L'Iterative Generation (génération itérative) est une approche de flux qui utilise la sortie d'une génération comme entrée ou référence pour les générations suivantes, créant des chaînes d'affinage où chaque étape s'appuie sur et améliore le résultat précédent. Elle traite la génération IA comme un processus d'affinage progressif plutôt que d'attendre des résultats parfaits du premier coup.

Cette approche est particulièrement efficace pour des objectifs créatifs complexes où le chemin vers le résultat final n'est pas clair dès le départ. En générant des sorties initiales, en les évaluant puis en les utilisant comme références ou points de départ pour des générations modifiées, les créateurs peuvent explorer des directions, découvrir des possibilités inattendues et progressivement converger vers des résultats réussis. Les flux de génération itérative combinent souvent des prompts texte avec des techniques image-vers-image, de l'inpainting et la génération de variations pour affiner des aspects précis tout en préservant les éléments réussis.

Comprendre la génération itérative comme stratégie de flux délibérée aide les créateurs à aborder les outils IA avec des attentes et des méthodes de travail appropriées. Plutôt que de considérer les premières tentatives infructueuses comme des échecs, les flux itératifs les traitent comme des étapes nécessaires dans un processus d'affinage, en encourageant l'exploration systématique et l'amélioration progressive vers les objectifs créatifs.