WO2025224355A1 - Procédé de requête de production de dessin et procédé de production de dessin, terminal de communication et programme les mettant en œuvre - Google Patents

Procédé de requête de production de dessin et procédé de production de dessin, terminal de communication et programme les mettant en œuvre

Info

Publication number
WO2025224355A1
WO2025224355A1 PCT/EP2025/061483 EP2025061483W WO2025224355A1 WO 2025224355 A1 WO2025224355 A1 WO 2025224355A1 EP 2025061483 W EP2025061483 W EP 2025061483W WO 2025224355 A1 WO2025224355 A1 WO 2025224355A1
Authority
WO
WIPO (PCT)
Prior art keywords
image
user
neural
input command
communication terminal
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Pending
Application number
PCT/EP2025/061483
Other languages
English (en)
Inventor
Cyril Plapous
Nicolas PELLEN
Christian Gregoire
Yann Michel ALMERAS
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Orange SA
Original Assignee
Orange SA
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Orange SA filed Critical Orange SA
Publication of WO2025224355A1 publication Critical patent/WO2025224355A1/fr
Pending legal-status Critical Current
Anticipated expiration legal-status Critical

Links

Classifications

    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING OR CALCULATING; COUNTING
    • G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F3/00—Input arrangements for transferring data to be processed into a form capable of being handled by the computer; Output arrangements for transferring data from processing unit to output unit, e.g. interface arrangements
    • G06F3/01—Input arrangements or combined input and output arrangements for interaction between user and computer
    • G06F3/011—Arrangements for interaction with the human body, e.g. for user immersion in virtual reality
    • G06F3/015—Input arrangements based on nervous system activity detection, e.g. brain waves [EEG] detection, electromyograms [EMG] detection, electrodermal response detection
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING OR CALCULATING; COUNTING
    • G06N—COMPUTING ARRANGEMENTS BASED ON SPECIFIC COMPUTATIONAL MODELS
    • G06N3/00—Computing arrangements based on biological models
    • G06N3/02—Neural networks
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING OR CALCULATING; COUNTING
    • G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T11/00—Two-dimensional [2D] image generation

Definitions

  • the invention relates to a drawing production method, a communication terminal and a program implementing it.
  • CAD computer-aided design
  • AI generative artificial intelligences
  • MidJourney TM or Dall-E TM whose input commands are formulated in natural language, such as LLM type language models.
  • One of the aims of the present invention is to provide improvements over the prior art.
  • An object of the invention is a drawing production request method implemented by a communication terminal, said request method comprising: generate an input command from a graphical generation by artificial intelligence, the input command being generated based on a current neural signal from a user.
  • the quality of the images produced will be improved for the average user because the input commands will be determined based on the image thought of (either verbally or graphically) by the user.
  • the query process includes: receive a neural signal captured by a direct neural interface worn by the user.
  • the input command is generated based on a succession of neural signals from the user, each neural signal corresponding to at least one element of the image to be generated.
  • the quality of the images produced will be improved more precisely, that is to say, it will not be improved for a single element of the image but for all the most important elements of the image considered by the user.
  • the sequence of neural signals from the user corresponds to a set of neural signals from among the following: - a succession of neural signals over a predefined time period; - a succession of neural signals interrupted by an end command;
  • the completion of the input command will either be automatic (because it corresponds to a succession of signals during a predefined time period), or controlled in a neural way, thus avoiding the user having to change the control mode which could cause errors (in particular an input command generated by forgetting the last neural signal or taking into account a neural signal distinct from the input command).
  • the input control function of a neural signal includes at least one of the following elements: - a word function of a current neural signal from the user thinking about a word; - a word or several words depending on a current neural signal of the user thinking about an image; - an image function of a current neural signal from the user thinking about a word; - an image function of a current neural signal from the user thinking about an image.
  • the generation of the input command includes: - analyze the image associated with the user's current neural signal, the analysis determining a set of words describing the image; - convert the set of words resulting from the analysis into an input command for the AI-generated graphics.
  • the query process includes: generate a subcommand of the input command by associating with the input command triggering the generation of an image by an artificial intelligence graphics generator a parameterization of at least one element of the image to be generated according to a neural signal from the user.
  • image quality is improved by taking into account all of the user's thoughts relating to the image to be generated.
  • An object of the invention is also a drawing production method implemented by a communication terminal, said drawing production method comprising: - to require the production of a drawing according to the invention by providing an input command for a graphic generation by artificial intelligence; and - generate an image using artificial intelligence based on the input command provided by the drawing production request.
  • the various steps of the process according to the invention are implemented by a software or computer program, this software comprising software instructions intended to be executed by a data processor of a device forming part of a communication terminal and designed to control the execution of the various steps of this process.
  • the invention therefore also relates to a program comprising program code instructions for the execution of the steps of the drawing production request process or the drawing production process according to the invention when said program is executed by a processor.
  • This program can use any programming language and be in the form of source code, object code, or intermediate code between source code and object code, such as in a partially compiled form or in any other desirable form.
  • An object of the invention is also a communication terminal comprising: - a drawing production query capable of generating an input command for a graphics generator using artificial intelligence, the input command being generated based on a neural signal from a user; - a visual reproduction device capable of reproducing the image provided by the graphic generator using artificial intelligence according to the generated input command.
  • the communication terminal includes a device for obtaining neural signals from the user.
  • the device for obtaining neural signals is one of the following: - a neural signal receiver connected to a direct neural interface worn by the user; - a direct, user-driven neural interface.
  • the direct neural interface has several electrodes arranged on the direct neural interface so as to be positioned relative to predefined areas of the user's skull when wearing the direct neural interface among the following areas: - Broca area, - visual area, - occipital lobe.
  • the communication terminal includes at least one of the following features: - a communication interface with the graphics generator using artificial intelligence; - the graphics generator powered by artificial intelligence.
  • FIG. 1 There illustrates a simplified diagram of a drawing production request method according to the invention and of a drawing production method according to a first variant of the invention.
  • the RDP drawing production request process is implemented by a communication terminal. It includes: generate ICGN an input command from a graphical generation by artificial intelligence GGN, the input command ic being generated as a function of a current neural signal sn, sn j of a user U.
  • the RDP request process includes: receive SN_RCV a neuronal signal captured by a direct neural interface BCI worn by the user U.
  • the input command ic is generated based on a succession of neural signals ⁇ sn j ⁇ j from the user: ic( ⁇ sn j ⁇ j ), each neural signal sn j corresponding to at least one element of the image to be generated e i .
  • the sequence of neural signals of user ⁇ sn j ⁇ j corresponds to a set of neural signals from among the following: - a succession of neural signals during a predefined time period T; - a succession of neural signals interrupted by an end command, in particular an end command from a human-machine interface such as a mouse, a keyboard, etc.;
  • a current neural signal sn, sn j based on which the input command ic is generated is a neural signal captured when the user U thinks about at least one of the following objects: - a word twd; - a timg image.
  • the input command ic(sn), ic( ⁇ sn j ⁇ j ) function of a neural signal includes at least one of the following elements: - a word wd function of a current neuronal signal sn of the user U thinking of a word twd; - a word or several words wd, ⁇ wd n ⁇ n as a function of a current neuronal signal sn of the user U thinking about an image timg; - an image img function of a current neuronal signal sn of the user U thinking of a word twd; - an image img function of a current neuronal signal sn of the user U thinking about an image timg.
  • the generation of the ICGN input command includes: - analyze IMG_NZ the image img, img i associated with the current neuronal signal sn of the user U, the IMG_NZ analysis determining a set of words ⁇ wd n ⁇ n describing the image; - convert the set of words resulting from the analysis into an input command for the AI-generated graphics.
  • the RDP request process includes: generate a subcommand of the input command ic by associating with the input command triggering the generation GGN, GGN m of an image dg by an artificial intelligence graphics generator GGT, GGT m a parameter pr, pri i , pr ki of at least one element e, e i of the image to be generated as a function of a neural signal sn j , sn i , sn ki of the user U.
  • the parameterization subcommand includes at least one parameter pr, pr i , pr ki from among the following: - position of the element on the image pos(e); - image plane in which the element pln(e) is located; - style sty(e); - colour clr(e); - cg(e) color range.
  • a single parameter is associated with a neural signal.
  • a single neural signal can determine several distinct parameters of the image to be generated, notably from the list above.
  • a direct neural interface carried by a user U of a communication terminal T implementing the RDP request process provides at least one current neural signal sn, snj of the user U captured by the direct neural interface BCI.
  • the RDP request process includes:
  • the brain control of graphic generation by BCGN artificial intelligence involves the reception of SN_RCV neural signals.
  • the RDP request process includes:
  • SN_NZ the neuronal signal sn, sn j provided by the direct neural interface (BCI) to determine a content wd(sn), img(sn), pr(sn), pr k (s k ), wd i (sn i ), img i (sn i ), pr iki (sn ki ) , i ⁇ ki ⁇ i+1 thought by the user U.
  • the SN_NZ neural signal analysis uses a BDSN neural signal database in which the neural signals sn, sn j are associated, prior to the implementation of the RDP query process, with a wd, img, pr content during a learning of the thought of user U.
  • the SN_NZ neural signal analysis interprets the neural signals sn, sn j using a first artificial intelligence device, notably following prior learning to the RDP query process.
  • the brain control of graphic generation by BCGN artificial intelligence involves the analysis of SN_NZ neural signals.
  • the reception of SN_RCV neural signals provides the sn, sn j neural signals received from the user's direct neural interface to the analysis of SN_NZ neural signals.
  • the RDP request process includes:
  • the query process includes
  • IMG_NZ an image img, img i determined as a function of the current neuronal signal sn, sn j of the user U, in particular the image determined by the analysis of the neuronal signals SN_NZ.
  • the analyzed image img, img i by the IMG_NZ analysis is an image associated with the current neuronal signal sn of the user U.
  • the IMG_NZ analysis determines a set of words ⁇ wd n ⁇ n describing the image img, img i determined as a function of the current neuronal signal sn, sn j .
  • the RDP request process involves:
  • TST data relating to a content function of a neuronal signal sn particularly in a temporary storage device TM, such as a temporary memory, a temporary content database...
  • the RDP query process temporarily stores TST a set of words ⁇ wd n ⁇ n describing the image img, img i determined as a function of the current neural signal sn, sn j .
  • a set e, ei of data relating to a single piece of content constitutes a description (notably a textual description: one or more words and/or a description per image) of the shape of an element of an image to be generated.
  • the data relating to the content includes, in particular, the content itself: for example, a word wd, an image img, or descriptive data of the content: for example, a set of words ⁇ wd n ⁇ n describing an image img as a function of a neural signal sn. .
  • the RDP request process includes: associate PR_CP the parameter data prj, pri ji to a data or set of stored data relating to e, ei to one and the same content, in particular in the temporary storage device TM.
  • the RDP query process includes: Please check if a new neural signal needs to be taken into account in the ICGN generation of the current IC input command.
  • T a predefined time period
  • this STP? check may include a neural command check. Specifically, the STP? check determines whether the current neural signal sn j corresponds to a command to end the processing of new neural signals in the ICGN generation of the current input command ic. If it does not [N], particularly when the current neural signal sn j corresponds to one or more data points related to an image to be generated: shape [f] or parameter [pr], then the RDP request process iterates through the previous steps. Otherwise, that is, whether the current neural signal sn j corresponds to a command to end the processing of new neural signals in the ICGN generation of the current input command ic [Y], then this end command is implemented.
  • the RDP request process includes
  • the RDP query process does not involve iteration but performs, as soon as this data e is determined (for example, either simply by analysis of the neural signal SN_NZ, or after analysis IMG_NZ of an image img resulting from the interpretation of a neural signal sn by the analysis of neural signals SN_NZ, etc.), the conversion LG_CNV, LG_CNV m of the data relating to the image to be generated e into the input command ic of the graphic generation by artificial intelligence GGN, GGN m .
  • the RDP request process may include: select GGT_SLCT an AI-powered graphics generation GGN m from among the several distinct AI-powered graphics generations available ⁇ GGN m ⁇ m .
  • LG_CNV m conversion is a function of the selected artificial intelligence graphics generation GGN m .
  • the LG_CNV, LG_CNV m conversion is notably carried out on the basis of a language model such as a large language model, also called LLM or "large language model" in English.
  • a language model such as a large language model, also called LLM or "large language model" in English.
  • a particular embodiment of the RDP drawing production request method according to the invention is a program comprising program code instructions for executing the steps of the RDP drawing production request method according to the invention when said program is executed by a processor.
  • a DAP drawing production process is implemented by a communication terminal.
  • This DAP drawing production process comprises: - require RDP to produce a drawing according to the invention by providing an input command ic of a graphic generation by artificial intelligence GN, GN m ; and - generate GGN, GGN m by artificial intelligence an image dg according to the input command ic provided by the RDP drawing production request.
  • the generation of an image by artificial intelligence involves: - either a generation by local artificial intelligence LGGN, LGGN m , in particular by a graphic generator by artificial intelligence LGGT, LGGT m implemented in the communication terminal T implementing the DAP drawing production process of the image dg,
  • the GGT_SLCT selection triggers the provision of the generated input command (ic) to the selected graphics generator (GGTm) or graphics generation (LGTm).
  • the issued request (d_rq) is either addressed to the selected remote graphics generator (GGTm), or the issued request (d_rq) includes an identification (ggtm) of the selected remote graphics generator (GGTm).
  • the DAP drawing production process provides a dg image generated according to at least one neural signal from a user, including a DRPR visual reproduction device from the communication terminal T.
  • a particular embodiment of the DAP drawing production process according to the invention is a program comprising program code instructions for executing the steps of the DAP drawing production process according to the invention when said program is executed by a processor.
  • the DAP drawing production process includes: - require the production of an RDP drawing according to the invention, in particular as illustrated by the And - generate GGN, GGN m graphically by artificial intelligence an image dg, dg l as a function of an input command ic provided by the drawing production request.
  • the drawing process includes: capture SN_CPT a neuronal signal sn, sn j , sn l , sn j l from a user U of the communication terminal implementing the drawing production process, the captured neuronal signal sn, sn j, sn, sn j , sn l , sn j l being provided to the RDP drawing production request to generate the input command ic.
  • the drawing production process includes: visually reproduce GRPR the generated image dg, dg l .
  • This first neural signal sn 1 , sn 1 1 is captured SN_CPT and provided to the RDP drawing production request.
  • Each j-th neural signal sn j 1 is successively captured SN_CPT and provided to the RDP drawing production request.
  • the graphic generation by artificial intelligence GGN, GGN m supplied the first image generated dg 1 to the GRPR visual reproduction.
  • the first image generated dg 1 is reproduced, for example, on a screen, by an immersive reality device, such as an AR, VR or RX headset or glasses, by a 2D, 3D, holographic projector...
  • the graphic generation by artificial intelligence GGN, GGN m supplied the second generated image dg 2 to the GRPR visual reproduction.
  • the second generated image dg 2 is reproduced, for example, on a screen, by an immersive reality device, such as an AR, VR or RX headset or glasses, by a 2D, 3D, holographic projector...
  • the invention also relates to a storage medium.
  • the information storage medium can be any entity or device capable of storing the program.
  • the medium can include a storage means, such as a ROM, for example a CD-ROM or a microelectronic circuit ROM, or a magnetic recording means, for example a floppy disk or a hard disk drive.
  • the information medium can be a transmissible medium such as an electrical or optical signal that can be transmitted via an electrical or optical cable, by radio, or by other means.
  • the program according to the invention can, in particular, be downloaded onto a network, notably the Internet.
  • the information carrier may be an integrated circuit in which the program is incorporated, the circuit being adapted to execute or to be used in the execution of the process in question.
  • the invention is implemented using software and/or hardware components.
  • module can refer to either a software component or a hardware component.
  • a software component corresponds to one or more computer programs, one or more subroutines of a program, or more generally, any element of a program or software capable of implementing a function or set of functions as described above.
  • a hardware component corresponds to any element of a hardware assembly capable of implementing a function or set of functions.
  • a communication terminal includes a processor capable of implementing the RDP request process and/or the DAP drawing production process according to the invention.
  • Communication terminal 1 includes: - a drawing production query 15, 145 capable of generating an input command ic from a graphics generator 140, 4 by artificial intelligence, the input command ic being generated according to a neural signal sn, sn j from a user U; - a visual reproduction device 11 capable of reproducing the image generated dg provided by the graphic generator 140, 4 by artificial intelligence according to the input command generated ic.
  • the communication terminal 1 includes a device 12 for obtaining neural signals from the user U.
  • the neural signal acquisition device 12 is one of the following devices: - a 12R receptor for neuronal signals sn, sn j connected to a direct neuronal interface 2 carried by the user U; - a direct neural interface 12 I carried by the user U.
  • the 12I ,2 direct neural interface comprises one or more electrodes arranged on the 12I ,2 direct neural interface so as to be positioned relative to predefined areas of the user's skull when wearing the 12I ,2 direct neural interface among the following areas: - Broca area, - visual area, - occipital lobe, - etc.
  • the communication terminal 1 includes at least one of the following devices: - a communication interface 13 with the graphic generator 4 by artificial intelligence; - the 140 graphic generator by artificial intelligence.
  • a direct neural interface 2, 12 I carried by a user U of the communication terminal 1 provides at least one current neural signal sn, snj of the user U captured by the direct neural interface 2, 12 I.
  • requester 15, 145 of drawing production includes:
  • a 155 input command generator for a 140, 4 graphics generator using artificial intelligence is specifically capable of generating an input command for a 140, 4 graphics generator using artificial intelligence.
  • requester 15, 145 for drawing production includes or consists of:
  • a brain controller for a 140.4 graphics generator powered by artificial intelligence based on a user's current neural signal.
  • the brain controller for a graphics generator is capable of generating an input command for the 140.4 graphics generator using artificial intelligence based on a user's current neural signal.
  • the drawing production query 15, 145 includes a neural signal interface 151, for example a neural signal receiver.
  • requester 15, 145 of drawing production includes:
  • the neural signal analysis device 152 is capable of using a neural signal base 153 in which the neural signals sn, sn j are associated, prior to the implementation of the drawing production query 15, 145, with a wd, img, pr content during a learning of the thought of the user U.
  • the neural signal analysis device 152 is capable of interpreting neural signals sn, sn j by means of a first artificial intelligence device, notably following prior learning the implementation of the drawing production query 15, 145.
  • the brain controller includes the 152 device for analyzing neural signals.
  • the neural signal interface 151 provides the neural signals sn, sn j obtained, received from the direct neural interface 2, 12 I of the user U to the neural signal analysis device 152.
  • requester 15, 145 of drawing production includes:
  • a 1550 content type checker thought of by user U including the content type determined by the neural signal analysis device 152.
  • requester 15, 145 of drawing production includes:
  • the image determined img, img i is an image determined by the neuronal signal analysis device 152.
  • the image analyzed img, img i by the 1551 image analysis device is an image associated with the current neuronal signal sn of the user U.
  • the 1551 image analysis device is capable of determining a set of words ⁇ wd n ⁇ n describing the image img, img i determined as a function of the current neuronal signal sn, sn j .
  • requester 15, 145 of drawing production includes:
  • the temporary recording device 1554 is able to temporarily store this data relating to a content when the user thinks of several words, images to trigger the generation of an image GGN, GGNm.
  • the temporary recording device 1554 is capable of temporarily storing a set of words ⁇ wd n ⁇ n describing the image img, img i determined according to the current neuronal signal sn, sn j in the case where the content type ty is an image [fi].
  • requester 15, 145 of drawing production includes: a coupler 1552 capable of associating, in the case where the content type ty is a parameter data [pr] of an image to be generated, a parameter data prj, pri ji to a data or set of stored data relating to e, ei to one and the same content, in particular in the temporary storage device 1553.
  • requester 15, 145 of drawing production includes: a checker 1555 capable of checking whether a new neural signal should be taken into account in the generation of the current input command ic by the drawing production queryor 15, 145.
  • requester 15, 145 of drawing production includes: a data reader 1556.
  • requester 15, 145 of drawing production includes:
  • the drawing production query 15, 145 is able to not implement an iteration but provides the data e, as soon as it is determined (for example, either simply by the neural signal analyzer 152, or by the analyzer 1551 of an image img resulting from the interpretation of a neural signal sn by the neural signal analyzer 152, etc.), to the converter 1557 of data relating to the image to be generated e into the input command ic of the graphic generation by artificial intelligence 140, 4.
  • the drawing production query 15, 145 may include: a selector (not shown) of an artificial intelligence graphics generator from among several distinct artificial intelligence graphics generators available.
  • the 1557 converter is capable of implementing a conversion function of the selected AI-powered graphics generator.
  • the input control generator 155 of a graphics generator 140, 4 by artificial intelligence includes one or more of the following devices: - the 1550 content type checker designed by user U; - the image analyzer 1551 capable of analyzing an image img, img i determined according to the current neuronal signal sn, sn j of the user U; - the temporary recording device 1554 capable of temporarily storing data relating to a content function of a neuronal signal sn in particular in a temporary storage device 1553; - the temporary storage device 1553;
  • the brain controller (not shown) of a 140.4 graphics generator by artificial intelligence includes one or more of the following devices: - the neural signal interface 151;
  • the 1550 content type checker designed by user U; - the image analyzer 1551 capable of analyzing an image img, img i determined according to the current neuronal signal sn, sn j of the user U; - the temporary recording device 1554 capable of temporarily storing data relating to a content function of a neuronal signal sn in particular in a temporary storage device 1553; - the temporary storage device 1553;
  • the drawing production query 15, 145 and/or the input command generator 155 and/or the converter 1557 is capable of providing the input command ic function of at least one current neural signal sn, ⁇ sn j ⁇ j of the user U to the graphics generator 140, 4 by artificial intelligence.
  • the communication interface 13 is capable of relaying the input command ic provided by the drawing production requester 15, 145 and/or the input command generator 155 and/or the converter 1557 to a graphics generator 4 by artificial intelligence separate from the communication terminal 1.
  • the communication interface 13 is capable of relaying the input command ic provided by the drawing production requester 15, 145 and/or the input command generator 155 and/or the converter 1557 to a graphics generator 4 by artificial intelligence remote from the communication terminal 1 via a communication network 3.
  • the communication interface 13 is capable of transmitting the input command ic provided by the drawing production requester 15, 145 and/or the input command generator 155 and/or the converter 1557 to a graphics generator 4 by artificial intelligence remote from the communication terminal 1 via a communication network 3.
  • the communication interface 13 is capable of receiving an image generated dg, dg l by the graphics generator 4 by remote artificial intelligence from the communication terminal 1 via a communication network 3 according to the input command ic previously relayed, issued by the communication interface 13.
  • the communication interface 13 includes a transmitter 130 and a receiver 131.
  • the transmitter 130 is notably capable of transmitting the input command ic provided by the drawing production requester 15, 145 and/or the input command generator 155 and/or the converter 1557 to a graphics generator 4 by artificial intelligence remote from the communication terminal 1 via a communication network 3.
  • the receiver 131 is notably capable of receiving an image generated dg, dg l by the graphic generator 4 by artificial intelligence remote from the communication terminal 1 via a communication network 3 according to the input command ic previously relayed, issued by the transmitter 130.
  • the 140,4 graphic generator by artificial intelligence is a generator by generative adversarial networks or GANs (“Generative Adversarial Networks” in English).
  • the reproduction device 11 is capable of reproducing the image generated dg, dg l provided by the graphic generator 140, 4 by artificial intelligence, where appropriate via the communication interface 13 and the communication network 3.
  • Figures 4a and 4b illustrate two use cases of the invention during a simple query.
  • the direct neural interface 12 I , 2 captures the current neural signal sn during (i.e., while) this thought of the user U and provides it to the communication terminal 1 according to the invention.
  • the communication terminal 1 generates, based on the captured neural signal sn, an input command ic of an artificial intelligence graphics generator which, following this input command ic, produces a generated image dg.
  • the reproduction device 11 of the communication terminal 1 reproduces an image of a car generated by artificial intelligence.
  • the direct neural interface 12I ,2 captures the current neural signal sn during this thought process of the user U and provides it to the communication terminal 1 according to the invention.
  • the communication terminal 1 generates, based on the captured neural signal sn, an input command ic of an artificial intelligence graphics generator which, following this input command ic, produces a generated image dg.
  • the reproduction device 11 of the communication terminal 1 reproduces an image of a car generated by artificial intelligence.
  • Figures 5a and 5b illustrate two use cases of the invention during a complex query.
  • t1 user U thinks of a first image timg 1.
  • This is an image of a car; that is, he visualizes any car in his mind.
  • the direct neural interface 12I ,2 captures the current neural signal during (that is, while) this thought of the user U and provides it to the communication terminal 1 according to the invention as the first neural signal sn1 relating to the image to be generated.
  • the communication terminal 1 stores the image and/or words describing the image determined according to the first neuronal signal captured sn 1 as the first image thought timg 1 by the user U.
  • a second image timg 2 In our example of the This is a color image (in this example, the color green), meaning that the user visualizes this color in their mind.
  • the direct neural interface 12I ,2 captures the current neural signal sn during (that is, while) this thought of the user U and provides it to the communication terminal 1 as a second neural signal sn2 relating to the image to be generated.
  • the communication terminal 1 stores a color parameter (determined based on the second captured neuronal signal sn 2 as the second thought image timg 2 by the user U) in association with the previously stored data, in this case the image and/or words describing the image determined based on the first captured neuronal signal sn 1 as the first thought image timg 1 by the user U.
  • a third step t3 user U has a third thought.
  • the direct neural interface 12 I , 2 captures the current neural signal sn during (that is to say during) this thought of the user U and provides it to the communication terminal 1 as a third neural signal sn 3 relating to the image to be generated.
  • the communication terminal 1 stores a style parameter (determined based on the third captured neural signal sn 3 as the third thought twd 3 of user U) in association with the previously stored data, in this case the image and/or words describing the image determined based on the first captured neural signal sn 1 as the first thought image timg 1 by user U, and the color parameter.
  • a style parameter determined based on the third captured neural signal sn 3 as the third thought twd 3 of user U
  • a single neural signal is used instead of the second and third neural signals to determine both the color and style of the image to be generated.
  • the communication terminal 1 generates, based on the stored data (in this case, the image and/or words describing the determined image, i.e., a car in this example, based on the first neural signal captured sn 1 as the first image thought of timg 1 by user U; and the associated parameters in our example, namely the color parameter - in this example: green - determined based on the second neural signal captured sn 2 as the second image thought of timg 2 by user U, and the style parameter - in this example: graffiti - determined based on the third neural signal captured sn 3 as the third thought twd 3 of user U), an input command ic from an artificial intelligence graphics generator which, following this input command ic, produces a generated image dg.
  • the input command ic is, in particular, a "prompt" such as: "green car in graffiti style".
  • the reproduction device 11 of the communication terminal 1 reproduces an image of a green car in graffiti style generated by artificial intelligence.
  • t1 user U thinks of a first image timg 1.
  • This is an image of a car; that is, he visualizes any car in his mind.
  • the direct neural interface 12I ,2 captures the current neural signal during (that is, while) this thought of the user U and provides it to the communication terminal 1 according to the invention as the first neural signal sn1 relating to the image to be generated.
  • the communication terminal 1 stores the image and/or words describing the image determined according to the first neuronal signal captured sn 1 as the first image thought timg 1 by the user U.
  • a second image timg 2 In our example of the This refers to the image plane in which the previous shape must be positioned (in this example, the foreground); that is, the user visualizes this position in their mind.
  • the direct neural interface 12I ,2 captures the current neural signal sn during this thought process by the user U and provides it to the communication terminal 1 as a second neural signal sn2 related to the image to be generated.
  • the communication terminal 1 stores the plan parameter (determined based on the second captured neuronal signal sn 2 as the second thought image timg 2 by the user U) in association with the previously stored data, in this case the image and/or words describing the image determined based on the first captured neuronal signal sn 1 as the first thought image timg 1 by the user U.
  • a third step t3 user U has a third thought.
  • This is an image of the sea, meaning that he is visualizing any sea in his mind.
  • the direct neural interface 12 I , 2 captures the current neural signal sn during (that is, while) this thought of the user U and provides it to the communication terminal 1 as a third neural signal sn 3 relating to the image to be generated.
  • the communication terminal 1 stores the image and/or words describing the image determined according to the third neuronal signal captured sn 1 as the third image thought timg 3 by the user U.
  • a fourth image timg 4 In our example of the This refers to the image plane in which the previous shape, in this case the sea, must be positioned (in this example, the background); that is, the user visualizes this position in their mind.
  • the direct neural interface 12I ,2 captures the current neural signal sn during this thought process of the user U and provides it to the communication terminal 1 as a fourth neural signal sn4 related to the image to be generated.
  • the communication terminal 1 stores the plan parameter (determined based on the fourth captured neuronal signal sn 4 as the fourth thought image timg 4 by the user U) in association with the previously stored data, in this case the image and/or words describing the image determined based on the third captured neuronal signal sn 3 as the third thought image timg 3 by the user U.
  • the communication terminal 1 generates, based on the stored data (in this case, images and/or words describing the determined images, i.e., a car and the sea in this example, respectively based on the first and third captured neural signals sn1 and sn3 as the first and third images thought of by user U; and the associated parameters in our example, namely the respective shot parameters - in this example: foreground for the car and background for the sea - determined respectively based on the second and fourth captured neural signals sn2 and sn4 as the second and fourth images thought of by user U), an input command ic from an artificial intelligence graphics generator which, following this input command ic, produces a generated image dg.
  • the input command ic is notably a " prompt " such as: "car in the foreground and sea in the background".
  • the reproduction device 11 of the communication terminal 1 reproduces an image of a car in front of the sea generated by artificial intelligence.
  • the invention makes it possible, in particular, to generate through thought: - Simple drawings with a single shape: primitive shapes (circle, square, sphere, cube%) or complex shapes (car, house, object, etc.) - complex drawings (landscapes, portraits, posters%) using colors such as primary colors, and/or complementary colors and/or colors from among 10, 50, 256... colors with particular styles (comics, science fiction, painting, photorealistic).
  • the invention may also generate an image, such as a scene, from the user's thoughts, including a standardized object like an 8mm bolt, an E27 light bulb, or a referenced piece of furniture.
  • the generated image could be an industrial drawing, an assembly diagram, or even a 2D or 3D interior design plan.
  • the neural signal analyzer may eventually draw from a database of 2D or 3D drawings to provide the image intended to control the artificial intelligence generator that generates the image of the scene.
  • This invention thus makes it possible to draw by thought thanks to a direct neural interface, notably based on the user's EEG or electroencephalogram.
  • This invention is a design tool accessible to a wider audience than just professionals or experienced amateurs for image creation. It also allows for the generation of sketches from a simple idea.
  • control is neural
  • the invention allows a disabled user to access image generation by artificial intelligence.

Landscapes

  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Theoretical Computer Science (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • General Engineering & Computer Science (AREA)
  • General Health & Medical Sciences (AREA)
  • Health & Medical Sciences (AREA)
  • Biomedical Technology (AREA)
  • Life Sciences & Earth Sciences (AREA)
  • Artificial Intelligence (AREA)
  • Data Mining & Analysis (AREA)
  • Evolutionary Computation (AREA)
  • Biophysics (AREA)
  • Molecular Biology (AREA)
  • Computing Systems (AREA)
  • Computational Linguistics (AREA)
  • Mathematical Physics (AREA)
  • Software Systems (AREA)
  • Dermatology (AREA)
  • Neurology (AREA)
  • Neurosurgery (AREA)
  • Human Computer Interaction (AREA)
  • Image Analysis (AREA)

Abstract

L'invention concerne un procédé de production de dessin, un terminal de communication et un programme le mettant en œuvre. Un objet de l'invention est un procédé de requête de production de dessin (RDP) mis en œuvre par un terminal de communication, ledit procédé de requête (RDP) comportant : générer (ICGN) une commande d'entrée (ic) d'une génération graphique par intelligence artificielle (GGN), la commande d'entrée (ic) étant générée en fonction d'un signal neuronal (sn, snj) courant d'un utilisateur (U). Ainsi, la qualité des images produites sera améliorée pour l'utilisateur lambda car les commandes d'entrées seront déterminées en fonction de l'image pensée (soit verbalement, soit graphiquement) par l'utilisateur.

Description

Procédé de requête de production de dessin et Procédé de production de dessin, terminal de communication et programme les mettant en œuvre
L'invention concerne un procédé de production de dessin, un terminal de communication et un programme le mettant en œuvre.
État de la technique
Le dessin qu’il soit artistique ou technique reste encore aujourd’hui réservé à certaines personnes plus douées que d’autres. Cela, malgré des outils numériques de plus en plus perfectionnés qui permettent aujourd’hui de produire des images de qualité.
Après le développement pendant plusieurs années de logiciels de dessin assistés par ordinateur ou DAO en abrégé, qui ont progressivement permis de dessiner directement sur ordinateur au moyen d’un clavier et d’une souris. Le dessin ainsi assisté permet aussi bien du dessin technique : plan, schéma… mais aussi du dessin artistique : affiche, jeu vidéo, film d’animation… Puis, l’utilisation des tablettes graphiques puis tactiles combinée à ces logiciels de DAO permettant aux dessinateurs des techniques de dessin plus naturelle puisque utilisant à nouveau un crayon : le stylet.
Ces dernières années ont vu l’émergence d’intelligences artificielles (IA) génératives comme MidJourneyTM ou Dall-ETM dont les commandes d’entrées sont formulées en langage naturel, tel que les modèles de langage de type LLM.
Que ce soient avec des outils numériques classiques de dessin (notamment de DAO) tel que la suite AdobeTM ou des IA génératives, encore faut-il pour produire une image de qualité savoir bien les utiliser et avoir accès aux bonnes ressources. C’est pourquoi, malgré cette évolution dans les outils de dessin, il faut toujours aujourd’hui faire appel à un designer, un graphiste ou un artiste professionnel et/ou encore un spécialiste dans l’écriture de « prompts » (c’est-à-dire en commande d’entrée d’IA générative) pour générer une image de qualité même au moyen d’une IA graphique.
Un des buts de la présente invention est d'apporter des améliorations par rapport à l'état de la technique.
Un objet de l’invention est un procédé de requête de production de dessin mis en œuvre par un terminal de communication, ledit procédé de requête comportant :
générer une commande d’entrée d’une génération graphique par intelligence artificielle, la commande d’entrée étant générée en fonction d’un signal neuronal courant d’un utilisateur.
Ainsi, la qualité des images produites sera améliorée pour l’utilisateur lambda car les commandes d’entrées seront déterminées en fonction de l’image pensée (soit verbalement, soit graphiquement) par l’utilisateur.
Avantageusement, le procédé de requête comporte :
recevoir un signal neuronal capté par une interface neuronale directe portée par l’utilisateur.
Avantageusement, la commande d’entrée est générée en fonction d’une succession de signaux neuronaux de l’utilisateur, chaque signal neuronal correspondant à au moins un élément de l’image à générer.
Ainsi la qualité des images produite sera améliorée de manière plus précise, c’est-à-dire que celle-ci ne sera pas amélioré pour un seul élément de l’image mais pour l’ensemble des éléments les plus importants de l’image pensés par l’utilisateur.
Avantageusement, la succession de signaux neuronaux de l’utilisateur correspond à un ensemble de signaux neuronaux parmi les suivants :
- une succession de signaux neuronaux pendant une période temporelle prédéfinie ;
- une succession de signaux neuronaux interrompue par une commande de fin ;
- une succession de signaux neuronaux se terminant par un signal neuronal associé à une commande de fin.
Ainsi, la complétion de la commande d’entrée sera soit automatique (car correspondant à une succession de signaux pendant une période temporelle prédéfinie), soit commandé de manière neuronale, évitant ainsi à l’utilisateur le changement de mode de commande pouvant engendrer des erreurs (notamment une commande d’entrée générée en oubliant le dernier signal neuronal ou un tenant en compte un signal neuronal distinct de la commande d’entrée).
Avantageusement, la commande d’entrée fonction d’un signal neuronal comporte au moins un des éléments suivants :
- un mot fonction d’un signal neuronal courant de l’utilisateur pensant à un mot ;
- un mot ou plusieurs mots en fonction d’un signal neuronal courant de l’utilisateur pensant à une image ;
- une image fonction d’un signal neuronal courant de l’utilisateur pensant à un mot ;
- une image fonction d’un signal neuronal courant de l’utilisateur pensant à une image.
Avantageusement, lorsque l’utilisateur pense à une image, la génération de la commande d’entrée comporte :
- analyser l’image associée au signal neuronal courant de l’utilisateur, l’analyse déterminant un ensemble de mots décrivant l’image ;
- convertir l’ensemble de mots résultant de l’analyse en une commande d’entrée de la génération graphique par intelligence artificielle.
Ainsi, la pensée visuelle d’une seule image permet néanmoins une image dont la qualité a été améliorée par une commande d’entrée complexe.
Avantageusement, le procédé de requête comporte :
générer une sous-commande de la commande d’entrée en associant à la commande d’entrée déclenchant la génération d’une image par un générateur graphique par intelligence artificielle un paramétrage de au moins un élément de l’image à générer en fonction d’un signal neuronal de l’utilisateur.
Ainsi, la qualité de l’image est améliorée en tenant compte de l’ensemble des pensées de l’utilisateur relatives à l’image à générer.
Un objet de l’invention est également un procédé de production de dessin mis en œuvre par un terminal de communication, ledit procédé de production de dessin comportant :
- requérir une production de dessin selon l’invention en fournissant une commande d’entrée d’une génération graphique par intelligence artificielle ; et
- générer par intelligence artificielle une image en fonction de la commande d’entrée fournie par la requête de production de dessin.
Avantageusement, selon une implémentation de l'invention, les différentes étapes du procédé selon l'invention sont mises en œuvre par un logiciel ou programme d'ordinateur, ce logiciel comprenant des instructions logicielles destinées à être exécutées par un processeur de données d'un dispositif faisant partie d’un terminal de communication et étant conçus pour commander l'exécution des différentes étapes de ce procédé.
L'invention vise donc aussi un programme comprenant des instructions de code de programme pour l’exécution des étapes du procédé de requête de production de dessin ou du procédé de production de dessin selon l’invention lorsque ledit programme est exécuté par un processeur.
Ce programme peut utiliser n'importe quel langage de programmation et être sous la forme de code source, code objet ou code intermédiaire entre code source et code objet tel que dans une forme partiellement compilée ou dans n'importe quelle autre forme souhaitable.
Un objet de l’invention est aussi un terminal de communication comportant :
- un requêteur de production de dessin apte à générer une commande d’entrée d’un générateur graphique par intelligence artificielle, la commande d’entrée étant générée en fonction d’un signal neuronal d’un utilisateur ;
- un dispositif de reproduction visuel apte à reproduire l’image fournie par le générateur graphique par intelligence artificielle en fonction de la commande d’entrée générée.
Avantageusement, le terminal de communication comporte un dispositif d’obtention de signaux neuronaux de l’utilisateur.
Avantageusement, le dispositif d’obtention de signaux neuronaux est un dispositif parmi les suivants :
- un récepteur de signaux neuronaux connecté à une interface neuronale directe portée par l’utilisateur ;
- une interface neuronale directe portée par l’utilisateur.
Avantageusement, lorsque le dispositif d’obtention de signaux est une interface neuronale directe portée par l’utilisateur, l’interface neuronale directe comporte plusieurs électrodes disposées sur l’interface neuronale directe de manière à être positionnée relativement à des zones prédéfinies du crâne de l’utilisateur lorsqu’il porte l’interface neuronale directe parmi les zones suivantes :
- zone de Broca,
- aire visuelle,
- lobe occipital.
Avantageusement, le terminal de communication comporte au moins un des dispositifs suivants :
- une interface de communication avec le générateur graphique par intelligence artificielle ;
- le générateur graphique par intelligence artificielle.
Les caractéristiques et avantages de l’invention apparaîtront plus clairement à la lecture de la description, faite à titre d'exemple, et des figures s’y rapportant qui représentent :
, un schéma simplifié d’un procédé de requête de production de dessin selon l’invention et d’un procédé de production de dessin selon une première variante de l’invention,
, un schéma simplifié d’un procédé de production de dessin selon une deuxième variante de l’invention,
, un schéma simplifié d’un terminal de communication selon l’invention,
, un schéma simplifié d’un premier cas d’usage de l’invention lors d’une requête simple,
, un schéma simplifié d’un deuxième cas d’usage de l’invention lors d’une requête simple,
, un schéma simplifié d’un troisième cas d’usage de l’invention lors d’une requête complexe,
, un schéma simplifié d’un quatrième cas d’usage de l’invention lors d’une requête complexe.
La illustre un schéma simplifié d’un procédé de requête de production de dessin selon l’invention et d’un procédé de production de dessin selon une première variante de l’invention.
Le procédé de requête de production de dessin RDP est mis en œuvre par un terminal de communication. Il comporte :
générer ICGN une commande d’entrée d’une génération graphique par intelligence artificielle GGN, la commande d’entrée ic étant générée en fonction d’un signal neuronal sn, snj courant d’un utilisateur U.
En particulier, le procédé de requête RDP comporte :
recevoir SN_RCV un signal neuronal capté par une interface neuronale directe BCI portée par l’utilisateur U.
En particulier, la commande d’entrée ic est générée en fonction d’une succession de signaux neuronaux {snj}j de l’utilisateur : ic({snj}j), chaque signal neuronal snj correspondant à au moins un élément de l’image à générer ei.
En particulier, la succession de signaux neuronaux de l’utilisateur {snj}j correspond à un ensemble de signaux neuronaux parmi les suivants :
- une succession de signaux neuronaux pendant une période temporelle T prédéfinie ;
- une succession de signaux neuronaux interrompue par une commande de fin, notamment une commande de fin provenant d’une interface homme machine telle qu’une souris, un clavier, etc. ;
- une succession de signaux neuronaux se terminant par un signal neuronal snJ associé à une commande de fin thnd_rq.
En particulier, un signal neuronal sn, snj courant en fonction duquel la commande d’entrée ic est générée est un signal neuronal capté lorsque l’utilisateur U pense à au moins l’un des objets suivants :
- un mot twd;
- une image timg.
Ainsi, selon l’utilisateur U, celui-ci pourra choisir le mode de génération d’image avec lequel il est le plus à son aise afin d’améliorer la qualité de l’image générée : pensée textuelle ou visuelle.
En particulier, la commande d’entrée ic(sn), ic({snj}j) fonction d’un signal neuronal comporte au moins un des éléments suivants :
- un mot wd fonction d’un signal neuronal courant sn de l’utilisateur U pensant à un mot twd;
- un mot ou plusieurs mots wd, {wdn}n en fonction d’un signal neuronal courant sn de l’utilisateur U pensant à une image timg;
- une image img fonction d’un signal neuronal courant sn de l’utilisateur U pensant à un mot twd;
- une image img fonction d’un signal neuronal courant sn de l’utilisateur U pensant à une image timg.
En particulier, lorsque l’utilisateur pense à une image timg, la génération de la commande d’entrée ICGN comporte :
- analyser IMG_NZ l’image img, imgi associée au signal neuronal courant sn de l’utilisateur U, l’analyse IMG_NZ déterminant un ensemble de mots {wdn}n décrivant l’image ;
- convertir l’ensemble de mots résultant de l’analyse en une commande d’entrée de la génération graphique par intelligence artificielle.
En particulier, le procédé de requête RDP comporte :
générer une sous-commande de la commande d’entrée ic en associant à la commande d’entrée déclenchant la génération GGN, GGNm d’une image dg par un générateur graphique par intelligence artificielle GGT, GGTm un paramétrage pr, pri, prki de au moins un élément e, ei de l’image à générer en fonction d’un signal neuronal snj, sni, snki de l’utilisateur U.
En particulier, la sous-commande de paramétrage comporte au moins un paramètre pr, pri, prki parmi les suivants :
- position de l’élément sur l’image pos(e) ;
- plan de l’image dans lequel se trouve l’élément pln(e) ;
- style sty(e);
- couleur clr(e);
- gamme de couleurs cg(e).
Dans les exemples illustrés, à un signal neuronal est associé un seul paramètre. Mais, de manière générale, un seul et même signal neuronal permet de déterminer plusieurs paramètres distincts de l’image à générer notamment parmi la liste ci-dessus.
En particulier, une interface neuronale directe portée par un utilisateur U d’un terminal de communication T mettant en œuvre le procédé de requête RDP fournit au moins un signal neuronal courant sn, snj de l’utilisateur U capté par l’interface neuronale directe BCI.
En particulier, le procédé de requête RDP comporte :
commander cérébralement BCGN la génération graphique par intelligence artificielle GGN, GGNm.
En particulier, la commande cérébrale de la génération graphique par intelligence artificielle BCGN comporte la réception des signaux neuronaux SN_RCV.
En particulier, le procédé de requête RDP comporte :
analyser SN_NZ le signal neuronal sn, snj fourni par l’interface neuronale directe (BCI) pour déterminer un contenu wd(sn), img(sn), pr(sn), prk(sk), wdi(sni), imgi(sni), priki(snki), i<ki<i+1 pensé par l’utilisateur U.
En particulier, l’analyse de signaux neuronaux SN_NZ utilise une base de signaux neuronaux BDSN dans laquelle les signaux neuronaux sn, snj sont associés, préalablement à la mise en œuvre du procédé de requête RDP, à un contenu wd, img, pr lors d’un apprentissage de la pensée de l’utilisateur U.
En particulier, l’analyse de signaux neuronaux SN_NZ interprète les signaux neuronaux sn, snj au moyen d’un premier dispositif d’intelligence artificielle, notamment suite à un apprentissage préalable au procédé de requête RDP.
En particulier, la commande cérébrale de la génération graphique par intelligence artificielle BCGN comporte l’analyse des signaux neuronaux SN_NZ.
En particulier, la réception de signaux neuronaux SN_RCV fournit les signaux neuronaux sn, snj reçus de l’interface neuronale directe de l’utilisateur à l’analyse de signaux neuronaux SN_NZ.
En particulier, le procédé de requête RDP comporte :
vérifier le type ty? de contenu pensé par l’utilisateur, notamment le type de contenu déterminé par l’analyse de signaux neuronaux SN_NZ.
En particulier, dans le cas où le type de contenu ty est une image [fi], le procédé de requête comporte
analyser IMG_NZ une image img, imgi déterminée en fonction du signal neuronal courant sn, snj de l’utilisateur U, notamment l’image déterminée par l’analyse des signaux neuronaux SN_NZ.
En particulier, l’image analysée img, imgi par l’analyse IMG_NZ est une image associée au signal neuronal courant sn de l’utilisateur U.
En particulier, l’analyse IMG_NZ détermine un ensemble de mots {wdn}n décrivant l’image img, imgi déterminée en fonction du signal neuronal courant sn, snj.
Lorsque l’utilisateur pense à plusieurs mots, images pour déclencher la génération d’une image GGN, GGNm, alors le procédé de requête RDP comporte :
stocker temporairement TST des données relatives à un contenu fonction d’un signal neuronal sn notamment dans un dispositif de stockage temporaire TM, tel qu’une mémoire temporaire, une base de contenu temporaire…
En particulier, dans le cas où le type de contenu ty est une image [fi], le procédé de requête RDP stocke temporairement TST un ensemble de mots {wdn}n décrivant l’image img, imgi déterminée en fonction du signal neuronal courant sn, snj.
En particulier, dans le cas où le type de contenu ty est un contenu relatif à une forme d’image [f] (notamment un mot wd, wdi relatif à une forme d’image [f]=[fw] ou une image img, imgi relative à une forme d’image [f]=[fi]), le procédé de requête RDP stocke temporairement TST ce contenu relatif à la forme d’image e, ei : e=wd, e=img, ei=wdi, ei=imgi…
En particulier, un ensemble e, ei de données relatives à un seul et même contenu constitue une description (notamment une description textuelle : un ou plusieurs mots et/ou une description par image) de la forme d’un élément d’une image à générer. Les données relatives au contenu sont, notamment, le contenu lui-même : par exemple un mot wd, une image img, ou des données descriptives du contenu : par exemple un ensemble de mot {wdn}n décrivant une image img fonction d’un signal neuronal sn : .
En particulier, dans le cas où le type de contenu ty est une donnée de paramétrage [pr] d’une image à générer, le procédé de requête RDP comporte :
associer PR_CP la donnée de paramétrage prj, priji à une donnée ou un ensemble de données stocké(e) relative(s) e, ei à un seul et même contenu, notamment dans le dispositif de stockage temporaire TM.
Ainsi, ce n’est plus seulement une donnée ou un ensemble de données qui sera stocké(e) mais un couple ou de manière plus générale un (J+1)-uplet comportant outre une donnée ou un ensemble de données stocké(e) relative(s) e, {ei}i à un seul et même contenu un ou plusieurs paramètres prj, priji de l’élément de l’image à générer : (e, pr), (e, {prk}k=1…K)J=K, {(ei,pri)}i=1…I, J=I,
Lorsque le procédé de requête RDP utilise plusieurs signaux neuronaux snj pour générer ICGN la commande d’entrée ic, alors le procédé de requête RDP itère j=j+1 les étapes précédentes pour un nouveau signal neuronal snj. En particulier, le procédé de requête RDP comporte :
vérifier STP? si un nouveau signal neuronal doit être pris en compte dans la génération ICGN de la commande d’entrée ic en cours.
Dans une première variante de la vérification STP?, cette vérification STP? comporte éventuellement une vérification du temps écoulé entre le premier signal neuronal snj=1 pris en compte dans génération ICGN de la commande d’entrée ic en cours l’instant courant, si le temps écoulé est supérieur à une période temporelle prédéfinie T. Ainsi, tant que le temps écoulé n’est pas supérieur à cette période temporelle prédéfinie [N] alors le procédé de requête RDP itère les étapes précédentes. Sinon, c’est-à-dire dès que le temps écoulé est supérieur à cette période temporelle prédéfinie [Y], alors la vérification STP? détermine la fin de prise en compte de nouveaux signaux neuronaux dans la génération ICGN de la commande d’entrée ic en cours. Par conséquent, dès que le procédé de requête comporte au moins une itération j=j+1 alors la génération ICGN de la commande d’entrée ic en cours est fonction d’une succession de signaux neuronaux {snj}j>1.
Dans une première variante de la vérification STP? , cette vérification STP? comporte éventuellement une vérification de commande neuronale. Notamment, la vérification STP? détermine si le signal neuronal en cours snj correspond ou non à une commande de fin de prise en compte de nouveaux signaux neuronaux dans la génération ICGN de la commande d’entrée ic en cours. Si ce n’est pas le cas [N], en particulier lorsque le signal neuronal en cours snj correspond à une ou des données relatives à une image à générer : forme [f] ou paramètre [pr], alors le procédé de requête RDP itère les étapes précédentes. Sinon, c’est-à-dire si le signal neuronal en cours snj correspond ou non à une commande de fin de prise en compte de nouveaux signaux neuronaux dans la génération ICGN de la commande d’entrée ic en cours [Y], alors cette commande de fin est mise en œuvre.
En particulier, dès que la vérification STP? détermine la fin [Y] de prise en compte de nouveaux signaux neuronaux dans la génération ICGN de la commande d’entrée ic en cours, le procédé de requête RDP comporte :
lire des données stockées temporairement TRD notamment dans le dispositif de stockage temporaire, telles qu’un ensemble de données stocké relatives {ei}i à un seul et même contenu ou un (J+1)-uplet comportant outre une donnée ou un ensemble de données stocké(e) relative(s) e, {ei}i à un seul et même contenu un ou plusieurs paramètres prj, priji de l’élément de l’image à générer : (e, pr), (e, {prk}k=1…K)J=K, {(ei,pri)}i=1…I, J=I…
En particulier, le procédé de requête RDP comporte
- convertir LG_CNV, LG_CNVm les données relatives à une image à générer e, {ei}i, (e, pr), (e, {prk}k=1…K)J=K, {(ei,pri)}i=1…I, J=I … en une commande d’entrée ic de la génération graphique par intelligence artificielle GGN, GGNm.
Notamment, lorsqu’un seul signal neuronal sn est utilisé pour déterminer la donnée e relative à un seul élément de l’image à générer : e=wd, e=img, e={wdn}n , le procédé de requête RDP ne comporte pas d’itération mais effectue, dès détermination de cette donnée e (par exemple, soit simplement par analyse du signal neuronal SN_NZ, soit après analyse IMG_NZ d’une image img résultant de l’interprétation d’un signal neuronal sn par l’analyse de signaux neuronaux SN_NZ, etc.), la conversion LG_CNV, LG_CNVm de la donnée relative à l’image à générer e en la commande d’entrée ic de la génération graphique par intelligence artificielle GGN, GGNm.
En particulier, dans le cas où le procédé de requête RDP est configuré pour générer des commandes d’entrées de plusieurs générations graphiques par intelligence artificielle distinctes GGNm, alors le procédé requête RDP comporte éventuellement :
sélectionner GGT_SLCT une génération graphique par intelligence artificielle GGNm parmi les plusieurs générations graphiques par intelligence artificielle distinctes disponibles {GGNm}m.
Eventuellement, la sélection GGT_SLCT est fonction d’un signal neuronal sn de l’utilisateur U suite à la fin [Y] de prise en compte de nouveaux signaux neuronaux dans la génération ICGN de la commande d’entrée ic en cours et/ou des données relatives à l’image à générer e, {ei}i, (e, pr), (e, {prk}k=1…K)J=K, {(ei,pri)}i=1…I, J=I …, en particulier du type de paramétrage des éléments de l’image à générer.
En particulier, la conversion LG_CNVm est fonction de la génération graphique par intelligence artificielle sélectionnée GGNm.
La conversion LG_CNV, LG_CNVm est notamment effectuée sur la base d’un modèle de langage tel qu’un grand modèle de langage, aussi nommé LLM ou « large language model » en anglais.
En particulier, la génération de commande d’entrée ICGN comporte une ou plusieurs des étapes suivantes :
- vérifier le type ty ? de contenu pensé par l’utilisateur ;
- analyser IMG_NZ une image img, imgi déterminée en fonction du signal neuronal courant sn, snj de l’utilisateur U ;
- stocker temporairement TST des données relatives à un contenu fonction d’un signal neuronal sn notamment dans un dispositif de stockage temporaire TM ;
- associer PR_CP la donnée de paramétrage prj, priji à une donnée ou un ensemble de données stocké(e) relative(s) e, ei à un seul et même contenu ;
- vérifier STP? si un nouveau signal neuronal doit être pris en compte dans la génération ICGN de la commande d’entrée ic en cours ;
- lire les données stockées temporairement TRD ;
- convertir LG_CNV, LG_CNVm les données relatives à une image à générer e, {ei}i, (e, pr), (e, {prk}k=1…K)J=K, {(ei,pri)}i=1…I, J=I … en une commande d’entrée ic de la génération graphique par intelligence artificielle GGN, GGNm ;
- sélectionner GGT_SLCT une génération graphique par intelligence artificielle GGNm parmi les plusieurs générations graphiques par intelligence artificielle distinctes disponibles {GGNm}m.
En particulier, la commande cérébrale de la génération graphique par intelligence artificielle BCGN comporte une ou plusieurs des étapes suivantes :
- vérifier le type ty ? de contenu pensé par l’utilisateur ;
- analyser IMG_NZ une image img, imgi déterminée en fonction du signal neuronal courant sn, snj de l’utilisateur U ;
- stocker temporairement TST des données relatives à un contenu fonction d’un signal neuronal sn notamment dans un dispositif de stockage temporaire TM ;
- associer PR_CP la donnée de paramétrage prj, priji à une donnée ou un ensemble de données stocké(e) relative(s) e, ei à un seul et même contenu ;
- vérifier STP? si un nouveau signal neuronal doit être pris en compte dans la génération ICGN de la commande d’entrée ic en cours ;
- lire les données stockées temporairement TRD ;
- convertir LG_CNV, LG_CNVm les données relatives à une image à générer e, {ei}i, (e, pr), (e, {prk}k=1…K)J=K, {(ei,pri)}i=1…I, J=I … en une commande d’entrée ic de la génération graphique par intelligence artificielle GGN, GGNm ;
- sélectionner GGT_SLCT une génération graphique par intelligence artificielle GGNm parmi les plusieurs générations graphiques par intelligence artificielle distinctes disponibles {GGNm}m ;
- générer une commande d’entrée ICGN d’une génération graphique par intelligence artificielle GGN, GGNm.
Un mode de réalisation particulier du procédé de requête de production de dessin RDP selon l’invention est un programme comprenant des instructions de code de programme pour l’exécution des étapes du procédé de requête de production de dessin RDP selon l’invention lorsque ledit programme est exécuté par un processeur.
En particulier, un procédé de production de dessin DAP est mis en œuvre par un terminal de communication. Ledit procédé de production de dessin DAP comporte :
- requérir RDP une production de dessin selon l’invention en fournissant une commande d’entrée ic d’une génération graphique par intelligence artificielle GN, GNm; et
- générer GGN, GGNm par intelligence artificielle une image dg en fonction de la commande d’entrée ic fournie par la requête de production de dessin RDP.
En particulier, la génération GGN, GGNm par intelligence artificielle d’une image comporte :
- soit une génération par intelligence artificielle locale LGGN, LGGNm, notamment par un générateur graphique par intelligence artificielle LGGT, LGGTm implémenté dans le terminal de communication T mettant en œuvre le procédé de production de dessin DAP de l’image dg,
- soit :
+ une émission D_RQ d’une requête à destination d’un générateur graphique par intelligence artificielle GGT, GGTm distant du terminal de communication T mettant en œuvre le procédé de production de dessin DAP de l’image dg, la requête émise d_rq comportant notamment la commande d’entrée générée ic ;
+ une réception D_NSW d’une réponse du générateur graphique par intelligence artificielle GGT, GGTm distant à la requête d_rq émise, la réponse comportant l’image générée dg par le générateur graphique par intelligence artificielle GGT, GGTm distant.
En particulier, lorsque la génération graphique GGN, GGNm par intelligence artificielle d’une image peut utiliser plusieurs générateurs graphiques distincts : locaux LGTm (mettant en œuvre une génération graphique locale LGGNm) ou distants GGTm, alors la sélection GGT_SLCT déclenche la fourniture de la commande d’entrée générée ic au générateur graphique GGTm /à la génération graphique LGTm sélectionné(e). Par exemple, dans le cas d’un générateur graphique distant GGTm, la requête émise d_rq est soit adressée au générateur graphique distant sélectionné GGTm, soit la requête émise d_rq comporte une identification ggtm du générateur distant graphique sélectionné GGTm.
Ainsi, le procédé de production de dessin DAP fournit une image dg générée en fonction d’au moins un signal neuronal d’un utilisateur, notamment un dispositif de reproduction visuel DRPR du terminal de communication T.
Un mode de réalisation particulier du procédé de production de dessin DAP selon l’invention est un programme comprenant des instructions de code de programme pour l’exécution des étapes du procédé de production de dessin DAP selon l’invention lorsque ledit programme est exécuté par un processeur.
La illustre un schéma simplifié d’un procédé de production de dessin selon une deuxième variante de l’invention.
Le procédé de production de dessin DAP comporte :
- requérir une production de dessin RDP selon l’invention, notamment tel qu’illustré par la et
- générer GGN, GGNm graphiquement par intelligence artificielle une image dg, dgl en fonction d’une commande d’entrée ic fournie par la requête de production de dessin.
En particulier, le procédé de dessin comporte :
capter SN_CPT un signal neuronal sn, snj, snl, snj l d’un utilisateur U du terminal de communication mettant en œuvre le procédé de production de dessin, le signal neuronal capté sn, snj, sn, snj, snl, snj l étant fourni à la requête de production de dessin RDP pour générer la commande d’entrée ic.
En particulier, le procédé de production de dessin comporte :
reproduire GRPR visuellement l’image générée dg, dgl.
En particulier, le procédé de production de dessin comporte une itération l=l+1 de la production de dessin en fonction d’une image générée dgl par la production de dessin lors de la précédente itération l.
Par exemple, pour générer une première image l=1, l’utilisateur U pense à un mot twd ou une image timg (j=1), le cerveau de l’utilisateur U produit alors un signal neuronal snl=1, snj=1 l=1. Ce premier signal neuronal sn1, sn1 1 est capté SN_CPT et fourni à la requête de production de dessin RDP.
Eventuellement, toujours pour générer cette première image l=1, l’utilisateur U pense à un ou plusieurs autres mots twd ou une image timg (j=2…J), le cerveau de l’utilisateur U produit alors successivement un ou plusieurs autres signaux neuronaux sn2 1,{snj 1}. Chaque j-ième signal neuronal snj 1 est successivement capté SN_CPT et fourni à la requête de production de dessin RDP.
La requête de production RDP génère une première commande d’entrée icl=1 en fonction d’un signal neuronal sn1 ou de plusieurs signaux neuronaux successifs {snj 1}j.
Ensuite, la génération graphique par intelligence artificielle GGN, GGNm génère une première image dgl=1 en fonction de la première commande d’entrée ic1, elle-même fonction d’un ou de plusieurs signaux neuronaux sn1,{snj 1}j.
Et, la génération graphique par intelligence artificielle GGN, GGNmfournit la première image générée dg1 à la reproduction visuelle GRPR. Ainsi la première image générée dg1 est reproduite par exemple sur un écran, par un dispositif de réalité immersive, tel qu’un casque ou des lunettes RA, RV ou RX, par un projecteur 2D, 3D, holographique…
L’utilisateur U visualisant la première image générée dgl=1 reproduite peut vouloir la modifier. Alors, pour générer une nouvelle image l=l+1=2 suite à cette première image générée dg1, l’utilisateur U regarde la première image générée dg1 reproduite (j=1), le cerveau de l’utilisateur U produit alors un signal neuronal snj=1 l=2. Ce premier signal neuronal sn1 2 est capté SN_CPT et fourni à la requête de production de dessin RDP.
Puis, toujours pour générer cette deuxième image l=2, l’utilisateur U pense à un ou plusieurs autres mots twd ou une image timg (j=2…J) en fonction de la ou des modification(s) souhaitée(s), le cerveau de l’utilisateur U produit alors successivement un ou plusieurs autres signaux neuronaux sn2 2,{snj 2}. Chaque j-ième signal neuronal snj 2 est successivement capté SN_CPT et fourni à la requête de production de dessin RDP.
La requête de production RDP génère une deuxième commande d’entrée icl=2 en fonction de ces signaux neuronaux successifs {snj 2}j.
Ensuite, la génération graphique par intelligence artificielle GGN, GGNm génère une deuxième image dgl=2 en fonction de la deuxième commande d’entrée ic2, elle-même fonction de ces signaux neuronaux {snj 2}j.
Et, la génération graphique par intelligence artificielle GGN, GGNmfournit la deuxième image générée dg2 à la reproduction visuelle GRPR. Ainsi la deuxième image générée dg2 est reproduite par exemple sur un écran, par un dispositif de réalité immersive, tel qu’un casque ou des lunettes RA, RV ou RX, par un projecteur 2D, 3D, holographique…
Si l’utilisateur U visualisant la l-ième image générée dgl reproduite souhaite la modifier, les étapes de modifications ci-dessus sont reproduites autant de fois que nécessaire l=3…L.
L'invention vise aussi un support. Le support d'informations peut être n'importe quelle entité ou dispositif capable de stocker le programme. Par exemple, le support peut comporter un moyen de stockage, tel qu'une ROM, par exemple un CD ROM ou une ROM de circuit microélectronique ou encore un moyen d'enregistrement magnétique, par exemple une disquette ou un disque dur.
D'autre part, le support d'informations peut être un support transmissible tel qu'un signal électrique ou optique qui peut être acheminé via un câble électrique ou optique, par radio ou par d'autres moyens. Le programme selon l'invention peut être en particulier téléchargé sur un réseau notamment de type Internet.
Alternativement, le support d'informations peut être un circuit intégré dans lequel le programme est incorporé, le circuit étant adapté pour exécuter ou pour être utilisé dans l'exécution du procédé en question.
Dans une autre implémentation, l'invention est mise en œuvre au moyen de composants logiciels et/ou matériels. Dans cette optique le terme module peut correspondre aussi bien à un composant logiciel ou à un composant matériel. Un composant logiciel correspond à un ou plusieurs programmes d'ordinateur, un ou plusieurs sous-programmes d'un programme, ou de manière plus générale à tout élément d'un programme ou d'un logiciel apte à mettre en œuvre une fonction ou un ensemble de fonctions selon la description ci-dessus. Un composant matériel correspond à tout élément d'un ensemble matériel (ou hardware) apte à mettre en œuvre une fonction ou un ensemble de fonctions.
Dans une variante non illustrée de l’invention, un terminal de communication comporte un processeur apte à mettre en œuvre le procédé de requête RDP et/ou le procédé de production de dessin DAP selon l’invention.
La illustre un schéma simplifié d’un terminal de communication selon l’invention.
Le terminal de communication 1 comporte :
- un requêteur 15, 145 de production de dessin apte à générer une commande d’entrée ic d’un générateur graphique 140, 4 par intelligence artificielle, la commande d’entrée ic étant générée en fonction d’un signal neuronal sn, snj d’un utilisateur U ;
- un dispositif de reproduction visuel 11 apte à reproduire l’image générée dg fournie par le générateur graphique 140, 4 par intelligence artificielle en fonction de la commande d’entrée générée ic.
En particulier, le terminal de communication 1 comporte un dispositif 12 d’obtention de signaux neuronaux de l’utilisateur U.
En particulier, le dispositif 12 d’obtention de signaux neuronaux est un dispositif parmi les suivants :
- un récepteur 12R de signaux neuronaux sn, snj connecté à une interface neuronale directe 2 portée par l’utilisateur U ;
- une interface neuronale directe 12I portée par l’utilisateur U.
En particulier, l’interface neuronale directe 12I, 2 comporte une ou plusieurs électrodes disposées sur l’interface neuronale directe 12I, 2 de manière à être positionnée relativement à des zones prédéfinies du crâne de l’utilisateur U lorsqu’il porte l’interface neuronale directe 12I, 2 parmi les zones suivantes :
- zone de Broca,
- aire visuelle,
- lobe occipital,
- etc.
En particulier, le terminal de communication 1 comporte au moins un des dispositifs suivants :
- une interface de communication 13 avec le générateur graphique 4 par intelligence artificielle ;
- le générateur graphique 140 par intelligence artificielle.
En particulier, une interface neuronale directe 2, 12I portée par un utilisateur U du terminal de communication 1 fournit au moins un signal neuronal courant sn, snj de l’utilisateur U capté par l’interface neuronale directe 2, 12I.
En particulier, le requêteur 15, 145 de production de dessin comporte :
un générateur 155 de commande d’entrée d’un générateur graphique 140, 4 par intelligence artificielle. Le générateur de commande d’entrée 155 est notamment apte à générer une commande d’entrée d’un générateur graphique 140, 4 par intelligence artificielle.
En particulier, le requêteur 15, 145 de production de dessin comporte ou consiste en :
un contrôleur cérébral d’un générateur graphique 140, 4 par intelligence artificielle en fonction d’un signal neuronal courant d’un utilisateur. Le contrôleur cérébral d’un générateur graphique est notamment apte à générer une commande d’entrée du générateur graphique 140, 4 par intelligence artificielle en fonction d’un signal neuronal courant d’un utilisateur.
En particulier, le requêteur 15, 145 de production de dessin comporte une interface de signaux neuronaux 151, par exemple un récepteur de signaux neuronaux.
En particulier, le requêteur 15, 145 de production de dessin comporte :
un dispositif 152 d’analyse de signaux neuronaux sn, snj fournis par une interface neuronale directe 2,12I, le dispositif 152 d’analyse de signaux neuronaux étant apte à déterminer un contenu wd(sn), img(sn), pr(sn), prk(sk), wdi(sni), imgi(sni), priki(snki), i<ki<i+1 pensé par l’utilisateur U.
En particulier, le dispositif 152 d’analyse de signaux neuronaux est apte à utiliser une base de signaux neuronaux 153 dans laquelle les signaux neuronaux sn, snj sont associés, préalablement à la mise en œuvre du requêteur 15, 145 de production de dessin, à un contenu wd, img, pr lors d’un apprentissage de la pensée de l’utilisateur U.
En particulier, le dispositif 152 d’analyse de signaux neuronaux est apte à interpréter les signaux neuronaux sn, snj au moyen d’un premier dispositif d’intelligence artificielle, notamment suite à un apprentissage préalable la mise en œuvre du requêteur 15, 145 de production de dessin.
En particulier, le contrôleur cérébral comporte le dispositif 152 d’analyse de signaux neuronaux.
En particulier, l’interface de signaux neuronaux 151 fournit les signaux neuronaux sn, snj obtenus, reçus de l’interface neuronale directe 2, 12I de l’utilisateur U au dispositif 152 d’analyse de signaux neuronaux.
En particulier, le requêteur 15, 145 de production de dessin comporte :
un vérificateur 1550 de type de contenu pensé par l’utilisateur U, notamment le type de contenu déterminé par le dispositif 152 d’analyse de signaux neuronaux.
En particulier, le requêteur 15, 145 de production de dessin comporte :
un analyseur d’image 1551.
Le dispositif 1551 d’analyse d’image est apte à analyser des images img, imgi déterminées en fonction du signal neuronal courant sn, snj de l’utilisateur U dans le cas où le vérificateur 1550 détermine que le type de contenu ty est une image : ty=fi. img, L’image déterminée img, imgi est une image déterminée par le dispositif 152 d’analyse de signaux neuronaux.
En particulier, l’image analysée img, imgi par le dispositif 1551 d’analyse d’image est une image associée au signal neuronal courant sn de l’utilisateur U.
En particulier, le dispositif 1551 d’analyse d’image est apte à déterminer un ensemble de mots {wdn}n décrivant l’image img, imgi déterminée en fonction du signal neuronal courant sn, snj.
En particulier, le requêteur 15, 145 de production de dessin comporte :
un dispositif d’enregistrement temporaire 1554 des données relatives à un contenu fonction d’un signal neuronal sn notamment dans un dispositif de stockage temporaire 1553, tel qu’une mémoire temporaire, une base de contenu temporaire… Le dispositif d’enregistrement temporaire 1554 est apte à stocker temporairement ces données relatives à un contenu lorsque l’utilisateur pense à plusieurs mots, images pour déclencher la génération d’une image GGN, GGNm.
En particulier, le dispositif d’enregistrement temporaire 1554 est apte à stocker temporairement un ensemble de mots {wdn}n décrivant l’image img, imgi déterminée en fonction du signal neuronal courant sn, snjdans le cas où le type de contenu ty est une image [fi].
En particulier, le dispositif d’enregistrement temporaire 1554 est apte à stocker temporairement un contenu relatif à la forme d’image e, ei : e=wd, e=img, ei=wdi, ei=imgi… dans le cas où le type de ce contenu ty est un contenu relatif à une forme d’image [f] (notamment un mot wd, wdi relatif à une forme d’image [f]=[fw] ou une image img, imgi relative à une forme d’image [f]=[fi]),
En particulier, le requêteur 15, 145 de production de dessin comporte :
un coupleur 1552 apte à associer, dans le cas où le type de contenu ty est une donnée de paramétrage [pr] d’une image à générer, une donnée de paramétrage prj, priji à une donnée ou un ensemble de données stocké(e) relative(s) e, ei à un seul et même contenu, notamment dans le dispositif de stockage temporaire 1553.
Ainsi, ce n’est plus seulement une donnée ou un ensemble de données qui sera stocké(e) mais un couple ou de manière plus générale un (J+1)-uplet comportant outre une donnée ou un ensemble de données stocké(e) relative(s) e, {ei}i à un seul et même contenu un ou plusieurs paramètres prj, priji de l’élément de l’image à générer : (e, pr), (e, {prk}k=1…K)J=K, {(ei,pri)}i=1…I, J=I,
Lorsque le requêteur 15, 145 de production de dessin est apte à utiliser plusieurs signaux neuronaux snj pour générer ICGN la commande d’entrée ic, alors le requêteur 15, 145 de production de dessin comporte :
un déclencheur d’itération 1555 apte à itérer j=j+1 l’utilisation des dispositifs précédents pour un nouveau signal neuronal snj.
Notamment, le déclencheur d’itération 1555 est apte à déclencher sn_trg la prise en compte d’un nouveau signal neuronal snj=j+1. Par exemple, le déclencheur d’itération 1555 est apte à déclencher sn_trg l’obtention d’un nouveau signal neuronal snj=j+1 par le dispositif d’obtention de signaux neuronaux 12, telle que la capture par l’interface neuronale directe 12I ou la réception par le récepteur de signaux neuronaux 12R du nouveau signal neuronal snj=j+1.
En particulier, le requêteur 15, 145 de production de dessin comporte :
un vérificateur 1555 apte à vérifier si un nouveau signal neuronal doit être pris en compte dans la génération de la commande d’entrée ic en cours par le requêteur 15, 145 de production de dessin.
En particulier, le requêteur 15, 145 de production de dessin comporte :
un lecteur 1556 de données. Le lecteur de données 1556 étant apte à lire, dès que le vérificateur 1555 détermine la fin de prise en compte de nouveaux signaux neuronaux dans la génération de la commande d’entrée ic en cours, des données stockées temporairement notamment dans le dispositif de stockage temporaire 1553 telles qu’un ensemble de données stocké relatives {ei}i à un seul et même contenu ou un (J+1)-uplet comportant outre une donnée ou un ensemble de données stocké(e) relative(s) e, {ei}i à un seul et même contenu un ou plusieurs paramètres prj, priji de l’élément de l’image à générer : (e, pr), (e, {prk}k=1…K)J=K, {(ei,pri)}i=1…I, J=I…
En particulier, le requêteur 15, 145 de production de dessin comporte :
- un convertisseur 1557 apte à convertir des données relatives à une image à générer e, {ei}i, (e, pr), (e, {prk}k=1…K)J=K, {(ei,pri)}i=1…I, J=I … en une commande d’entrée ic d’un générateur graphique par intelligence artificielle 140, 4.
Notamment, lorsqu’un seul signal neuronal sn est utilisé pour déterminer la donnée e relative à un seul élément de l’image à générer : e=wd, e=img, e={wdn}n , le requêteur 15, 145 de production de dessin , en particulier le déclencheur d’itération 1555, est apte à ne pas mettre en œuvre d’itération mais fournit la donnée e, dès détermination de celle-ci (par exemple, soit simplement par l’analyseur du signal neuronal 152, soit par l’analyseur 1551 d’une image img résultant de l’interprétation d’un signal neuronal sn par l’analyseur de signaux neuronaux 152, etc.), au convertisseur 1557 de données relatives à l’image à générer e en la commande d’entrée ic de la génération graphique par intelligence artificielle 140, 4.
En particulier, dans le cas où le requêteur 15, 145 de production de dessin est configuré pour générer des commandes d’entrées de plusieurs générateurs graphiques par intelligence artificielle distinctes (non illustrés), alors le requêteur 15, 145 de production de dessin comporte éventuellement :
un sélecteur (non illustré) d’un générateur graphique par intelligence artificielle parmi les plusieurs générateurs graphiques par intelligence artificielle distinctes disponibles.
Eventuellement, le sélecteur est apte à effectuer la sélection en fonction d’un signal neuronal sn de l’utilisateur U suite à la fin de prise en compte de nouveaux signaux neuronaux dans la génération de la commande d’entrée ic en cours et/ou des données relatives à l’image à générer e, {ei}i, (e, pr), (e, {prk}k=1…K)J=K, {(ei,pri)}i=1…I, J=I …, en particulier du type de paramétrage des éléments de l’image à générer.
En particulier, le convertisseur 1557 est apte à mettre en œuvre une conversion fonction du générateur graphique par intelligence artificielle sélectionné.
En particulier, le générateur 155 de commande d’entrée d’un générateur graphique 140, 4 par intelligence artificielle comporte un ou plusieurs des dispositifs suivants :
- le vérificateur 1550 de type de contenu pensé par l’utilisateur U;
- l’analyseur d’image 1551 apte à analyser une image img, imgi déterminée en fonction du signal neuronal courant sn, snj de l’utilisateur U ;
- le dispositif d’enregistrement temporaire 1554 apte à stocker temporairement des données relatives à un contenu fonction d’un signal neuronal sn notamment dans un dispositif de stockage temporaire 1553;
- le dispositif de stockage temporaire 1553 ;
- le coupleur 1552 apte à associer la donnée de paramétrage prj, priji à une donnée ou un ensemble de données stocké(e) relative(s) e, ei à un seul et même contenu ;
- le vérificateur 1555 apte à déterminer si un nouveau signal neuronal doit être pris en compte dans la génération de la commande d’entrée ic en cours ;
- le lecteur de données 1556 apte à lire les données stockées temporairement;
- le convertisseur 1557 apte à convertir les données relatives à une image à générer e, {ei}i, (e, pr), (e, {prk}k=1…K)J=K, {(ei,pri)}i=1…I, J=I … en une commande d’entrée ic du générateur graphique 140, 4 par intelligence artificielle;
- le sélecteur apte à sélectionner un générateur graphique par intelligence artificielle parmi les plusieurs générateurs graphiques par intelligence artificielle distinctes disponibles.
En particulier, le contrôleur cérébral (non illustré) d’un générateur graphique 140, 4 par intelligence artificielle comporte un ou plusieurs des dispositifs suivants :
- l’interface de signaux neuronaux 151 ;
- l’analyseur de signaux neuronaux 152 ;
- la base de signaux neuronaux 153 ;
- le générateur 155 de commande d’entrée d’un générateur graphique 140, 4 par intelligence artificielle ;
- le vérificateur 1550 de type de contenu pensé par l’utilisateur U;
- l’analyseur d’image 1551 apte à analyser une image img, imgi déterminée en fonction du signal neuronal courant sn, snj de l’utilisateur U ;
- le dispositif d’enregistrement temporaire 1554 apte à stocker temporairement des données relatives à un contenu fonction d’un signal neuronal sn notamment dans un dispositif de stockage temporaire 1553;
- le dispositif de stockage temporaire 1553 ;
- le coupleur 1552 apte à associer la donnée de paramétrage prj, priji à une donnée ou un ensemble de données stocké(e) relative(s) e, ei à un seul et même contenu ;
- le vérificateur 1555 apte à déterminer si un nouveau signal neuronal doit être pris en compte dans la génération de la commande d’entrée ic en cours ;
- le lecteur de données 1556 apte à lire les données stockées temporairement;
- le convertisseur 1557 apte à convertir les données relatives à une image à générer e, {ei}i, (e, pr), (e, {prk}k=1…K)J=K, {(ei,pri)}i=1…I, J=I … en une commande d’entrée ic du générateur graphique 140, 4 par intelligence artificielle;
- le sélecteur apte à sélectionner un générateur graphique par intelligence artificielle parmi les plusieurs générateurs graphiques par intelligence artificielle distinctes disponibles.
Le requêteur 15, 145 de production de dessin et/ou le générateur de commande d’entrée 155 et/ou le convertisseur 1557 est apte à fournir la commande d’entrée ic fonction d’au moins un signal neuronal courant sn, {snj}j de l’utilisateur U au générateur graphique 140, 4 par intelligence artificielle.
En particulier, l’interface de communication 13 est apte à relayer la commande d’entrée ic fournie par le requêteur 15, 145 de production de dessin et/ou le générateur de commande d’entrée 155 et/ou le convertisseur 1557 à un générateur graphique 4 par intelligence artificielle distinct du terminal de communication 1.
En particulier, l’interface de communication 13 est apte à relayer la commande d’entrée ic fournie par le requêteur 15, 145 de production de dessin et/ou le générateur de commande d’entrée 155 et/ou le convertisseur 1557 à un générateur graphique 4 par intelligence artificielle distant du terminal de communication 1 via un réseau de communication 3.
En particulier, l’interface de communication 13 est apte à émettre la commande d’entrée ic fournie par le requêteur 15, 145 de production de dessin et/ou le générateur de commande d’entrée 155 et/ou le convertisseur 1557 à un générateur graphique 4 par intelligence artificielle distant du terminal de communication 1 via un réseau de communication 3.
En particulier, l’interface de communication 13 est apte à recevoir une image générée dg, dgl par le générateur graphique 4 par intelligence artificielle distant du terminal de communication 1 via un réseau de communication 3 en fonction de la commande d’entrée ic préalablement relayée, émise par l’interface de communication 13.
En particulier, l’interface de communication 13 comporte un émetteur 130 et un récepteur 131. L’émetteur 130 est notamment apte à émettre la commande d’entrée ic fournie par le requêteur 15, 145 de production de dessin et/ou le générateur de commande d’entrée 155 et/ou le convertisseur 1557 à un générateur graphique 4 par intelligence artificielle distant du terminal de communication 1 via un réseau de communication 3.
Le récepteur 131 est notamment apte à recevoir une image générée dg, dgl par le générateur graphique 4 par intelligence artificielle distant du terminal de communication 1 via un réseau de communication 3 en fonction de la commande d’entrée ic préalablement relayée, émise par l’émetteur 130.
En particulier, le générateur graphique 140, 4 par intelligence artificielle est un générateur par réseaux antagonistes génératifs ou GAN (« Generative Adversarial Networks » en anglais).
En particulier, le dispositif de reproduction 11 est apte à reproduire l’image générée dg, dgl fournie par le générateur graphique 140, 4 par intelligence artificielle, le cas échéant via l’interface de communication 13 et le réseau de communication 3.
Les figures 4a et 4b illustrent deux cas d’usage de l’invention lors d’une requête simple.
La illustre un schéma simplifié d’un premier cas d’usage de l’invention lors d’une requête simple déclenchée par la pensée d’un mot.
L’utilisateur U pense à un mot twd. Dans notre exemple de la , il s’agit du mot voiture. L’interface neuronale directe 12I, 2 capte le signal neuronal sn courant lors de (c’est à dire pendant) cette pensée de l’utilisateur U et le fournit au terminal de communication 1 selon l’invention.
Le terminal de communication 1 génère, en fonction du signal neuronal capté sn, une commande d’entrée ic d’un générateur graphique par intelligence artificielle qui produit suite à cette commande d’entrée ic une image générée dg.
Le terminal de communication 1, en particulier le dispositif de reproduction 11 de ce terminal de communication 1, reproduit alors l’image ainsi générée dg. En l’occurrence, le dispositif de reproduction 11 du terminal de communication 1 reproduit une image d’une voiture générée par intelligence artificielle.
La illustre un schéma simplifié d’un deuxième cas d’usage de l’invention lors d’une requête simple déclenchée par la pensée d’une image.
L’utilisateur U pense à une image timg. Dans notre exemple de la , il s’agit d’une image de voiture, c’est-à-dire qu’il visualise en pensée une voiture quelconque. L’interface neuronale directe 12I, 2 capte le signal neuronal sn courant lors de (c’est à dire pendant) cette pensée de l’utilisateur U et le fournit au terminal de communication 1 selon l’invention.
Le terminal de communication 1 génère, en fonction du signal neuronal capté sn, une commande d’entrée ic d’un générateur graphique par intelligence artificielle qui produit suite à cette commande d’entrée ic une image générée dg.
Le terminal de communication 1, en particulier le dispositif de reproduction 11 de ce terminal de communication 1, reproduit alors l’image ainsi générée dg. En l’occurrence, le dispositif de reproduction 11 du terminal de communication 1 reproduit une image d’une voiture générée par intelligence artificielle.
Les figures 5a et 5b illustrent deux cas d’usage de l’invention lors d’une requête complexe.
La illustre un schéma simplifié d’un troisième cas d’usage de l’invention lors d’une requête complexe déclenchée par plusieurs pensées successives relatives à un même élément d’une image à générer.
Dans un premier temps t1, l’utilisateur U pense à une première image timg1. Dans notre exemple de la , il s’agit d’une image de voiture, c’est-à-dire qu’il visualise en pensée une voiture quelconque. L’interface neuronale directe 12I, 2 capte le signal neuronal courant lors de (c’est à dire pendant) cette pensée de l’utilisateur U et le fournit au terminal de communication 1 selon l’invention comme premier signal neuronal sn1 relatif à l’image à générer.
Le terminal de communication 1 stocke l’image et/ou des mots décrivant l’image déterminée en fonction du premier signal neuronal capté sn1 comme la première image pensée timg1 par l’utilisateur U.
Puis, dans un deuxième temps t2, l’utilisateur U pense à une deuxième image timg2. Dans notre exemple de la , il s’agit d’une image de couleur (dans cet exemple, la couleur verte), c’est-à-dire qu’il visualise en pensée cette couleur. L’interface neuronale directe 12I, 2 capte le signal neuronal sn courant lors de (c’est à dire pendant) cette pensée de l’utilisateur U et le fournit au terminal de communication 1 comme deuxième signal neuronal sn2 relatif à l’image à générer.
Le terminal de communication 1 stocke un paramètre de couleur (déterminé en fonction du deuxième signal neuronal capté sn2 comme la deuxième image pensée timg2 par l’utilisateur U) en association avec les données préalablement stockées, en l’occurrence l’image et/ou des mots décrivant l’image déterminée en fonction du premier signal neuronal capté sn1 comme la première image pensée timg1 par l’utilisateur U.
Et, dans un troisième temps t3, l’utilisateur U a une troisième pensée. En l’occurrence, il pense à un mot twd3. Dans notre exemple de la , il s’agit d’un mot décrivant un style : sty (dans cet exemple, le style graffiti). L’interface neuronale directe 12I, 2 capte le signal neuronal sn courant lors de (c’est à dire pendant) cette pensée de l’utilisateur U et le fournit au terminal de communication 1 comme troisième signal neuronal sn3 relatif à l’image à générer.
Le terminal de communication 1 stocke un paramètre de style (déterminé en fonction du troisième signal neuronal capté sn3 comme la troisième pensée twd3 de l’utilisateur U) en association avec les données préalablement stockées, en l’occurrence l’image et/ou des mots décrivant l’image déterminée en fonction du premier signal neuronal capté sn1 comme la première image pensée timg1 par l’utilisateur U, et le paramètre de couleur.
Dans un exemple non illustré, un seul signal neuronal est utilisé au lieu des deuxième et troisième signaux neuronaux pour déterminer à la fois la couleur et le style de l’image à générer.
Enfin, dans un quatrième temps :
Le terminal de communication 1 génère, en fonction des données stockées (en l’occurrence l’image et/ou des mots décrivant l’image déterminée, c’est-à-dire une voiture dans cet exemple, en fonction du premier signal neuronal capté sn1 comme la première image pensée timg1 par l’utilisateur U ; et les paramètres associés dans notre exemple à savoir le paramètre de couleur - dans cet exemple : vert - déterminé en fonction du deuxième signal neuronal capté sn2 comme la deuxième image pensée timg2 par l’utilisateur U et le paramètre de style – dans cet exemple : graffiti - déterminé en fonction du troisième signal neuronal capté sn3 comme la troisième pensée twd3 de l’utilisateur U), une commande d’entrée ic d’un générateur graphique par intelligence artificielle qui produit suite à cette commande d’entrée ic une image générée dg. La commande d’entrée ic est notamment un « prompt » tel que : « voiture verte en style graffiti ».
Le terminal de communication 1, en particulier le dispositif de reproduction 11 de ce terminal de communication 1, reproduit alors l’image ainsi générée dg. En l’occurrence, le dispositif de reproduction 11 du terminal de communication 1 reproduit une image d’une voiture verte en style graffiti générée par intelligence artificielle.
La illustre un schéma simplifié d’un quatrième cas d’usage de l’invention lors d’une requête complexe déclenchée par plusieurs pensées successives relatives à des éléments distincts d’une image à générer.
Dans un premier temps t1, l’utilisateur U pense à une première image timg1. Dans notre exemple de la , il s’agit d’une image de voiture, c’est-à-dire qu’il visualise en pensée une voiture quelconque. L’interface neuronale directe 12I, 2 capte le signal neuronal courant lors de (c’est à dire pendant) cette pensée de l’utilisateur U et le fournit au terminal de communication 1 selon l’invention comme premier signal neuronal sn1 relatif à l’image à générer.
Le terminal de communication 1 stocke l’image et/ou des mots décrivant l’image déterminée en fonction du premier signal neuronal capté sn1 comme la première image pensée timg1 par l’utilisateur U.
Puis, dans un deuxième temps t2, l’utilisateur U pense à une deuxième image timg2. Dans notre exemple de la , il s’agit du plan de l’image dans lequel la forme précédente doit être positionnée dans l’image (dans cet exemple, premier plan), c’est-à-dire qu’il visualise en pensée cette position. L’interface neuronale directe 12I, 2 capte le signal neuronal sn courant lors de (c’est à dire pendant) cette pensée de l’utilisateur U et le fournit au terminal de communication 1 comme deuxième signal neuronal sn2 relatif à l’image à générer.
Le terminal de communication 1 stocke le paramètre de plan (déterminé en fonction du deuxième signal neuronal capté sn2 comme la deuxième image pensée timg2 par l’utilisateur U) en association avec les données préalablement stockées, en l’occurrence l’image et/ou des mots décrivant l’image déterminée en fonction du premier signal neuronal capté sn1 comme la première image pensée timg1 par l’utilisateur U.
Ensuite, dans un troisième temps t3, l’utilisateur U a une troisième pensée. En l’occurrence, il pense à une troisième image timg3. Dans notre exemple de la , il s’agit d’une image de mer, c’est-à-dire qu’il visualise en pensée une mer quelconque. L’interface neuronale directe 12I, 2 capte le signal neuronal sn courant lors de (c’est à dire pendant) cette pensée de l’utilisateur U et le fournit au terminal de communication 1 comme troisième signal neuronal sn3 relatif à l’image à générer.
Le terminal de communication 1 stocke l’image et/ou des mots décrivant l’image déterminée en fonction du troisième signal neuronal capté sn1 comme la troisième image pensée timg3 par l’utilisateur U.
Et, dans un quatrième temps t4, l’utilisateur U pense à une quatrième image timg4. Dans notre exemple de la , il s’agit du plan de l’image dans lequel la forme précédente, en l’occurrence la mer, doit être positionnée dans l’image (dans cet exemple, arrière-plan), c’est-à-dire qu’il visualise en pensée cette position. L’interface neuronale directe 12I, 2 capte le signal neuronal sn courant lors de (c’est à dire pendant) cette pensée de l’utilisateur U et le fournit au terminal de communication 1 comme quatrième signal neuronal sn4 relatif à l’image à générer.
Le terminal de communication 1 stocke le paramètre de plan (déterminé en fonction du quatrième signal neuronal capté sn4 comme la quatrième image pensée timg4 par l’utilisateur U) en association avec les données préalablement stockées, en l’occurrence l’image et/ou des mots décrivant l’image déterminée en fonction du troisième signal neuronal capté sn3 comme la troisième image pensée timg3 par l’utilisateur U.
Enfin, dans un cinquième temps t5 :
Le terminal de communication 1 génère, en fonction des données stockées (en l’occurrence les images et/ou des mots décrivant les images déterminées, c’est-à-dire une voiture et la mer dans cet exemple, en fonction respectivement du premier et du troisième signal neuronal capté sn1 et sn3 comme la première et la troisième image pensée timg1 et timg3 par l’utilisateur U ; et les paramètres associés dans notre exemple à savoir les paramètres de plan respectifs - dans cet exemple : premier plan pour la voiture et arrière-plan pour la mer - déterminé respectivement en fonction du deuxième et quatrième signal neuronal capté sn2 et sn4 comme la deuxième et la quatrième image pensée timg2 et timg4 par l’utilisateur U), une commande d’entrée ic d’un générateur graphique par intelligence artificielle qui produit suite à cette commande d’entrée ic une image générée dg. La commande d’entrée ic est notamment un « prompt » tel que : « voiture au premier plan et mer en arrière-plan ».
Le terminal de communication 1, en particulier le dispositif de reproduction 11 de ce terminal de communication 1, reproduit alors l’image ainsi générée dg. En l’occurrence, le dispositif de reproduction 11 du terminal de communication 1 reproduit une image d’une voiture devant la mer générée par intelligence artificielle.
L’invention permet notamment de générer par la pensée :
- des dessins simples avec une seule forme : des formes primitives (cercle, carré, sphère, cube…) ou complexe (voiture, maison, objet, etc.)
- des dessins complexes (paysages, portraits, affiches…)
en utilisant des couleurs telles que les couleurs primaires, et/ou les couleurs complémentaires et/ou des couleurs parmi 10, 50, 256… couleurs avec des styles particuliers (BD, SF, peinture, photoréaliste…).
Eventuellement, l’invention permet de générer une image, notamment une scène, à partir de pensée(s) de l’utilisateur comportant un objet normalisé tel qu’un boulon de 8mm, une ampoule E27, un meuble référencé…). L’image générée est notamment un dessin industriel ou un plan de montage, voire un plan 2D ou 3D d’architecture d’intérieure…
L’analyseur de signaux neuronaux pourra éventuellement piocher dans une base de dessins 2D ou 3D pour fournir l’image pensée permettant de commander le générateur par intelligence artificielle générant l’image de la scène.
Cette invention permet ainsi de dessiner par la pensée grâce à une interface neuronale directe, notamment en fonction de l’EEG ou électroencéphalogramme de l’utilisateur.
Cette invention est un outil de design accessible à un public plus large que les professionnels ou amateurs avertis pour la création d’image. Elle permet en outre la génération de croquis à partir d’une simple idée.
« Un bon dessin vaut mieux qu’un long discours ». Ce dicton sera d’autant plus facile à vérifier en utilisant l’invention lors de communication.
Enfin, la commande étant neuronale, l’invention permet à un utilisateur handicapé l’accès à la génération d’image par intelligence artificielle.

Claims (14)

  1. Procédé de requête de production de dessin mis en œuvre par un terminal de communication, ledit procédé de requête comportant :
    générer une commande d’entrée d’une génération graphique par intelligence artificielle, la commande d’entrée étant générée en fonction d’un signal neuronal courant d’un utilisateur.
  2. Procédé de requête selon la revendication précédente, dans lequel le procédé de requête comporte :
    recevoir un signal neuronal capté par une interface neuronale directe portée par l’utilisateur.
  3. Procédé de requête selon l’une des revendications précédentes, dans lequel la commande d’entrée est générée en fonction d’une succession de signaux neuronaux de l’utilisateur, chaque signal neuronal correspondant à au moins un élément de l’image à générer.
  4. Procédé de requête selon la revendication précédente, dans lequel la succession de signaux neuronaux de l’utilisateur correspond à un ensemble de signaux neuronaux parmi les suivants :
    - une succession de signaux neuronaux pendant une période temporelle prédéfinie ;
    - une succession de signaux neuronaux interrompue par une commande de fin ;
    - une succession de signaux neuronaux se terminant par un signal neuronal associé à une commande de fin.
  5. Procédé de requête selon l’une des revendications précédentes, dans lequel la commande d’entrée fonction d’un signal neuronal comporte au moins un des éléments suivants :
    - un mot fonction d’un signal neuronal courant de l’utilisateur pensant à un mot ;
    - un mot ou plusieurs mots en fonction d’un signal neuronal courant de l’utilisateur pensant à une image ;
    - une image fonction d’un signal neuronal courant de l’utilisateur pensant à un mot ;
    - une image fonction d’un signal neuronal courant de l’utilisateur pensant à une image.
  6. Procédé de requête selon l’une des revendications précédentes, dans lequel, lorsque l’utilisateur pense à une image, la génération de la commande d’entrée comporte :
    - analyser l’image associée au signal neuronal courant de l’utilisateur, l’analyse déterminant un ensemble de mots décrivant l’image ;
    - convertir l’ensemble de mots résultant de l’analyse en une commande d’entrée de la génération graphique par intelligence artificielle.
  7. Procédé de requête selon l’une des revendications précédentes, dans lequel le procédé de requête comporte :
    générer une sous-commande de la commande d’entrée en associant à la commande d’entrée déclenchant la génération d’une image par un générateur graphique par intelligence artificielle un paramétrage de au moins un élément de l’image à générer en fonction d’un signal neuronal de l’utilisateur.
  8. Procédé de production de dessin mis en œuvre par un terminal de communication, ledit procédé de production de dessin comportant :
    - requérir une production de dessin selon l’une des revendications précédentes en fournissant une commande d’entrée d’une génération graphique par intelligence artificielle ; et
    - générer par intelligence artificielle une image en fonction de la commande d’entrée fournie par la requête de production de dessin.
  9. Programme comprenant des instructions de code de programme pour l’exécution des étapes du procédé de requête de production de dessin selon l’une quelconque des revendications 1 à 7 et/ou du procédé de production de dessin selon la revendication précédente lorsque ledit programme est exécuté par un processeur.
  10. Terminal de communication comportant :
    - un requêteur de production de dessin apte à générer une commande d’entrée d’un générateur graphique par intelligence artificielle, la commande d’entrée étant générée en fonction d’un signal neuronal d’un utilisateur ;
    - un dispositif de reproduction visuel apte à reproduire l’image générée fournie par le générateur graphique par intelligence artificielle en fonction de la commande d’entrée générée.
  11. Terminal de communication selon la revendication précédente, dans lequel le terminal de communication comporte un dispositif d’obtention de signaux neuronaux de l’utilisateur.
  12. Terminal de communication selon la revendication précédente, dans lequel le dispositif d’obtention de signaux neuronaux est un dispositif parmi les suivants :
    - un récepteur de signaux neuronaux connecté à une interface neuronale directe portée par l’utilisateur ;
    - une interface neuronale directe portée par l’utilisateur.
  13. Terminal de communication selon la revendication précédente, dans lequel, lorsque le dispositif d’obtention de signaux est une interface neuronale directe portée par l’utilisateur, l’interface neuronale directe comporte plusieurs électrodes disposées sur l’interface neuronale directe de manière à être positionnée relativement à des zones prédéfinies du crâne de l’utilisateur lorsqu’il porte l’interface neuronale directe parmi les zones suivantes :
    - zone de Broca,
    - aire visuelle,
    - lobe occipital.
  14. Terminal de communication selon l’une des revendications 10 à 13, dans lequel le terminal de communication comporte au moins un des dispositifs suivants :
    - une interface de communication avec le générateur graphique par intelligence artificielle ;
    - le générateur graphique par intelligence artificielle.
PCT/EP2025/061483 2024-04-26 2025-04-28 Procédé de requête de production de dessin et procédé de production de dessin, terminal de communication et programme les mettant en œuvre Pending WO2025224355A1 (fr)

Applications Claiming Priority (2)

Application Number Priority Date Filing Date Title
FRFR2404368 2024-04-26
FR2404368A FR3161768A1 (fr) 2024-04-26 2024-04-26 Procédé de requête de production de dessin et Procédé de production de dessin, terminal de communication et programme les mettant en œuvre

Publications (1)

Publication Number Publication Date
WO2025224355A1 true WO2025224355A1 (fr) 2025-10-30

Family

ID=92457152

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
PCT/EP2025/061483 Pending WO2025224355A1 (fr) 2024-04-26 2025-04-28 Procédé de requête de production de dessin et procédé de production de dessin, terminal de communication et programme les mettant en œuvre

Country Status (2)

Country Link
FR (1) FR3161768A1 (fr)
WO (1) WO2025224355A1 (fr)

Citations (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US20210124419A1 (en) * 2019-10-29 2021-04-29 Hyundai Motor Company Apparatus and method for generating image using brain wave
US20220398651A1 (en) * 2021-06-09 2022-12-15 Patty's Gmbh Method for finding products in a network

Patent Citations (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US20210124419A1 (en) * 2019-10-29 2021-04-29 Hyundai Motor Company Apparatus and method for generating image using brain wave
US20220398651A1 (en) * 2021-06-09 2022-12-15 Patty's Gmbh Method for finding products in a network

Also Published As

Publication number Publication date
FR3161768A1 (fr) 2025-10-31

Similar Documents

Publication Publication Date Title
CN111260545B (zh) 生成图像的方法和装置
Rahman Beginning Microsoft Kinect for Windows SDK 2.0: Motion and Depth Sensing for Natural User Interfaces
TWI413017B (zh) 用於混合式物件屬性關鍵製格模組之方法與電腦系統
FR2821193A1 (fr) Dispositif de conception d&#39;interface d&#39;utilisateur
CA2378668A1 (fr) Systeme de developpement rapide d&#39;applications interactives
US20240404146A1 (en) Techniques for model-based image operation in effect creation tools
JP2005346721A (ja) 自動的に動画を生み出すシステム
EP1227442A1 (fr) Procédé- de traitement d&#39;images en 2D appliquées sur des objets en 3D
US10825234B2 (en) Previewing 3D content using incomplete original model data
US7730043B1 (en) Incremental batch-mode editing of digital media objects
WO2008056054A1 (fr) Procede et dispositifs d&#39;aide a la modelisation d&#39;objets 3d
FR2744815A1 (fr) Procede et appareil pour realiser un curseur de compas dynamiquement oriente sur des affichages d&#39;ordinateurs
EP1913556A2 (fr) Procede et dispositif pour determiner la pose d&#39;un moyen de capture video dans le repere de numerisation d&#39;au moins un objet virtuel en trois dimensions modelisant au moins un objet reel
FR3161768A1 (fr) Procédé de requête de production de dessin et Procédé de production de dessin, terminal de communication et programme les mettant en œuvre
CN121170164A (zh) 基于3d高斯泼溅的交互式三维教学资源生成系统及方法
WO2026005851A1 (fr) Création d&#39;espaces tridimensionnels virtuels à l&#39;aide de modèles génératifs
EP4127990A1 (fr) Procédé et dispositif de contrôle d&#39;accès
EP1222637A1 (fr) Procede et systeme pour creer, sur une interface graphique, des images animees en trois dimensions, interactives en temps reel
CN120658910A (zh) 视频处理方法、装置、电子设备、存储介质及程序产品
US12578936B2 (en) Techniques for model-based element creation in effect creation tools
EP4113294B1 (fr) Générateur et procédé de génération de deuxièmes traitements, et dispositif de fourniture de services l&#39;utilisant
Zintel Tools and products
FR3143155A1 (fr) Procédé de génération d’une application de traitement d’au moins un flux multimédia, dispositif et programme d&#39;ordinateur associés
FR3162882A1 (fr) Procédé de gestion et Gestionnaire d’avatars dans une scène immersive partagée, Procédé de gestion et Gestionnaire de scène immersive partagée
CN118337839A (zh) 一种基于新通信的虚拟背景管理方法及系统

Legal Events

Date Code Title Description
121 Ep: the epo has been informed by wipo that ep was designated in this application

Ref document number: 25722572

Country of ref document: EP

Kind code of ref document: A1