Nettoyer et agrandir des photos grâce à l’IA? Check!

par Fév 9, 2021Actualités

Rien n’est plus important que la famille. C’est pourquoi Mikael voulait absolument pouvoir faire de petits cadeaux de Noël à tout le monde malgré un budget limité. Dans sa recherche de cadeaux, il a soudain eu une idée économique mais émouvante. Avec l’aide de technologies d’intelligence artificielle, il voulait restaurer et agrandir un vieux portrait de son grand-père. Envie de découvrir les outils utilisés par Mikael et de voir comment notre formation en IA l’a préparé pour mener à bien ce projet? Découvrez tout ceci dans son interview!

D’où t’est venue l’idée de ce projet ?
“Ce projet est arrivé un peu par hasard. On était en pleine période de Noël, une fête très importante dans ma famille, or, cela faisait 6 mois que j’avais perdu mon travail et je commençais à avoir des soucis avec le chômage. Je tenais à pouvoir faire des petits cadeaux malgré tout. Ma grand-mère étant décédée il y a quelques mois, on a dû faire du rangement dans sa maison et nous sommes tombés sur de très vieilles photos de mes grands-parents. C’était une grande surprise pour moi car j’avais toujours connu mon grand-père comme une personne âgée. Ça m’a fait très plaisir de le découvrir jeune car je l’ai toujours connu trapu, tout petit. Sur ces photos, il était jeune, élancé ; il avait l’air d’un homme fort et travailleur.

Ma mère a trois sœurs, et je me suis dit que cela leur ferait très plaisir de recevoir un portrait en haute qualité de leur papa lorsqu’il était beaucoup plus jeune. A la base, je n’ai même pas pensé à l’intelligence artificielle. Je me suis dit que j’allais apprendre à utiliser photoshop et retravailler l’image.  Mais de fil en aiguille, j’ai découvert des vidéos d’IA qui montraient comment faire ce que je voulais faire : l’augmentation de portrait sans perdre la qualité de l’image. C’était donc l’opportunité rêvée d’utiliser ce que j’apprends dans ma formation en IA.“

Peux-tu nous décrire les différentes étapes qui ont rythmé la réalisation de ton projet ?
“Dans ma tête, le déroulement du projet était très clair :

Première étape : je me suis tout d’abord renseigné sur les différentes façons d’importer cette petite image sur mon PC en perdant le moins de qualité possible. Je me suis rendu chez l’imprimeur qui avait un scanner 600 DPI et qui m’a fait un simple scan en noir et blanc. 

Deuxième étape: une fois le document importé, je voulais nettoyer les imperfections de l’image, ce que j’ai commencé à faire avec Photoshop. Mais je suis vite passé à une technologie d’intelligence artificielle que j’ai trouvée en ligne, bringing old photos back to life. J’ai ainsi pu obtenir un résultat très satisfaisant, avec plein de petites taches et les traces d’agrafes que l’IA a réussi à gommer.

Troisième étape : une fois le document nettoyé, je me suis tourné vers Photoshop pour faire des agrandissements, appliquer des filtres, etc. Je voulais faire passer cette photo du format de photo d’identité à A4. A l’aide de tutoriels, j’ai réussi à obtenir quelque chose de plus ou moins bonne qualité, mais ça n’était pas incroyable. Et alors, j’ai découvert cette vidéo qui expliquait comment utiliser l’AI pour mon projet. J’ai installé tout ce qu’il fallait installer, et malheureusement pour moi, j’ai découvert que le processus d’image était trop gourmand pour mon ordinateur. 

J’ai donc dû trouver d’autres solutions qui n’avaient pas encore été abordées dans la formation. J’ai utilisé Google Collab, qui permet d’utiliser le CPU de leurs serveurs afin de faire du calcul. ça m’a permis d’upscaler mon image. 

Quatrième étape : j’ai utilisé des filtres pour aller encore plus loin.  Je voulais essayer par exemple de coloriser l’image. Une fois qu’on se lance dans le domaine de l’imagerie, les possibilités sont infinies. J’ai trouvé des IA qui permettent d’ajouter de la couleur, mais c’est une technologie qui est à ses balbutiements et, dans mon cas, le résultat n’était pas très probant. Mais j’ai aussi trouvé des IA qui embellissent les images.  

J’ai obtenu mon résultat final en utilisant Remini (Play Store / App Store) qui est une application pour smartphone. J’ai découvert par mes recherches que beaucoup de photographes étaient agréablement surpris des résultats obtenus avec cette app. J’ai donc tenté ma chance avec ce projet et le résultat était incroyable : ça a rendu la photo encore plus vivante.  

Cinquième étape : une fois le résultat satisfaisant, il ne me restait plus qu’à l’imprimer! J’envisage de refaire l’expérience avec une photo de ma grand-mère.”

Peux-tu nous parler des différents outils qui t’ont permis d’obtenir un tel résultat ?
“Tout d’abord, il y a eu Photoshop, qui m’a permis d’aborder le sujet mais qui n’a pas suffi. Ensuite, il y a eu Bringing old photos back to life. Cet outil a été développé par Microsoft et qui est open source et gratuit à l’utilisation. Grâce à ça, j’ai pu supprimer quelques tâches et jaunissements. Le deuxième grand outil que j’ai utilisé a été le plus important dans le processus. Il s’appelle DFDNet et c’est un projet open source qui se concentre uniquement sur les portraits et pas sur les simples images. Cet outil ne s’occupe par exemple pas du fond de l’image. C’est un outil super intéressant qui utilise pas mal de choses qu’on a vues dans la formation. Dans un premier temps, il utilise un réseau neuronal convolutif qui prend l’image, y applique des milliers de filtres afin de voir ce que chaque partie de l’image contient et il va déterminer où se trouvent les yeux, le nez, la bouche etc.. Sur base de cela, il va chercher dans sa base de données ce qui s’en rapproche le plus. Une fois qu’il a trouvé l’information, il va pouvoir upscaler partie par partie la photo. C’est le meilleur outil que j’ai trouvé pour faire cette tâche en A4.  Quand on zoome, on peut voir que énormément de pixels ont été polis. Je suis vraiment très content du résultat.” 

Quelles compétences humaines et techniques apprises chez BeCode t’ont été utiles pour mener à bien ton projet ?
“BeCode nous apprend à bien utiliser GitHub et à y rédiger de bonnes documentations. Ça fait donc très plaisir de voir d’autres projets où la documentation est excellente. Evidemment, Python m’a été très utile, tout comme Google Colab, même si on l’a vu par la suite dans la formation.”

“Le fait d’apprendre à faire de bonnes recherches en ligne, ce qui est inhérent à la pédagogie active de BeCode, ça a été déterminant. Ça nous apprend à trouver des solutions quand on est bloqué et à redoubler de créativité. Lorsque j’étais bloqué à cause du hardware, j’ai fait des recherches et j’ai trouvé Google Colab, et ça a fonctionné. Si ça n’avait pas marché, j’aurais dû me tourner vers une connaissance qui a du matériel plus avancé que moi.”

As-tu d’autres projets similaires ?
“Pas pour l’instant. Auparavant, je n’avais jamais vraiment eu de projet à moi. Je suis un touche à tout et j’ai toujours plein de petites idées, mais jamais d’objectif fixe. Ici, le fait d’en avoir un, ça m’a beaucoup aidé. Je suis ouvert à trouver un autre objectif, mais c’était très intense. Je travaillais tous les soirs dessus, souvent jusque tard dans la nuit. Mais c’était très motivant car je voyais des évolutions. D’ailleurs, lorsque ça n’évoluait plus, je changeais de direction pour avancer. C’est comme ça que je suis passé de Photoshop à l’IA.”

“En tout, ce projet m’a pris 3-4 semaines. Je serais ravi de refaire ce genre de projet, mais après ma formation et mon stage.” 

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