Pixelmator Pro (43,99 €) a reçu une petite mise à jour pour améliorer ses deux excellents outils qui fonctionnent grâce à l’intelligence artificielle et à Core ML. Nous avions déjà eu l’occasion de les présenter longuement dans des précédents articles :
Dans les deux cas, les créateurs de Pixelmator Pro ont créé un modèle basé sur l’apprentissage automatisé (machine learning) à partir d’une base de données d’images. Ce modèle permet à l’app d’agrandir les images en limitant les pertes, ou de réduire le bruit numérique des photos sans lisser trop artificiellement le résultat final. Ce ne sont pas des outils novateurs, mais leur traitement l’est, et les résultats obtenus par cette app sont souvent bien meilleurs que ceux offerts par ses concurrents qui fonctionnent avec des algorithmes classiques.
La mise à jour améliore les deux outils, comme détaillé dans cet article de blog. L’outil ML Super Resolution corrige quelques défauts de la première version, notamment pour supprimer les blocs de compression. C’est un phénomène qui apparaît souvent sur les images en JPEG, des blocs de pixel se forment quand une image est compressée. Pixelmator Pro offre un rendu bien plus lissé et propre quand on agrandit une de ces images, tout en gardant un rendu naturel.
Un gros travail a aussi été effectué sur les images avec des séparations franches entre deux couleurs, typiquement sur les captures d’écran ou sur les illustrations1. La version agrandie pouvait jusque-là ajouter des défauts, qui ont été normalement supprimés avec cette mise à jour. Même idée sur le traitement de la peau pour les portraits, il devrait être plus naturel. Et tout cela avec un algorithme 20 % plus efficient que le premier, un point important puisque le traitement peut prendre du temps.
Concrètement, à quoi s’attendre ? Je suis parti de l’une des photos presse fournies par Samsung suite à l’annonce des Galaxy S20. Le fichier de base de 1 440 x 837 px est agrandi par Pixelmator Pro en une image de 4 320 x 2 511 px, soit trois fois plus de pixel dans chaque direction. Sur ce point, rien n’a changé avec la mise à jour. Le résultat final toutefois est indéniable : l’image agrandie avec ML Super Resolution à jour est mieux définie et plus nette, ce qui se voit bien avec un agrandissement2.
La fonction ML Denoise fonctionne sur le même principe, mais son action est moins spectaculaire. Les créateurs de Pixelmator Pro expliquent pourquoi : ils voulaient absolument s’assurer que l’outil n’allait pas générer une image pire par erreur. De ce fait, l’algorithme était très conservateur et il n’appliquait pas beaucoup de changements la plupart du temps. Avec cette mise à jour, il a été modifié pour être un petit peu plus actif et plus efficace.
Les exemples fournis par les concepteurs de l’app sont impressionnants, mais je n’ai pas réussi à trouver un exemple dans ma photothèque où cela fonctionnait aussi bien. Voici malgré tout un exemple, à partir d’une photo prise dans un intérieur sombre avec un iPhone 7 Plus et qui est ainsi très granuleuse. Le résultat est un petit peu plus flou, mais le grain est bien réduit3
Pixelmator Pro est traduit en français et l’app nécessite au minimum macOS 10.13 pour être installée. Elle n’est vendue que sur le Mac App Store pour 43,99 €, mais vous pouvez la tester gratuitement pendant deux semaines avec une version de démonstration proposée sur le site de l’éditeur.
Pour finir, une note d’espoir pour les utilisateurs de Pixelmator Photos (5,49 €) sur iPadOS. L’app dispose de l’outil ML Enhance qui améliore les photos en se basant sur un algorithme Core ML, mais pas les deux autres de la version macOS. Cela pourrait venir dans une future mise à jour prévue dans les prochains mois, au moins pour l’outil ML Super Resolution qui est de toute façon le plus utile des deux à ce stade.
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Cela fonctionne même avec de l’animation, à condition d’agrandir chaque image de la vidéo, comme le montre cet exemple sur une vieille publicité pour l’iPod en 360p. ↩
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Vous pouvez télécharger les trois fichiers pour les inspecter chez vous : fichier original / avant / après. ↩
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Les fichiers de base : photo originale / ML Denoise. ↩