Est-il possible d’améliorer considérablement la qualité d’une image capturée par un smartphone, sans échange de matériel mais en intervenant uniquement sur le logiciel? La startup Glass semble avoir trouvé une réponse affirmée avec son GlassAI, une mise à niveau de l’appareil photo propulsée par l’intelligence artificielle. Alors que sa lentille anamorphique innovante est en cours de commercialisation, la société, récemment fortifiée d’un financement de 9,3 millions de dollars, a mis au point un processeur d’image neuronal (ISP). L’ISP transforme les données brutes du capteur, souvent ternes, bruyantes et déformées, en images nettes et colorées. Mais est-ce vraiment aussi simple?
Qu’est-ce qui distingue alors l’ISP de Glass des solutions traditionnelles? Selon eux, l’intelligence artificielle permet une restauration efficace des images en corrigeant les aberrations optiques et autres problèmes de capteur tout en éliminant le bruit. Mais comment peut-on être sûr que l’IA n’introduit pas d’erreurs, souvent visibles lorsqu’elle tente de créer des détails inexistants? La solution réside-t-elle dans le terme de « récupération » de détails utilisé par Glass pour décrire son produit?
« Notre approche repose sur des techniques de formation innovantes pour caractériser les aberrations des lentilles de manière approfondie et inverser toute distorsion optique », explique Ziv Attar, co-fondateur de Glass.
La méthode se distingue-t-elle vraiment des géants de la tech tels qu’Apple, qui n’utilise un ISP neuronal que dans des circonstances spécifiques? Les images traitées par l’ISP de Glass montrent-elles une nette amélioration? Afin de le prouver, un cas d’étude avec DXO sur le Moto Edge 40 a été mentionné, montrant un gain substantiel de qualité dans les photos traitées par GlassAI.
La différence est-elle visible dans des conditions de faible luminosité? Les détails comme les lignes fines, les textures et les visages deviennent-ils réellement plus clairs avec GlassAI, même avec un temps d’exposition réduit?
Quel est l’avantage pour les fabricants de téléphones et d’appareils photos? Peut-être que le processus universel de Glass est non seulement plus rapide mais également plus efficace que les méthodes traditionnelles de réglage du ISP, qui peuvent prendre des mois. Est-ce que le fait que leur processus soit entièrement automatisé pourrait changer la donne pour une adaptation rapide à de multiples dispositifs?
Enfin, comment GlassAI prévoit-elle de se différencier des services d’intelligence artificielle en super-résolution, qui se chargent d’améliorer les images finales, souvent en inventant des détails? Si l’approche de Glass est non générative et plus fidèle à l’image originale, quelle est donc la prochaine étape pour cette startup face à la promesse de ses technologies et l’arrivée de son matériel révolutionnaire sur le marché?
Source : Techcrunch
