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Lyon, le 08/11/2025
Ceci est une tentative d'apprentissage non supervisé
de vectorialisation d'images très simples.
L'apprentissage est basé sur le principe suivant :
un disque de couleur est généré aléatoirement
le réseau de neurone tente de deviner
quels sont ses paramètres (position et couleur)
uniquement à partir des pixels de l'image.

Il apprend progressivement à le faire,
après quelques milliers d'itérations.
Cette vectorialisation est donc très rudimentaire.
Mais pour aller au-delà, avec une image beaucoup plus complexe,
on ne pourrait pas se contenter d'un apprentissage
de quelques minutes dans un navigateur internet.

Cela réclamerait probablement
l'exécution de transformeurs
sur des calculateurs puissants pendant des semaines.
Cette voie est donc sans issue à ma petite échelle.

Générateur SVG par Réseau Neuronal

Entraînement d'un modèle (Bitmap ➔ Paramètres SVG) en temps réel.

Contrôles

Prêt.

Tester le Modèle

Arrêtez l'entraînement et importez une image (idéalement 64x64px avec un cercle) pour voir la prédiction SVG.

Le code a été entièrement généré avec Gemini.
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