Un réseau de neurones est un système de calcul inspiré de la structure des cerveaux biologiques, composé de couches interconnectées d'unités mathématiques (neurones) qui traitent et transforment les données. En ajustant la force des connexions pendant l'entraînement, les réseaux apprennent à reconnaître des motifs, faire des prédictions et générer des sorties sans être programmés explicitement pour chaque scénario.

Les réseaux profonds utilisés en génération d'images et vidéo IA contiennent de nombreuses couches ; les transformers et les architectures à base de diffusion sous-tendent nombre de modèles actuels. Comprendre que tous les outils de génération IA s'appuient sur des réseaux de neurones aide à contextualiser leurs capacités et limites.