Mon Reflex Prend la Poussière Depuis Que J'ai Compris Comment Vraiment Corriger les Photos de Téléphone

Je possède un Sony A7III avec un objectif 24-70 mm f/2,8. L'ensemble de l'installation m'a coûté environ trois mille dollars. J'ai pris exactement onze photos avec cette année. Onze. Pendant ce temps, la pellicule de mon iPhone contient 847 photos de la même période. Le meilleur appareil photo est celui que vous avez avec vous. Tout le monde connaît ce dicton. Mais les photos de l’appareil photo que vous avez avec vous sont toujours pires que l’appareil photo posé dans votre placard, et cela me dérange depuis des années.

Il y a environ quatre mois, j'ai décidé d'arrêter de me sentir coupable de ne pas transporter mon reflex numérique et de déterminer si je pouvais combler l'écart de qualité avec un logiciel. Les capteurs du téléphone sont minuscules. Les lentilles du téléphone sont en plastique. Le traitement des images du téléphone est conçu pour la vitesse et Instagram, pas pour la qualité au zoom maximum. Mais les modèles d’amélioration de l’IA sont devenus suffisamment performants pour que je veuille voir à quel point je pouvais m’en rapprocher. Les résultats m'ont surpris.

Je ne vais pas prétendre que l’IA rend une photo de téléphone impossible à distinguer d’un reflex numérique avec un zoom à 100 %. Ce n’est pas le cas. La physique de la taille du capteur et du verre optique compte toujours. Mais en ce qui concerne la façon dont la plupart des gens voient réellement les photos, sur les écrans et en petits caractères, l'écart après l'amélioration de l'IA est beaucoup plus petit que ce à quoi je m'attendais. Voici ce que j’ai appris en quatre mois passés à améliorer presque toutes les photos de téléphone que j’ai prises.

Les trois choses que les caméras des téléphones se trompent constamment

Les caméras des téléphones sont devenues remarquablement performantes ces dernières années. La photographie informatique, l’empilement multi-images et la détection de scène basée sur l’IA ont comblé une grande partie du fossé avec les appareils photo dédiés. Mais il y a trois choses spécifiques sur lesquelles presque toutes les photos de téléphone se trompent, et ces trois choses sont ce que l'amélioration de l'IA corrige le mieux.

Tout d’abord, la réduction du bruit. Les capteurs du téléphone sont minuscules. Pour obtenir des images utilisables dans des conditions autres que la lumière du jour, les téléphones appliquent une réduction agressive du bruit. Cette réduction du bruit fonctionne en lissant les zones de l'image où le capteur a détecté une variation aléatoire. Le problème est que l’algorithme de réduction du bruit ne peut pas toujours faire la différence entre le bruit et la texture fine. L'herbe devient un flou vert. La texture du tissu disparaît. La peau semble avoir un filtre de beauté. Le téléphone a troqué le grain visible contre un lissage visible, et le résultat ne semble pas naturel.

Deuxièmement, un affûtage excessif. Après avoir lissé le bruit, les téléphones appliquent une netteté pour rendre l'image à nouveau nette. Cela crée des halos autour des bords à contraste élevé. Regardez une photo prise au téléphone d’un bâtiment contre un ciel clair. Vous verrez un fin contour blanc autour de la ligne de toit où l’algorithme de netteté a augmenté le contraste. Les bords semblent artificiellement nets, presque comme un mauvais effet HDR. Il s'agit du téléphone qui essaie de compenser sa propre réduction du bruit en dessinant des contours autour de tout.

Troisièmement, la compression de la plage dynamique. Les capteurs du téléphone ont une plage dynamique limitée. Les reflets brillants se transforment en blanc et les ombres sombres s'écrasent en noir beaucoup plus rapidement qu'un capteur plus grand ne le ferait. Le traitement du téléphone tente de compenser en soulevant les ombres et en tirant les hautes lumières, mais il va souvent trop loin. Le résultat est une image plate où tout est en gris moyen. Pas de vrais noirs. Pas de blancs éclatants. Juste une exposition uniforme et plate qui manque de profondeur.

Ce que l'amélioration de l'IA corrige réellement dans une photo de téléphone

Les modèles de mise à l'échelle et d'amélioration de l'IA abordent ces problèmes différemment du traitement intégré de votre téléphone. Votre téléphone traite le traitement en quelques millisecondes, car il le doit. L'amélioration de l'IA prend quelques secondes, car c'est possible. Ce temps de traitement supplémentaire permet à l'IA de prendre des décisions plus intelligentes sur ce qu'est une texture et ce qu'est un bruit, ce qu'est un bord et ce qu'est un artefact de compression.

J'ai testé cela avec une photo d'un mur de briques prise sur mon iPhone. La sortie téléphonique originale correspondait à ce à quoi vous vous attendiez. Les briques avaient un aspect légèrement taché à cause de la réduction du bruit. Les lignes de mortier présentaient de légers halos blancs dus à un affûtage excessif. L’image entière avait cet aspect plat et surtraité que les photos de téléphone obtiennent sous un éclairage tout sauf parfait. Je l'ai exécuté via un upscale 2x en utilisantMise à l'échelle de l'IA ClarifyPixet la différence était immédiatement visible.

La texture de la brique est revenue. Pas parfaitement. Une partie du grain fin était que l'IA prédisait ce qui devrait être là plutôt que de récupérer ce qui était réellement là. Mais l’impression générale était une photo où l’on pouvait voir la surface des briques, pas une photo où les briques avaient été lissées en rectangles orange. Les lignes de mortier étaient propres, sans auréoles. Les couleurs avaient plus de profondeur car l’IA n’aplatissait pas le contraste comme le faisait le traitement du téléphone.

L'IA répare essentiellement les dommages causés par le pipeline de traitement du téléphone. Le capteur a capturé suffisamment d’informations. L'objectif a résolu suffisamment de détails. Mais le processeur de signal d'image du téléphone a fait des compromis en termes de vitesse et de taille de fichier, ce qui a gâché la texture et le contraste utiles. L'amélioration de l'IA récupère une partie de ce qui a été perdu.

Toutes les photos de téléphone n'ont pas besoin d'être améliorées

Après quatre mois passés à retoucher environ un tiers des photos prises au téléphone, j’ai appris à être sélectif. Certaines photos bénéficient considérablement de l’amélioration de l’IA. D'autres semblent pires après amélioration, car l'IA ajoute des détails qui n'ont pas leur place. Savoir lequel est ce qui m'a permis d'économiser beaucoup de crédits et beaucoup de mauvais résultats.

Les photos aux textures naturelles complexes en bénéficient le plus. Brique, pierre, bois, tissu, feuillage, cheveux, fourrure. Ce sont les textures que la réduction du bruit du téléphone détruit et que l’amélioration de l’IA récupère. Une photo d'un sol forestier après amélioration de l'IA montrera des feuilles individuelles et une texture de mousse que le traitement du téléphone a transformées en bouillie verte. Un portrait affichera la texture réelle de la peau au lieu du résultat lissé du traitement de beauté du téléphone, qui est généralement activé par défaut, que vous le vouliez ou non.

Les photos avec de grandes zones lisses en profitent le moins. Une photo d'un ciel bleu avec un seul nuage. Une photo d'un lac calme au coucher du soleil. Une photo d'un mur blanc. Ces images n’ont pas de texture très fine au départ. L’IA n’a rien à récupérer ni rien à aiguiser. Vous obtiendrez peut-être une légère amélioration de la plage dynamique, mais la différence sera subtile au point d’être invisible. Enregistrez vos crédits pour les photos avec texture.

Les photos avec des visages humains constituent un cas particulier. Les upscalers généraux de l’IA peuvent rendre les visages légèrement artificiels, car ils traitent les traits du visage de la même manière que n’importe quelle autre texture. Une passe de restauration du visage dédiée après la mise à niveau générale corrige ce problème. Le modèle de visage a été formé spécifiquement sur les visages humains et comprend suffisamment bien l'anatomie pour l'améliorer sans la déformer. Le coût s'additionne si vous faites cela pour chaque photo, mais pour les portraits qui vous intéressent, l'approche en deux passes en vaut la peine.

À quelle distance se rapproche-t-il réellement d'un reflex numérique

J'ai fait une comparaison directe que j'aurais dû faire au début. Même scène. Même éclairage. Même composition. Une photo prise avec mon iPhone, améliorée avec l'IA. Une photo prise avec mon Sony A7III à distance focale et exposition équivalentes, traitée normalement dans Lightroom mais sans amélioration de l'IA. Ensuite, je les ai comparés côte à côte.

Les résultats ont été plus proches que prévu. À la taille d'Instagram, soit environ 2 000 pixels de large, je ne pouvais vraiment pas dire lequel était lequel dans une comparaison aveugle. Une amie photographe professionnelle a eu raison environ 60 % du temps lorsque je lui ai montré dix paires. C’est à peine mieux que des suppositions aléatoires. Elle a dit qu'elle recherchait des différences de profondeur de champ et un rendu subtil des couleurs pour les distinguer, et non la netteté ou les détails.

Avec un zoom de 100 % sur un moniteur 4K, les différences deviennent visibles. La photo reflex numérique présente des détails plus fins dans les textures distantes. La photo du téléphone améliorée par l'IA a une légère qualité de traitement dans les moindres détails. La netteté est là mais elle semble générée plutôt que capturée. C'est difficile à décrire. Un peu comme la différence entre une texture de vrai cuir et un très bon rendu du cuir. Dans des tailles d'affichage normales, vous ne pouvez pas le voir. Avec un zoom complet, vous le pouvez.

Pour les impressions, le seuil est d’environ 8x10 pouces. Une photo de téléphone améliorée par l'IA imprimée au format 8x10 semble bonne. Assez pointu pour que la plupart des gens ne le remettent pas en question. Au-dessus de 11x14, les différences commencent à apparaître. La photo reflex numérique tient le coup. La photo du téléphone commence à paraître légèrement douce même après amélioration, car la résolution de l'objectif sous-jacent n'était pas là au départ. L’IA peut améliorer ce que le capteur a capturé. Il ne peut pas créer une résolution optique qui n’a jamais été résolue par l’objectif.

Les paramètres qui comptent vraiment lorsque vous photographiez pour améliorer l'IA

Si vous savez que vous allez prendre une photo via l'amélioration de l'IA plus tard, vous devez prendre des photos différemment que pour une photo que vous envisagez de publier directement depuis le téléphone. J'ai modifié quelques éléments concernant la façon dont j'utilise l'appareil photo de mon téléphone et cela a fait une différence notable dans les résultats d'amélioration.

Désactivez le mode beauté de votre téléphone et toutes les fonctionnalités d'amélioration de la scène IA. Ceux-ci appliquent un traitement supplémentaire en plus du pipeline standard de réduction du bruit et de netteté, et le modèle d’amélioration de l’IA doit annuler tout cela avant de pouvoir commencer à améliorer l’image. Moins votre téléphone effectue de traitement, plus l'IA se rapproche des données brutes du capteur et meilleur est le résultat final. Sur un iPhone, cela signifie désactiver les styles photographiques et utiliser une application d'appareil photo tierce qui enregistre dans un format moins traité. Sur Android, désactivez Scene Optimizer et le mode Beauté.

Photographiez sous le meilleur éclairage possible. L'amélioration de l'IA est étonnante pour récupérer la texture et réduire le bruit, mais elle a des limites. Une photo prise en plein jour la mettra magnifiquement en valeur. Une photo prise dans un restaurant sombre ne s’améliorera que jusqu’à un certain point avant que l’IA ne commence à inventer des détails qui semblent artificiels. Plus votre image de départ est bonne, meilleure est l'amélioration. Un conseil évident, je sais, mais il est facile de devenir paresseux quand on sait qu'on peut arranger les choses en post.

Utilisez l’appareil photo principal, pas l’ultra-large ou le téléobjectif si votre téléphone en est équipé. Les fabricants de téléphones intègrent plusieurs caméras dans l'appareil, mais les capteurs des modules ultra-larges et téléobjectif sont généralement plus petits et de moindre qualité que le capteur principal. La caméra principale produit le fichier de départ le plus propre pour l'amélioration de l'IA. L’ultra-large en particulier produit des bords doux et une distorsion notable que l’amélioration de l’IA ne peut pas complètement corriger.

Tenez votre téléphone stable. La stabilisation de l’image du téléphone, c’est bien mais ce n’est pas magique. Une photo présentant même un léger flou de mouvement a perdu des informations que l'amélioration de l'IA ne peut pas récupérer. L’IA essaiera, et le résultat sera un flou plus net qui semble toujours flou. Préparez votre téléphone contre quelque chose de solide autant que possible. Cela fait une plus grande différence que n’importe quel paramètre logiciel.

Le workflow par lots pour nettoyer une pellicule

Après avoir obtenu de bons résultats sur quelques photos tests, j’ai revu ma pellicule et retouché une quarantaine de photos de l’année écoulée. Des photos que j'avais prises et oubliées parce qu'elles semblaient médiocres à l'époque. Un paysage issu d'une randonnée plate et bruyante. Un portrait de ma copine que le téléphone avait lissé en plastique. Une rue de ville au crépuscule où les ombres étaient réduites au noir.

Je les ai traités par lots en utilisant le plan Pro qui inclut le traitement par lots. J'ai sélectionné cinq à dix photos à la fois, effectué une mise à l'échelle 2x sur chacune d'elles, puis vérifié les visages et effectué des passes de restauration de visage supplémentaires sur les portraits. Le coût total était d'environ 2 crédits par photo pour celles sans visage et de 6 crédits pour celles avec visage. Sur une quarantaine de photos, cela représentait environ 160 crédits au total. Un plan Pro avec 500 crédits couvre cela avec de la place pour bien plus.

L’approche par lots a transformé un processus manuel fastidieux en quelque chose que je pouvais faire tout en préparant du café. Téléchargez le lot, laissez l'IA tout traiter, téléchargez les versions améliorées et vérifiez-les plus tard. L’amélioration de l’efficacité par rapport à leur exécution une par une était significative. Si vous avez beaucoup de photos de téléphone à améliorer, le traitement par lots n'est pas une bonne chose. C’est la différence entre le faire réellement et ne jamais y arriver.

Mon reflex numérique est toujours dans le placard. Je le sortirai probablement lors du prochain voyage que je ferai spécifiquement pour la photographie. Mais pour les photos de tous les jours, la combinaison d’un appareil photo de téléphone moderne et de l’amélioration de l’IA est suffisamment proche pour que je n’aie plus l’impression de faire des compromis. Le téléphone est avec moi. Le reflex numérique ne l'est pas. Et maintenant, les photos du téléphone sont suffisamment belles pour que le reflex numérique ne me manque pas autant que je le pensais.