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Cette IA transforme vos photos floues et pixelisées en clichés HD

Juin 20, 2020 | economie | 0 commentaires



Cette IA transforme vos photos floues et pixelisées en clichés HD

Grâce à l’apprentissage profond, des chercheurs de l’université Duke ont mis au point un algorithme baptisé Pulse. Celui-ci parvient à créer des images réalistes de visages à partir d’une simple miniature basse résolution.

Pixelliser les visages sur une photo pourrait bientôt ne plus suffire pour protéger l’identité des personnes. Des chercheurs de l’université Duke aux États-Unis viennent de mettre au point une intelligence artificielle capable de créer des images haute définition en partant d’une miniature. L’outil, baptisé « Pulse », parvient à multiplier la définition par 64, passant d’une miniature en 16 x 16 pixels à une image haute définition en 1.024 x 1.024 pixels. Les techniques habituelles tentent d’ajouter des éléments haute définition sur une image basse définition, ce qui crée souvent un résultat flou. Cette nouvelle technique génère des images en haute définition successives qui sont comparées à la miniature jusqu’à un résultat plausible.

Le projet s’appuie sur l’apprentissage profond (deep learning) et des réseaux antagonistes génératifs (GAN). Concrètement, un réseau neuronal génère des visages plausibles, après avoir été entraîné sur une grande collection de photos réelles. Un second réseau neuronal teste chaque image générée et décide si, une fois réduite, elle ressemble à la miniature. Au fur et à mesure, le premier réseau affine ses créations, jusqu’à ce que la miniature de l’image générée soit identique à celle de départ.

Une reconstruction réaliste, mais approximative

Cette technique ne permet pas de reconstruire comme par magie le visage de la personne dans la photo d’origine. Il s’agit tout simplement d’une possibilité plausible. Pulse est capable de générer de nombreuses variantes avec des différences subtiles, qui donneront toutes la même miniature.

Les chercheurs ont indiqué que la technique n’est pas limitée aux visages. Le même système devrait pouvoir s’appliquer pour améliorer la définition des images dans de nombreux domaines, comme la médecine, l’astronomie, la microscopie et l’imagerie satellite.

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