Adobe Super Resolution augmente les pixels de nos photos. Comment ça marche

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    La photo comment ça marche, En 70 infographies, Auteur(s) : David Taylor


Imaginez avoir une photo 10MP et vouloir la réduire à 5MP: la réduction de taille est simple et immédiate, les détails sont perdus au profit d’une taille de fichier plus petite. Et maintenant, imaginez plutôt le processus inverse, lesurdimensionné de 10 à 40MP. Est-il possible d’obtenir des détails en post-production? Avec Super résolution oui c’est possible, et c’est une fonctionnalité introduite par Adobe sur Camera Raw 13.2 et qui sera bientôt étendu à Lightroom et Lightroom Classic également.

Son développement découle de Améliorer les détails, un outil basé sur l’apprentissage automatique grâce auquel les fichiers RAW sont interpolés pour obtenir un résultat particulièrement fidèle à la réalité avec peu d’artefacts et de nombreux détails. La Super Résolution n’est rien de plus qu’une évolution dans laquelle le but est d’améliorer la qualité du cliché en augmentant la résolution, cependant, sans que ce processus entraîne une perte de détails. Ceci est une fois de plus rendu possible grâce à l’apprentissage automatique. Et derrière un traitement de données complexe il y a une facilité d’utilisation presque désarmante de l’outil, comme cela se produit déjà par exemple sur Photoshop avec Adobe Sensei pour remplacer le ciel: il suffit d’appuyer sur un bouton, et c’est parti, notre photo est énorme en conservant toutes les caractéristiques du fichier d’origine.

POUR QUOI CELA EST-IL

Pensons aux photos que nous avons dans nos albums d’il y a 20-30 ans, ou recadrer nous aimerions faire pour isoler un détail du plan – un animal, par exemple. Voici donc l’utilité de Super Resolution, qui en un clic nous permet de faire ressortir les détails d’une ancienne photo ou de mettre en évidence des détails importants lorsque vous souhaitez agrandir. En d’autres termes, c’est une sorte de zoom numérique sans perte de détails.

COMMENT ÇA MARCHE

Des milliers d’images recadrées de la taille de 128 x 128 pixels de paires de sujets tels que les arbres et les branches, les briques et les tuiles. Bref, avec peu de détails et de nombreuses textures: la structure sur laquelle repose l’apprentissage s’appelle Réseau neuronal convolutif profond, processus de contextualisation à travers lequel le système apprend que pour échantillonner un certain pixel, il est nécessaire d’analyser les pixels environnants.

Tout comme lorsqu’ils apprennent à un enfant à marcher, même les modèles d’apprentissage automatique ne comprennent pas immédiatement comment démoser et agrandir la photo.«Cela prend donc du temps et à mesure que le système apprend, des résultats plus proches de la réalité sont obtenus. En utilisant des fichiers RAW, le processus d’apprentissage est plus rapide, et ce que vous obtenez en tant que sortie montre généralement une qualité supérieure à celle des autres alternatives.

La super résolution double la résolution linéaire de la photo: à partir d’un plan 20MP original, vous obtiendrez donc un nouveau fichier 80MP. Et la qualité globale de la photo – en termes de détails et de reproduction des couleurs – sera généralement supérieure à lasurdimensionnement obtenu avec interpolation cubique.

UTILISATION

Faites un clic droit sur la photo, “Améliorer …”, cliquez sur Super Résolution et c’est tout. Vous obtiendrez un fichier DNG qui pourra à son tour faire l’objet de modifications et d’améliorations. Les fichiers compatibles sont CRU (avec Bayer et X-Trans, le processus d’amélioration via Super Resolution inclut également Enhance Details), JPEG, PNG, TIFF et a actuellement une limite maximale de 500MP par fichier.


Adobe recommande l’utilisation de SSD et d’un GPU de performance optimisé pour CoreML et Windows ML, considérant que le traitement nécessite des millions de calculs: quelques secondes d’attente peuvent se transformer en longues minutes dans le pire des cas. Quelques exemples? Apple Silicon des nouveaux Mac ou GPU NVIDIA RTX.