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Révolution timelapse avec l'Intelligence Artificielle

Révolution timelapse avec l'Intelligence Artificielle

Révolution timelapse avec l'Intelligence Artificielle

4 minutes

Créateurs de timelapse, il est temps d'adopter l'IA pour obtenir cet effet wahou ! Découvrez la magie du Relighting.


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Points clés - L'IA de "Relighting" timelapse de nouvelle génération

  • Réseau d'IA unique en son genre : Développé par l'équipe R&D d'Enlaps, le "Relighting" est un réseau neuronal unique, entraîné spécifiquement pour répondre aux défis du timelapse à long terme, fonctionnant de manière totalement indépendante de la résolution vidéo.


  • Séparation de l'environnement et de l'activité : Alors que les outils de fusion traditionnels peinent à isoler les changements d'éclairage cycliques des sujets en mouvement, cette IA démêle parfaitement les évolutions structurelles et les cycles météo/jour-nuit des éléments en mouvement.


  • Élimination du "bruit" visuel : L'algorithme équilibre dynamiquement la luminosité à l'échelle des pixels au fil du temps, permettant à votre sujet principal, qu'il soit architectural ou en construction, de se détacher nettement sans être perturbé par des ombres rapides ou des changements météo brusques.


  • Préservation de la vitalité du chantier : Contrairement aux méthodes de floutage trop agressives qui effacent l'activité du site, le Relighting harmonise en douceur la lumière ambiante tout en conservant l'animation réaliste et dynamique des véhicules et piétons environnants.


  • Lissage vidéo cinématographique : En combinant des ajustements d'éclairage intelligents avec un lissage d'images avancé, il offre aux créateurs un outil parfait pour rehausser facilement l'effet wahou des timelapses urbains et industriels à long terme.


Nous sommes un peu fiers de dire qu'il s'agit du seul réseau d'IA de ce type uniquement entraîné pour les problématiques spécifiques au timelapse, indépendamment de la résolution vidéo. Imaginez les possibilités !


Comme nous l'avons vu dans des articles précédents, la fusion d'images successives peut éliminer les mouvements indésirables dans vos timelapses. C'est très efficace pour les paysages, par exemple. Mais il y a un inconvénient majeur : elle ne peut pas faire la distinction entre les changements cycliques (ombres, cycles jour-nuit) et les variations sporadiques. Cela peut être un frein majeur pour les scènes urbaines ou les projets de construction où vous souhaitez tout de même capturer l'activité bourdonnante autour de votre sujet.


C'est là que l'IA intervient, une fois de plus. Nous avons entraîné un réseau, baptisé « Relighting », qui apprend l'évolution d'une scène au fil du temps (météo, cycles jour-nuit, etc.) et la dissocie des objets qui apparaissent et disparaissent.


La seconde partie de cet algorithme unique utilise cette analyse pour ajuster en douceur la luminosité de chaque pixel au fil du temps tout en s'adaptant aux changements d'apparence soudains. Le résultat ? Le sujet principal de votre timelapse à long terme ressort de manière proéminente (l'« information »), sans perturbations dues aux changements de luminosité de la scène (ombres, météo - alias le « bruit »). Tout cela en maintenant un aspect réaliste et dynamique de l'activité environnante (véhicules, personnes, et plus encore).


N'oubliez pas de regarder la vidéo ci-dessous. Gardez à l'esprit que dans la première partie de la vidéo, nous avons utilisé exactement les mêmes images dans les parties supérieure et inférieure ! Dans la deuxième partie, nous avons inclus un lissage avancé à titre de comparaison.



Merci à notre partenaire Frédéric LARDIN de nous avoir permis d'utiliser son projet pour illustrer le relighting.


Prêt à passer au niveau supérieur de vos timelapse avec le Relighting ? Partagez vos impressions et les défis de timelapse que vous aimeriez nous voir relever ensuite ! Utilisez les hashtags #Timelapse #Enlaps


Plongez plus profondément dans la puissance du lissage vidéo assisté par IA et sa capacité à transformer vos projets de timelapse. Découvrez-en plus sur notre site web. 


 Article rédigé par Adrien Fontvielle, Responsable R&D chez Enlaps


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