AnimeGen : le Japon lance son IA pour anime… avec un moteur chinois

AnimeGen se décline principalement en deux versions. La première, baptisée T2V, transforme une description écrite en vidéo. La seconde, I2V, anime une image existante. Un outil supplémentaire permet également de fournir une première et une dernière image afin que l’IA génère la transition entre les deux.

Les démonstrations peuvent être essayées depuis un navigateur sur Hugging Face. Les modèles peuvent aussi être téléchargés et intégrés à d’autres outils. AIdeaLab les distribue sous licence Apache 2.0, ce qui autorise notamment leur modification et leur utilisation dans des projets commerciaux

La société affirme qu’AnimeGen est le premier modèle vidéo spécialisé dans l’anime publié par une entreprise japonaise. Cette présentation repose toutefois sur les propres recherches d’AIdeaLab et ne signifie pas qu’aucune autre IA dédiée à l’animation n’existait auparavant.

Une technologie japonaise basée sur l’IA d’Alibaba

AnimeGen n’a pas été développé entièrement à partir de zéro. Il repose sur Wan 2.2, un modèle de génération vidéo créé par Alibaba. AIdeaLab l’a ensuite entraîné davantage afin d’améliorer les mouvements, les personnages, les couleurs et la cohérence visuelle propres aux anime. Source : Hugging Face

Ce choix crée un paradoxe intéressant. Le projet a été soutenu par GENIAC, un programme du ministère japonais de l’Économie et de la NEDO destiné à renforcer les capacités nationales dans le domaine de l’intelligence artificielle.

Le Japon cherche donc à reprendre du terrain dans l’IA générative, tout en s’appuyant sur un modèle fondamental conçu par un géant chinois. AnimeGen représente ainsi moins une indépendance technologique complète qu’une stratégie de spécialisation : partir d’une base étrangère performante, puis l’adapter à l’un des secteurs culturels les plus importants du Japon.

@AnimeGen

Gratuit, mais pas vraiment accessible

AnimeGen est ouvert, mais son installation locale reste réservée à un public technique. AIdeaLab recommande une carte graphique Nvidia RTX 4090 ou supérieure, ainsi qu’un environnement Python comprenant PyTorch, Diffusers et plusieurs autres bibliothèques.

Le développement du modèle a lui-même nécessité une infrastructure composée de 24 GPU Nvidia H200 fournie par KDDI. Autrement dit, derrière les quelques secondes d’animation produites se trouvent des besoins informatiques considérables.

Pour la majorité des utilisateurs, les démonstrations en ligne seront donc beaucoup plus simples que l’installation complète sur un ordinateur personnel.

Un outil de préproduction, pas un studio automatique

AnimeGen ne permet pas encore de générer un épisode complet et cohérent. AIdeaLab le destine surtout à la prévisualisation, à la création de storyboards vidéo, à la recherche d’ambiances ou à l’étude des mouvements d’un personnage.

L’entreprise reconnaît également plusieurs limites. Les mains, les yeux et les accessoires peuvent changer d’une image à l’autre. Les personnages risquent de perdre leur apparence initiale, tandis que les scènes d’action longues ou complexes peuvent provoquer des scintillements et des mouvements incohérents.

AnimeGen ressemble donc davantage à un carnet de croquis animé qu’à une machine capable de remplacer une équipe de production.

@AnimeGen

La question des données reste ouverte

AIdeaLab présente son outil comme une technologie destinée à soutenir les créateurs et à automatiser certaines étapes répétitives. L’entreprise affirme vouloir favoriser la coexistence entre l’IA et les professionnels de l’animation. Site officiel d’AnimeGen

Les documents publics disponibles ne détaillent cependant pas précisément les œuvres ou les vidéos utilisées pour spécialiser AnimeGen. Cette absence de transparence risque d’alimenter les inquiétudes des artistes, particulièrement dans un secteur où les questions de style, de propriété intellectuelle et de conditions de travail sont déjà sensibles.

AnimeGen ne va probablement pas produire seul le prochain grand anime. Il pourrait en revanche modifier les premières étapes de sa fabrication : essais de caméra, mouvements provisoires, animatiques et recherche visuelle. Une transformation moins spectaculaire qu’un épisode entièrement généré par IA, mais sans doute beaucoup plus réaliste à court terme.