Upscaleur d'images

De nombreux sites promettent une « mise à l’échelle de l’IA » qui donne l’impression qu’une petite photo a été prise avec du matériel professionnel. Cet outil fait quelque chose de plus honnête : il agrandit votre image à l'aide d'algorithmes de rééchantillonnage réels, vieux de plusieurs décennies et mathématiquement bien compris - la même famille utilisée dans les logiciels d'édition d'images professionnels bien avant que quiconque appelle quoi que ce soit "IA" - et vous montre exactement comment cela se compare à la mise à l'échelle que votre navigateur fait déjà gratuitement.

Deux algorithmes véritablement différents sont implémentés, et non un algorithme avec deux étiquettes. Le rééchantillonnage de Lanczos utilise un noyau sinc fenêtré — sinc(x) multiplié par sinc(x/a) dans un rayon de support de a=3 — qui agit comme un filtre passe-bas presque idéal et tend à produire les bords les plus nets et les plus contrastés des deux. Le rééchantillonnage bicubique utilise le noyau de convolution cubique classique de Keys (1981) avec a = -0,5 (équivalent à une spline Catmull-Rom), un polynôme cubique par morceaux avec un rayon de support de 2 qui produit des résultats plus lisses et plus doux avec moins de sonneries près des bords durs. Les deux sont appliqués comme de véritables convolutions séparables : chaque ligne est d'abord rééchantillonnée horizontalement, puis chaque colonne est rééchantillonnée verticalement, avec des poids de noyau calculés par pixel de sortie et normalisés de sorte qu'ils totalisent toujours 1.

À titre de comparaison, l'outil restitue également le même agrandissement en utilisant la mise à l'échelle drawImage par défaut du navigateur (imageSmoothingEnabled = true, qualité par défaut) - la méthode rapide de famille bilinéaire à laquelle chaque outil basé sur un canevas revient s'il n'implémente rien de mieux. Le placer à côté du résultat Lanczos ou bicubique de votre choix rend visible la valeur du rééchantillonnage réel : des bords plus nets et moins de flou à la même résolution cible, à partir des mêmes pixels sources.

Ce que cet outil ne fera pas, c’est inventer des détails qui n’ont jamais été capturés. Il n'existe aucun réseau neuronal permettant de deviner à quoi "devrait" ressembler une touffe de cheveux floue ou une plaque d'immatriculation distante - chaque pixel de sortie est une combinaison pondérée mathématiquement définie de pixels sources réels. Choisissez 2x, 3x ou 4x, choisissez Lanczos ou bicubic et téléchargez le résultat au format PNG en pleine résolution. Tout s'exécute localement avec les API Canvas 2D et ImageData du navigateur : votre image n'est jamais téléchargée nulle part.