Comment les IA « donnent vie » aux photos

Les outils en ligne pour « donner vie » aux photos gagnent en popularité. Le nombre de requêtes sur Google et Yandex l’illustre. Dans cet article, nous verrons comment les réseaux neuronaux rendent des images fixes « vivantes ».

Étapes de « l’animation » des photos par les réseaux neuronaux

Détection des visages et des objets

Dans un premier temps, le réseau neuronal analyse l’image pour détecter les éléments clés. Pour les personnes, on utilise la technologie de reconnaissance faciale. Il ne s’agit pas d’outils mythiques de cinéma. Les réseaux neuronaux peuvent déterminer où se trouvent les yeux, la bouche, le nez et d’autres traits du visage. Pour les animaux ou les objets inanimés, d’autres algorithmes sont utilisés, selon un principe de fonctionnement similaire.

Technologies :

Haar Cascades et HOG — méthode classique d’apprentissage automatique pour identifier les visages et les objets sur une photo.

Réseaux neuronaux convolutifs, ou CNN — des algorithmes modernes utilisés pour suivre les éléments et les poses. Par exemple, les modèles MTCNN ou OpenPose comprennent la position des objets dans l’espace.

Création de l’animation

Une fois les éléments clés identifiés, le réseau neuronal analyse la manière dont ils doivent bouger. Des algorithmes préalablement entraînés déterminent comment les lèvres, les yeux, les pommettes et les autres parties du visage interagissent entre elles. Sans cette capacité à établir les relations, les yeux pourraient regarder dans des directions différentes et les oreilles battre des ailes.

Technologies :

Réseaux antagonistes génératifs, ou GAN — utilisés pour créer de nouvelles images et vidéos. Cela est rendu possible grâce à des algorithmes entraînés à l’avance. Par exemple, des modèles comme First Order Motion Model peuvent générer une animation à partir de mouvements définis.

RNN et LSTM — les réseaux récurrents aident à modéliser une séquence de mouvements.

Interpolation des images

L’interpolation des images sert à créer des transitions fluides entre les mouvements clés. Les mouvements principaux sont d’abord générés, puis les images intermédiaires. Cela permet de rendre l’animation naturelle, sans à-coups ni mouvements saccadés.

Interpolation — processus consistant à déterminer des valeurs inconnues situées entre des valeurs connues.

Technologies :

Apprentissage profond pour l’interpolation — des algorithmes comme DAIN ou Depth-Aware Video Frame Interpolation aident à créer des transitions fluides entre les images.

Mouvements réalistes

Des modèles de mouvement préalablement entraînés permettent au réseau neuronal de produire une animation réaliste. Par exemple, il est possible de simuler une personne qui hoche la tête ou sourit. L’animation peut être plus complexe, comme une conversation ou même une danse.

Technologies :

Motion Capture Data — le modèle s’entraîne sur des données de mouvement humain, puis reconstitue l’animation.

StyleGAN et d’autres modèles de génération d’images aident à produire des animations de qualité en tenant compte du contexte et du style de la photo.

Optimisation et amélioration de la qualité

La dernière étape consiste à améliorer et optimiser l’image animée. Lors de la création de l’animation, du bruit apparaît. Des algorithmes dédiés éliminent les artefacts et améliorent la qualité. Cela permet d’obtenir une animation générée au plus près du réel.

Technologies :

Super-Resolution Algorithms — augmentent la résolution des images et améliorent les détails.

Post-processing — des techniques de filtrage et de correction des couleurs sont utilisées pour améliorer la qualité finale de l’animation.

Applications

Les technologies d’animation des personnes, des animaux ou des objets servent à créer des vidéos à partir d’images fixes. Les réseaux neuronaux sont utilisés pour « donner vie » à de vieilles photos, dans les films et dans les jeux. Pour les utilisateurs, ces outils d’IA peuvent aider au travail ou servir de divertissement.

Conclusion

Les réseaux neuronaux pour « donner vie » aux photos utilisent des technologies avancées d’apprentissage automatique et de traitement d’images. Pourtant, ces outils restent loin de la perfection en 2024. Les algorithmes ne reconnaissent pas toujours correctement les objets et peuvent produire une animation peu réaliste.

Le résultat dépend de la qualité de l’image et de sa complexité. Il est recommandé de rédiger une description textuelle détaillée afin que le réseau neuronal comprenne comment l’animer. Les réglages permettent de choisir le mouvement de la caméra, le style et d’autres critères. Une animation photo de qualité à l’aide des réseaux neuronaux demande de la pratique. Les algorithmes progressent, donc ce processus deviendra à l’avenir plus rapide, plus simple et plus précis.