Super-résolution
Technique de traitement d’image par IA qui crée une image de résolution supérieure à partir d’une source basse résolution en prédisant des détails manquants plausibles.
La super-résolution utilise des modèles entraînés sur des paires d’images en basse et haute résolution pour prédire les contours, les textures et les motifs fins après agrandissement. Contrairement à l’interpolation classique, qui lisse surtout les pixels existants, elle peut synthétiser de nouveaux détails à haute fréquence.
Les détails ajoutés sont des prédictions plausibles, pas des informations récupérées avec certitude. Une forte compression, un flou de mouvement, un texte minuscule ou des éléments masqués peuvent produire de fausses textures ou des caractères erronés. Pour un usage archivistique, juridique, médical ou médico-légal, conservez l’original et ne considérez pas l’image améliorée comme une preuve de ce que l’appareil a capturé.
Cette technique sert notamment à agrandir d’anciens scans, adapter de petites images web à de grands écrans et améliorer des photos de produits ou des portraits en basse résolution. AI Enhance de Magic Eraser propose un agrandissement 2x ou 4x ; vérifiez les visages, le texte, les motifs répétés et les contours à taille réelle avant l’exportation.
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