L'utilisation de l'intelligence artificielle pour l'amélioration des images semble n'ont pas de limites Une série de recherches expérimentales sur les logiciels ont été impressionnantes par leur capacité à améliorer la qualité de l'information. résolution des photos d'une manière qui, jusqu'alors, ne semblait possible que dans les séries policières diffusées à la télévision.

Let's Enhance, un nouveau site web qui utilise des réseaux neuronaux pour améliorer les photographies, est l'une de ces nouvelles ressources. Le service améliore et élucide les détails et les textures manquants dans les photos. Plus récemment, des scientifiques allemands ont annoncé le développement d'EnhanceNet-PAT, un algorithme qui peut restaurer la netteté de l'image d'une manière effrayante.

Améliorons

Let's Enhance est un site web qui utilise des réseaux neuronaux pour améliorer les photos et qui est conçu pour être minimaliste et facile à utiliser. La page d'accueil vous invite à glisser et à déposer une photo au centre. Une fois votre photo reçue, le réseau neuronal améliore et élucide les détails et les textures pour donner à la photo un aspect naturel.

Chaque fois que vous téléchargez une photo, trois résultats sont produits : le filtre Anti-JPEG supprime simplement les artefacts JPEG, le filtre Boring augmente l'échelle, en préservant les détails et les bords existants, et le filtre Magic dessine et hallucine de nouveaux détails dans la photo qui n'existaient pas auparavant (en utilisant l'IA).

Vous devrez attendre quelques minutes pour que le travail soit effectué. Le site PetaPixel a réalisé une série de tests avec le système en utilisant une photo publicitaire de la caméra Rylo, qui vient d'être lancée. Voir l'image originale :

L'image a ensuite été redimensionnée à 500 px de large.

La photo de 500 px de large a ensuite été rééchantillonnée dans Photoshop à 2000 px de large en utilisant l'option "Préserver les détails (agrandissement)", ce qui a produit une photo avec des textures horribles (voir les doigts) :

Mais le rééchantillonnage de la photo 500px à l'aide de Let's Enhance a permis d'obtenir une version beaucoup plus propre de l'image, dont les textures réalistes des mains ont été rétablies :

Voici une comparaison des coupes pour vous aider à mieux voir la différence :

Voir d'autres exemples :

Voir également: L'application transforme les photos en noir et blanc en photos colorées Recadrage original d'une photo de Linnea Sandbakk Agrandir avec Photoshop La montée en gamme avec Let's Enhance Découpage original d'une photo de Brynna Spencer Agrandir avec Photoshop La montée en gamme avec Let's Enhance Coupe originale d'une photo issue de la banque d'images Pexels Agrandir avec Photoshop La montée en gamme avec Let's Enhance

Let's Enhance a été créé par Alex Savsunenko et Vladislav Pranskevičius, respectivement docteur en chimie et ancien directeur technique, qui construisent le logiciel depuis deux mois et demi. Le système en est actuellement à sa 1ère version et sera continuellement amélioré en fonction des besoins et des retours des utilisateurs.

Le réseau neuronal actuel a été "entraîné avec un sous-ensemble très large d'images comprenant des portraits à un taux d'environ 10 %", explique M. Savsunenko.

Il explique que l'idée est de créer des réseaux distincts pour chaque type d'image, de détecter le type téléchargé et d'appliquer un réseau approprié. La version actuelle a obtenu de meilleurs résultats avec les images d'animaux et de paysages.

EnhanceNet-PAT

EnhanceNet-PAT est un nouvel algorithme développé par des scientifiques de l'Institut Max Planck pour les systèmes intelligents à Tübingen, en Allemagne. Cette nouvelle technologie a également donné des résultats impressionnants. Voir ci-dessous un exemple avec une photo originale d'un oiseau :

Les scientifiques ont pris la photo et créé cette version basse résolution dans laquelle tous les détails sont perdus :

La version basse résolution a ensuite été traitée par EnhanceNet-PAT, ce qui a permis de créer un fichier de données à haute résolution. haute définition améliorée artificiellement qui est pratiquement impossible à distinguer de la photo originale.

Les technologies d'upscaling traditionnelles tentent de combler les pixels et les détails manquants en calculant sur la base des pixels environnants. Cependant, les résultats de ces types de stratégies sont insatisfaisants. Les scientifiques explorent désormais l'utilisation de intelligence artificielle afin que la machine "apprenne" à quoi doivent ressembler les photos en basse résolution en étudiant les versions originales en haute résolution.

Une fois formés de cette manière, les algorithmes peuvent prendre de nouvelles photos à faible résolution et mieux deviner la version "originale" à haute résolution de cette photo.

"En étant capable de détecter et de générer des motifs dans une image basse résolution et d'appliquer ces motifs au processus de suréchantillonnage, EnhanceNet-PAT pense à ce à quoi les plumes de l'oiseau devraient ressembler et ajoute des pixels supplémentaires à l'image basse résolution en conséquence", explique l'Institut Max Planck.

Pour en savoir plus sur les détails techniques de EnhanceNet-PAT, visitez le site web du projet de recherche.

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