Comment corriger la teinte jaune dans vos images générées par IA : 3 méthodes efficaces
Si vous utilisez régulièrement des outils de génération d'images par IA comme ChatGPT Image, vous avez probablement remarqué un problème récurrent : cette fameuse teinte jaune ou sépia qui s'invite dans vos créations. Depuis le lancement de ChatGPT Image en novembre 2024, de nombreux utilisateurs se plaignent de ce phénomène qui donne à leurs images un aspect vieilli et peu naturel.
En tant que développeur travaillant souvent avec des outils visuels pour mes projets web et mobiles, j'ai été confronté à ce problème et j'ai exploré différentes solutions. Voici mon retour d'expérience et trois approches pratiques pour retrouver des couleurs fidèles à la réalité.
Pourquoi les images IA ont-elles cette teinte jaune ?
Avant de plonger dans les solutions, comprenons l'origine du problème. Les modèles d'IA semblent avoir une préférence naturelle pour les tons chauds, notamment ce qu'on appelle la tendance "orange et bleu" qu'on retrouve fréquemment dans le cinéma et la photographie.
Certains développeurs suggèrent que ChatGPT applique un léger effet sépia à chaque étape du processus de génération. Si l'image passe par plusieurs traitements successifs, cet effet s'accumule progressivement, résultant en une dominante jaune prononcée. Cette teinte altère non seulement les blancs mais affecte également l'ensemble des couleurs et le contraste de l'image.
Solution 1 : Affiner votre prompt avec des instructions précises
La première approche, et sans doute la plus simple, consiste à être plus précis dans la formulation de votre prompt. Lorsque vous demandez à l'IA de générer une image, incluez explicitement des instructions concernant la balance des blancs et la température de couleur.
Par exemple, au lieu de demander simplement "une plage tropicale ensoleillée", essayez plutôt "une plage tropicale ensoleillée avec une balance des blancs neutre, sans dominante jaune, avec des blancs purs et des couleurs naturelles".
J'ai constaté que plus les instructions sont précises concernant les couleurs souhaitées, meilleurs sont les résultats. N'hésitez pas à mentionner des termes techniques comme "température de couleur neutre" ou "balance des blancs correcte" qui guideront l'IA vers un rendu plus fidèle.
Solution 2 : Utiliser des outils en ligne dédiés
Si malgré des prompts bien formulés vos images présentent toujours cette teinte indésirable, des outils en ligne spécialisés peuvent vous sauver. Deux services se distinguent particulièrement :
- YellowTint.art : Un outil simple d'utilisation qui corrige automatiquement la dominante jaune. Il suffit d'y télécharger votre image, et le service s'occupe du reste, en ajustant la balance des couleurs pour neutraliser les tons chauds excessifs.
- GPT-Tone.com : Plus complet, cet outil propose plusieurs options de correction, vous permettant d'ajuster finement le résultat selon vos préférences.
Ces solutions en ligne sont particulièrement pratiques lorsque vous travaillez sur des projets qui nécessitent de nombreuses images et que vous n'avez pas le temps de retoucher chacune d'entre elles manuellement.
Solution 3 : La retouche manuelle pour un contrôle total
Pour ceux qui recherchent un contrôle précis sur le résultat final, la retouche manuelle reste la meilleure option. Selon votre équipement et vos préférences, plusieurs logiciels s'offrent à vous :
- Sur ordinateur : Photoshop ou GIMP (gratuit) sont parfaits pour ajuster finement la balance des couleurs. Recherchez les fonctions "Balance des couleurs" ou "Courbes" et déplacez les curseurs Cyan/Rouge et Bleu/Jaune pour neutraliser la dominante.
- Sur mobile : Snapseed ou VSCO offrent des options de retouche avancées accessibles depuis votre smartphone. Cherchez les paramètres de "température" ou "teinte" pour corriger efficacement vos images.
Dans mes projets de développement web pour des clients comme HelloSafe ou Yuka, j'ai souvent utilisé cette approche pour garantir une cohérence visuelle parfaite entre les images générées par IA et les autres éléments graphiques.
Conclusion : Vers des images IA plus naturelles
La dominante jaune des images générées par IA est un problème bien réel, mais heureusement temporaire. Les modèles d'IA évoluent rapidement et il est probable que les prochaines versions corrigeront naturellement ce défaut. En attendant, ces trois méthodes vous permettront d'obtenir des images aux couleurs plus fidèles et naturelles.
Avez-vous rencontré ce problème dans vos projets ? Quelle méthode préférez-vous pour corriger la balance des couleurs ? N'hésitez pas à partager votre expérience en commentaire !
