Créer une influenceuse IA réaliste : test de 5 modèles
125 images, 5 personnages et 5 modèles locaux testés sur RTX 4090 : les résultats et un modèle de prompt pour créer une influenceuse IA réaliste.
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Une influenceuse IA typique, c’est un visage lisse, une lumière dorée et un néon en arrière-plan : on voit tout de suite que c’est artificiel. J’ai vérifié s’il était possible d’éviter cet effet avec des modèles locaux. J’ai imaginé 5 personnages très différents et généré 2 images de chacun avec 5 modèles sur ma RTX 4090, soit 125 images au total. Conclusion : une description précise de la personne et du lieu compte davantage qu’une liste de mots comme « realistic, 8k ». FLUX.2 Klein 4B produit les images qui ressemblent le plus à des photos de téléphone, tandis que Qwen-Image 2.1 suit le mieux la description.
En bref, 17 octobre 2026
- 5 personnages : une coureuse de Gdańsk de 34 ans, une blogueuse culinaire de Wrocław de 27 ans, une jardinière de Łódź de 62 ans, une testeuse de matériel de Cracovie de 29 ans et une guide de Zakopane de 24 ans.
- 5 modèles : FLUX 3 Klein, Qwen-Image 2.1 Turbo, Qwen-Image 2.1, Z-Image Turbo et FLUX.2 Klein 4B. Même prompt et même graine pour chacun.
- Temps sur RTX 4090 : 7 à 20 s par image en 1024×1280 (médiane de la série).
- Seuls Z-Image Turbo et FLUX.2 Klein 4B (Apache 2.0) peuvent être utilisés pour gagner de l’argent. Qwen est sous licence de recherche uniquement.
Série : IA locale sur RTX 4090, tests du 17 octobre 2026
- Comparatif : nouveaux modèles d’IA locaux (octobre 2026)
- Créer une influenceuse IA réaliste : test de 5 modèles (vous lisez cet article)
- Une influenceuse IA qui parle : vidéo avec voix en polonais
- FLUX 3 Image Klein : 7,5 GB de VRAM, 6 s par image
- Qwen-Image 2.1 Turbo : 4 s par image
- Kandinsky 6.0 : vidéo avec son et voix en polonais
- YuE2 et 3 autres modèles : créer des chansons en polonais en local
Effet artificiel ou personne ordinaire : le même personnage
Je commence par montrer d’où vient l’effet « AI slop ». La rangée du haut utilise un prompt courant dans les guides : « belle jeune influenceuse de randonnée en montagne, visage parfait, peau impeccable, panorama épique, éclairage cinématographique, 8k, ultra détaillé, chef-d’œuvre ». Celle du bas utilise ma description de la même guide de Zakopane. Les modèles, les graines et la résolution sont identiques.

Le prompt « belle… 8k » produit la même chose avec chaque modèle : lumière dorée, silhouette de film devant des sommets ou visage de catalogue. Z-Image a transformé la « fille à la montagne » en modèle prenant un selfie en débardeur. La rangée du bas ressemble aux photos que quelqu’un publierait vraiment après une randonnée : du vent, les joues irritées et du brouillard.


Dans la version à l’effet artificiel, Z-Image a fait de Kasia, de Gdańsk, une femme asiatique. Sans description de la personne, le modèle lui attribue son type de beauté par défaut.
Comment écrire un prompt sans effet artificiel
Après 125 images, j’ai retenu 6 règles qui ont fonctionné avec les cinq modèles :
- Un prénom, un âge et un métier plutôt que « belle femme ». « Une coureuse amateur de 34 ans » donne un visage différent de « une belle jeune femme d’une vingtaine d’années ».
- Deux ou trois traits physiques ordinaires. Des taches de rousseur, un nez légèrement de travers, un espace entre les dents, des cicatrices d’acné, des lunettes au bout d’une chaîne. Les modèles les représentent vraiment.
- Un vrai lieu avec du désordre. « Cuisine louée à Wrocław, vaisselle sale et bouilloire derrière elle » plutôt que « cuisine luxueuse ». Le désordre en arrière-plan réduit l’effet artificiel plus efficacement que le mot « réaliste ».
- Précisez qui prend la photo. « Selfie avec la caméra avant du téléphone », « photo prise par son petit-fils à quelques mètres ». Cela détermine le cadrage, la perspective et les petites imperfections.
- Une lumière ordinaire. Ciel couvert, plafonnier, lumière de l’écran. L’heure dorée et l’« éclairage cinématographique » sont les premiers signes d’un rendu artificiel.
- Évitez « 8k », « chef-d’œuvre », « parfait », « impeccable ». Ces mots poussent les modèles vers un rendu publicitaire et une peau lisse.
Au troisième tour, j’ai ajouté un paragraphe sur une « texture de peau naturelle et discrète », une « personne ordinaire, pas un mannequin » et un « léger HDR de téléphone ». Le résultat a moins changé que je ne le pensais. Presque rien avec Qwen ; avec FLUX.2 Klein, quelques visages apparus par hasard dans le cadre ont disparu. La description de la personne et du lieu fait l’essentiel du travail, à 90 %.
Modèle de prompt prêt à adapter
Voici le prompt complet utilisé pour un personnage. Remplacez le prénom, l’âge, les traits, le lieu et la situation. Il s’agit du prompt anglais utilisé pendant le test, et non d’une traduction d’un prompt polonais :
J’écris l’instruction en anglais, car les cinq modèles le comprennent le mieux. Je conserve les toponymes polonais (le quartier de Brzezno, le lac Morskie Oko, Lodz), que les modèles reconnaissent malgré tout.
Galerie : 5 personnages sur 5 modèles
Dans chaque galerie, la rangée du haut montre un selfie et celle du bas une photo « en action » prise par quelqu’un d’autre. Les colonnes correspondent aux modèles, dans le même ordre que le tableau ci-dessous.
Kasia, 34 ans, court sur la plage à Gdańsk

Amara, 27 ans, cuisine à Wrocław

Halina, 62 ans, jardine à Łódź

Mei, 29 ans, teste du matériel à Cracovie

Zofia, 24 ans, guide dans les Tatras

Les meilleures images individuelles





Quel modèle choisir pour une influenceuse IA ?
| Modèle | Points forts | Points faibles | Licence |
|---|---|---|---|
| FLUX.2 Klein 4B | Images qui ressemblent le plus à des photos de téléphone, sueur et rougeurs réalistes, 8 s | Ajoute des visages étrangers sur les bords de l’image | Apache 2.0 |
| Qwen-Image 2.1 | Suit le mieux la description, restitue le désordre en arrière-plan, anatomie correcte | Visages légèrement plus « beaux » que demandé, 20 s | Recherche uniquement |
| Qwen-Image 2.1 Turbo | Presque le même résultat que la version 2.1, en deux fois moins de temps | Idem | Recherche uniquement |
| FLUX 3 Klein | Texture de peau la plus marquée, besoin de VRAM le plus faible | Exagère la texture ; seule erreur anatomique grave du test | FLUX Kommunity |
| Z-Image Turbo | Belle lumière, détails nets | Tend à faire un « mannequin » et découvre les épaules malgré les consignes | Apache 2.0 |
Ma recommandation : si l’influenceuse doit générer des revenus, choisissez FLUX.2 Klein 4B. Sa licence Apache 2.0 le permet et il produit les images les plus naturelles. Pour les essais et les ébauches, choisissez Qwen-Image 2.1, qui suit la description le plus fidèlement.
Temps de génération et mémoire sur RTX 4090
| Modèle | Médiane par image en 1024×1280 | Plus rapide | Pic de VRAM |
|---|---|---|---|
| FLUX 3 Klein | 7,4 s | 7,0 s | 14,4 GB |
| FLUX.2 Klein 4B | 8,3 s | 6,0 s | 19,7 GB |
| Qwen-Image 2.1 Turbo | 11,0 s | 8,0 s | 18,7 GB |
| Z-Image Turbo | 18,0 s | 9,0 s | 23,6 GB |
| Qwen-Image 2.1 | 20,0 s | 18,0 s | 17,9 GB |
Ces temps correspondent au premier tour, soit 10 images par modèle, et incluent le rechargement de l’encodeur de texte pour chaque prompt (ComfyUI lancé avec --disable-smart-memory). Les modèles vont plus vite quand on répète plusieurs fois le même prompt. Lors d’un test distinct, Qwen Turbo a généré une image en 3 à 4 s.
Garder le même visage sur plusieurs images
Dans ce test, chaque image est une génération distincte : la même Kasia a donc un visage différent selon le modèle. Pour gérer le profil d’un seul personnage, il faut conserver le même visage sur 20 à 30 images. Voici comment procéder :
- Générez un bon portrait de référence.
- Fournissez-le comme image de référence à un modèle qui prend en charge l’édition (FLUX 3 Klein accepte jusqu’à 10 références, et Qwen-Image 2.1 gère également les références), puis décrivez seulement le nouveau lieu et la nouvelle situation.
- Pour un profil plus fourni, entraînez une LoRA sur les 20 à 30 meilleurs cadrages. FLUX.2 Klein Base et FLUX 3 Klein Base sont conçus pour cela.
Je décris l’édition avec référence dans mon test de FLUX 3 Image Klein en local. Le modèle plus rapide de la même famille Qwen est présenté dans le test de Qwen-Image 2.1 Turbo.
Transparence et honnêteté
- Un personnage inventé, ce n’est pas la même chose que se faire passer pour une personne réelle. Ne générez pas le visage de personnalités connues ou de vos proches sans leur accord.
- L’AI Act (article 50) impose de signaler les contenus générés par IA susceptibles d’induire en erreur. Instagram propose une étiquette pour indiquer qu’un contenu a été créé par IA.
- Un profil d’influenceuse IA qui se fait passer pour une vraie personne et vend des produits risque facilement d’induire les consommateurs en erreur. Une mention claire dans la description du profil permet de régler le problème.
Comment refaire le test chez vous
- Installez ComfyUI 0.41 : consultez le guide ComfyUI de zéro.
- Téléchargez FLUX.2 Klein 4B (Apache 2.0) ou un autre modèle du tableau. Vous trouverez les fichiers de chaque modèle dans le comparatif des nouveaux modèles d’IA locaux.
- Choisissez le format 4:5 (1024×1280), celui d’une publication Instagram.
- Collez le modèle de prompt et remplacez le personnage. Générez 3 à 4 versions par graine et choisissez la meilleure : même le meilleur modèle se trompe sur environ une image sur dix.
Questions fréquentes
Comment créer gratuitement une influenceuse IA ?
En local, sur votre propre carte graphique. Tous les modèles testés sont gratuits à télécharger, et FLUX.2 Klein 4B ainsi que Z-Image Turbo peuvent être utilisés à des fins commerciales. Il vous faut une carte graphique NVIDIA avec 12 à 24 GB de VRAM et ComfyUI.
Pourquoi mon influenceuse IA a-t-elle l’air artificielle ?
C’est souvent à cause de mots comme « belle », « peau parfaite », « 8k », « cinématographique » et de l’heure dorée. Remplacez-les par l’âge, des traits physiques ordinaires, un vrai lieu en désordre et une indication sur la personne qui prend la photo.
Quel modèle génère les images de personnes les plus réalistes ?
Dans mon test, FLUX.2 Klein 4B a produit les photos de téléphone les plus naturelles, tandis que Qwen-Image 2.1 a suivi la description le plus fidèlement. FLUX 3 Klein a créé la texture de peau la plus marquée, parfois de façon exagérée.
Peut-on gagner de l’argent avec une influenceuse IA créée avec Qwen ?
Pas sans l’accord d’Alibaba. Qwen-Image 2.1 et Turbo sont sous licence Qwen Research, réservée à la recherche et aux tests.
Combien coûte l’électricité ?
Avec 7 à 20 s de fonctionnement de la carte par image, le coût par image est une fraction de centime. Vous trouverez un calcul précis du coût avec votre propre carte dans l’article Modèle local ou API.
Google · Vos sourcesPromptif plus haut dans Google - en un clicAjouter aux sources préférées →Sources
- FLUX.2 Klein 4B sur Hugging Face (licence Apache 2.0)
- Z-Image Turbo sur Hugging Face (licence Apache 2.0)
- Qwen-Image 2.1 Turbo sur Hugging Face (licence Qwen Research)
- FLUX 3 Image Klein sur Hugging Face
- Test réalisé sur RTX 4090, le 17 octobre 2026 : 125 images en 3 tours.
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