Pixelmator Pro intègre une nouvelle fonctionnalité intéressante intitulée ML Super Resolution, qui permet de zoomer dans ses images tout en augmentant leur définition grâce au Machine Learning. Dire adieu aux images pixellisées est-ce vraiment possible ?

En tant normal, lorsque l’on zoome ou agrandie une image au-delà de sa définition maximale, celle-ci va avoir tendance à être dégradée et pixelisée, de façon plus ou moins forte selon le niveau de zoom. L’intérêt de ce nouvel outil ML Super Resolution apporté par la dernière mise à jour de Pixelmator Pro est donc de pouvoir augmenter la définition des images tout en conservant de la netteté et du détail.  Ici, le ML Super Resolution vise à recréer la sensation de netteté grâce au machine learning, capable de prévoir et sélectionner les pixels à interpoler.

Pour fonctionner, le « machine learning » prend en compte le contenu réel de chaque image afin de reconnaître les contours, les motifs et les textures. La fonction utilise ensuite un réseau neuronal artificiel (CNN : Convolutional Neural Networks) qui transforme les images pixellisées en une forme plus simple à analyser dans le but de faciliter le traitement et optimiser les performances de calcul. Ce réseau comprend 29 couches convolutives qui scannent l’image et créent une version de plus de 100 canaux qui contient une série de caractéristiques définies. Toutes ces caractéristiques sont ensuite analysées, agrandies et post-traitées pour être reconverties en images.

La fonctionnalité ML Super Resolution emprunte certaines des technologies développées pour l’outil ML Denoise de Pixelmator Pro qui consiste à supprimer le bruit numérique et les artefacts visibles dus à la compression JPEG. Cette fonction a elle aussi été améliorée pour une suppression du bruit annoncée 2 à 4 fois meilleure qu’auparavant.

Nous ne connaissons pas les limites de cette fonctionnalité, ni le niveau de zoom maximum qu’elle est capable de gérer. Les exemples sont révélateurs et permettent en tout cas de bien gérer la pixelisation, même si une sensation de floue persiste. Notons également que les exemples que nous avons vus sont de petite taille, difficile donc de jauger.

La fonction ML Super Resolution est disponible sur la version Mac de Pixelmator Pro et nécessite beaucoup plus de puissance de traitement. Cela peut prendre quelques minutes pour traiter une seule image selon le matériel utilisé. Sur un Mac équipé de plusieurs processeurs graphiques, le traitement peut être effectué en quelques secondes grâce à l’utilisation de Core ML 3. La fonction nécessite au minimum la version macOS Mojave. Pour plus de détails, rendez-vous sur le site de Pixelmator.

Pixelmator Pro coûte 43,99 €. C’est une alternative moins onéreuse que Photoshop, dédiée aux utilisateurs sous Mac. Une version d’essai est disponible gratuitement. N’hésitez pas à nous partager vos retours sur la fonctionnalité sur vous utilisez le logiciel.

Dans la même idée, il existe également le logiciel Topaz Gigapixel AI que nous avons pu tester :

Test de Topaz Gigapixel AI : l’agrandissement de photos sans perte ?