IP-Adapter (Image Prompt Adapter) est une technique qui permet aux modèles de génération d'images IA d'être conditionnés sur des images de référence, permettant le transfert de style, le guidage de composition et le contrôle de concepts visuels sans modifier le modèle de base. Il fait le lien entre les entrées visuelles de référence et la génération texte-vers-image, en donnant un contrôle supplémentaire sur les sorties par des exemples visuels.

L'adaptateur encode les images de référence en signaux de conditionnement qui influencent le processus de génération aux côtés des prompts texte, permettant de diriger le style, la composition, l'ambiance ou des caractéristiques visuelles précises en montrant des exemples au modèle plutôt qu'en les décrivant uniquement en mots. Ce conditionnement visuel peut être plus efficace que le texte seul pour des directions stylistiques complexes ou lorsque l'esthétique souhaitée est plus facile à montrer qu'à décrire. Plusieurs IP-Adapters peuvent être utilisés simultanément, en combinant différents types de guidage visuel.

IP-Adapter est devenu un outil précieux dans l'écosystème de génération IA, en particulier pour les créateurs qui travaillent avec des références visuelles, des mood boards et des guides de style. Il offre un flux plus intuitif pour nombre de directions créatives où des exemples visuels communiquent l'intention plus clairement que des descriptions textuelles, en faisant le lien entre les processus créatifs traditionnels basés sur la référence et la génération IA.