L'équipe Google Research travaille sur un nouvel outil de suppression du bruit photo basé sur des algorithmes d'intelligence artificielle. On s'attend à ce que la nouvelle solution permette une reconstruction de haute qualité des scènes sombres, ne laissant que des artefacts minimes, et elle sera beaucoup plus efficace que les solutions existantes aujourd'hui.
Les éléments d'intelligence artificielle dans le traitement des photos sont utilisés depuis longtemps, notamment dans les smartphones et les logiciels de traitement des photos après la prise de vue. La possibilité de supprimer le bruit d'une photo est l'une des fonctionnalités les plus demandées, car même les meilleurs capteurs ne peuvent pas prendre de photos complètement sans artefacts, en particulier dans des conditions de faible luminosité.
La technologie présentée par Google Research permet aux photographes de "voir dans le noir". Le nouvel outil RawNeRF fait partie du projet open source MultiNeRF. Cela sera particulièrement utile pour ceux qui filmeront des scènes sombres - cela peut être fait avec une perte de qualité minimale.
La technologie NeRF (Neural Radiance Fields) est un synthétiseur capable de numériser plusieurs images RAW et de produire un rendu 3D précis. Selon Google, la technologie RawNeRF est capable de combiner des images prises sous différents angles pour supprimer le bruit et reconstruire la scène. L'exposition, le mappage des tons et la mise au point peuvent changer.
Pour démontrer les capacités de RawNeRF, une photo prise sur un smartphone est utilisée. Il est à noter que des algorithmes d'IA sont utilisés lors du traitement, "formés" non pas sur des JPEG déjà traités, mais sur du contenu RAW.
L'avènement de nouvelles technologies dans les smartphones et les appareils photo pourrait vraiment changer les "règles du jeu" pour les photographes professionnels et les amateurs de smartphones. Selon Techspot, bien qu'il n'existe pas d'outils de réduction du bruit sur le marché qui puissent fournir une qualité d'image comparable.
2022-08-26 05:00:03
Auteur: Vitalii Babkin