Depuis quelques mois, une partie d’internet se passionne pour les modèles de génération d’images à diffusion latente. Avec des commandes textuelles et quelques tâtonnements, ils permettent de retoucher, transformer ou créer des photographies, des dessins ou des peintures synthétiques de haute fidélité. Christian Bluethgen, chercheur au Stanford center for AI in Medicine & Imaging (AIMI), spécialiste des maladies rares, s’est demandé si ces outils pourraient être utilisés pour générer des clichés d’imagerie médicale, et ainsi démultiplier les données disponibles pour la recherche. « L’avantage de ce domaine est que les images sont associées à des comptes rendus textuels qui décrivent leur contenu pertinent », écrit-il dans un article diffusé sur la base MedXriv.

Des radiographies thoraciques artificielles

Pour répondre à cette question, Christian Bluethgen s’est associé avec Pierre Chambon, chercheur en apprentissage machine au sein de l’AIMI. Ils ont travaillé sur le modèle Stable Diffus