Agrandir une image en basse résolution avec les outils classiques produit un résultat flou ou pixelisé. L'upscaling par IA utilise le deep learning pour analyser les patterns de pixels existants et prédire les nouveaux pixels, maintenant ainsi la netteté lors de l'agrandissement.
Comment fonctionne l'upscaling IA
Les méthodes classiques (interpolation bicubique) font des moyennes pondérées des pixels voisins — ce qui lisse les contours et les rend flous. Un réseau neuronal entraîné sur des milliers de paires haute/basse résolution génère des pixels cohérents avec le contexte de l'image. L'effet est particulièrement visible sur les textes, les bords nets et les textures répétitives.
Quand l'utiliser
Restaurer d'anciennes photos, agrandir des petites images pour l'impression, préparer des visuels pour YouTube (1280×720) ou Instagram (1080×1080) à partir de sources petites, ou améliorer des captures d'écran avant publication.
2x vs 4x
2x est rapide et produit des fichiers plus petits — idéal pour le web. 4x convient aux impressions grand format ou aux images très petites. Plus l'image source est grande, plus le traitement 4x prend du temps.
Fonctionnalités Pixkit
TensorFlow.js s'exécute entièrement dans votre navigateur. Aucun fichier n'est envoyé au serveur. Le modèle se charge une seule fois par session.
Outils connexes : Redimensionner | Supprimer l'arrière-plan IA