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Google développe une IA pour agrandir vos photo pixellisées comme dans Blade Runner

Agrandir une photo floue sans perte de qualité. Si l’exercice a souvent provoqué les moqueries des technophiles dans les séries policières, Google pourrait bien avoir trouvé la solution.

Si l’agrandissement sans perte d’une photo pixellisée a souvent été cantonnée aux séries policières, Google pourrait bien avoir trouvé le moyen de rendre l’exercice possible. Via une méthode appelée Super-Resolution via repeated refinements (Super-Définition par améliorations successives dans la langue de Molière), le géant du web assure ainsi être capable de générer une image 4 fois plus définie que le modèle de base, sans aucune perte ni parasite visuel.

Pas si loin des techniques futuristes de Blade Runner, cette intelligence artificielle développée par Google pourrait ainsi transformer notre approche de la photo, en permettant l’amélioration significative de bon nombre d’images historiques. Dans un récent billet de blog, la firme américaine ne cache cependant pas sa volonté d’aller encore plus loin, et veut désormais parvenir à transformer une photo 64×64 px en un agrandissement de 1024×1024.

Flouter et déflouter

Pour y parvenir, l’algorithme imaginé par Mountain View utilise une technique plutôt inédite, en ajoutant progressivement un effet de flou gaussien, tout en réalisant un mapping très précis des différentes variations de l’image. Une fois cette première étape effectuée, l’IA vient ensuite appliquer un traitement pour réduire le bruit. Un aller-retour qui permet de “reconstruire” la photo, avec une définition bien supérieure au modèle original.

Pour le moment, aucune plateforme publique ne permet de tester l’outil en conditions réelles, il faudra donc se contenter des images fournies par Google. À terme, l’entreprise prévoit aussi d’utiliser cette méthode pour améliorer son outil de création de fausses images à partir d’un simple mot-clé. De quoi révolutionner encore un peu les outils numériques en améliorant la compression des données ou la reconnaissance automatique, mais aussi ouvrir la porte à de nombreuses dérives, et notamment aux deepfakes.

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4 commentaires
  1. Convolutional neural network + un peu d’ingéniosité… il en faut pas plus.. surtout que google a le moyen d’entraîner ses couches convolution avec un backtracking efficace

  2. Ca y est, c’est officiellement Blade Runner la référence pour la dé-pixellisation magique ? Plus les Experts ? Je me fais vieux 🙁

  3. La compression fractale permet aussi cela. Un agrandissement au delà de l’image source avec un ‘detail’ réaliste.
    De toutes les façons, il n’y aura aucun détail ajouté ‘vrai’ à la différence de Blade Runner ;-))).
    Ce n’est pas de la science fiction, c’est du fantastique.

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