodent les couleurs. Pour atténuer cet effet, plusieurs approches sont possibles :
- Ajuster le prompt en précisant une température de couleur neutre (par exemple
6500Koucold color temperature). Cela aide le modèle à générer une image avec un rendu plus équilibré. - Effectuer un post-traitement avec des logiciels comme Photoshop, Lightroom ou GIMP, en corrigeant la balance des blancs et en réduisant la chaleur des couleurs.
- Essayer d’autres modèles ou des versions personnalisées de Stable Diffusion, qui ont été fine-tunées pour limiter ces dominantes de couleur.
Le problème du "model collapse"
Un autre facteur à considérer est l’entraînement des IA sur des images déjà générées par d’autres IA. Ce processus peut provoquer ce que les chercheurs appellent le model collapse : le modèle perd en diversité et renforce les biais présents dans ses données d’apprentissage. Si les images sources sont déjà teintées de jaune, ce biais sera non seulement reproduit mais amplifié, jusqu’à devenir une norme visuelle. Ce phénomène ne concerne pas uniquement la couleur : il peut aussi renforcer des stéréotypes démographiques ou stylistiques déjà présents dans les ensembles de données.
Et si c'était un "watermark" discret mais volontaire ?
L’idée d’un filtre jaune comme signature visuelle volontaire reste une hypothèse populaire mais non confirmée. Certains utilisateurs pensent qu’OpenAI ajouterait cette teinte pour marquer discrètement les images générées par ChatGPT. Toutefois, aucune déclaration officielle ne va dans ce sens. Les explications techniques – biais des données d’entraînement et particularités de l’architecture SDXL – offrent une justification plus solide. Il est donc plus probable que cette dominante jaune soit un effet collatéral du fonctionnement interne des modèles plutôt qu’un marquage délibéré.
Sources
- Reddit – Discussion sur le filtre jaune des images ChatGPT
Fil de discussion où de nombreux utilisateurs partagent leurs observations sur la teinte jaune omniprésente dans les images générées par ChatGPT. - Hugging Face Blog – Explication des latents SDXL
Article détaillant le fonctionnement interne de SDXL, expliquant comment l’architecture et l’espace latent du modèle influencent les couleurs produites. - Know Your Meme – Le phénomène du filtre jaune
Guide décrivant l’émergence du terme yellow filter comme mème Internet, avec des exemples et les premières discussions autour de ce biais visuel.
Pourquoi les images IA ont-elles souvent une teinte jaune ?
Parce que les modèles comme Stable Diffusion XL et ChatGPT utilisent des données et une architecture qui favorisent naturellement les tons chauds, notamment le jaune.
L'effet "filtre jaune" sur les images IA est-il un bug ou un choix volontaire ?
Il ne s'agit pas d'un bug. C'est un effet structurel lié à l'architecture des modèles et à leurs données d'entraînement. Certains pensent aussi qu'il peut s'agir d'une forme de signature visuelle mais ce n'est que des suppositions pour l'instant.
Comment supprimer le filtre jaune des images générées par l'IA ?
Vous pouvez préciser une température de couleur neutre ou froide dans votre prompt, ou ajuster la balance des blancs en post-traitement avec un logiciel de retouche.
