Agrandissement génératif

L’agrandissement génératif est une méthode d’augmentation de la taille d’une image qui repose sur des modèles d’intelligence artificielle pour recréer de manière réaliste les détails manquants lors de l’agrandissement. Contrairement aux méthodes traditionnelles de redimensionnement (comme l’interpolation bicubique ou bilinéaire), qui se contentent d’estimer les nouveaux pixels à partir des pixels voisins, l’agrandissement génératif invente littéralement de nouveaux détails visuellement plausibles, s’appuyant sur une compréhension contextuelle de l’image.

Cette technologie utilise des modèles d’IA entraînés sur d’énormes bases d’images pour apprendre à prédire comment un objet ou une texture devrait apparaître à plus haute résolution. Par exemple, lorsqu’une photo de visage est agrandie à l’aide de cette technique, l’algorithme peut reconstituer les cils, les pores de la peau ou les cheveux avec un niveau de réalisme bluffant, même si ces détails n’étaient pas présents dans l’image originale.

L’agrandissement génératif est notamment utilisé dans des logiciels comme Topaz Gigapixel AI, Let’s Enhance, HitPaw Photo Enhancer, ou encore Adobe Photoshop (avec Firefly) dans certains contextes créatifs. Il est aussi présent dans les flux de travail d’upscaling vidéo, de restauration de photos anciennes, et de création d’images pour l’impression haute définition.

Cette approche est précieuse pour les photographes, les graphistes, ou les créateurs de contenus qui doivent transformer des fichiers de petite taille en images exploitables pour l’impression ou la publication professionnelle. Toutefois, elle n’est pas exempte de critiques : certains reprochent à ces algorithmes de générer des détails « inventés », qui peuvent dénaturer la réalité ou introduire des éléments inexacts. L’effet peut aussi paraître artificiel si l’image originale est de très mauvaise qualité ou si l’agrandissement est excessif.

En résumé, l’agrandissement génératif ouvre de nouvelles possibilités en matière de post-traitement et de restauration d’images.