Profiter d'un film, regarder une vidéo ou jouer à un jeu vidéo en ligne peut parfois être frustrant car la résolution n'est peut-être pas la meilleure en raison de différents aspects techniques et nous disposons donc des meilleurs écrans. Cependant, grâce à l'intelligence artificielle , il est possible d'améliorer une image de faible résolution et de ressembler à une image en 4K .
C'est du moins le gros pari de la technologie RTX Video Super Resolution (VSR), développée par le société technologique multinationale NVIDIA , qui est alimentée par l'IA et profite de cœurs de traitement spécialisés pour traiter un type spécial de données (Tensor Cores) des cartes graphiques GeForce RTX afin d'améliorer la transmission du contenu vidéo dans les navigateurs Google Chrome et Microsoft Edge .
Dans ce cas, le système élimine les artefacts de compression de bloc (une distorsion perceptible à l'œil humain), en plus d'améliorer la netteté et la clarté de ce contenu en ligne, que ce soit sur des plateformes comme Twitch , YouTube ou Netflix , par exemple.
Selon l'entreprise, 90 % de tout ce matériel est lu en 1080p ou moins, même lorsqu'il s'agit d'applications populaires comme celles déjà mentionnées. Un problème pour les utilisateurs utilisant des écrans à plus haute résolution, où le navigateur doit adapter la vidéo qu'il affiche à la capacité du panneau.
Il en résulte souvent un contenu qui n'atteint pas la résolution optimale ou qui devient des images quelque peu floues, car les navigateurs utilisent des techniques d'amélioration de base.
L'objectif de cette technologie est donc de redimensionner n'importe quelle vidéo avec une résolution d'au moins 360p jusqu'à 1440p, pour offrir une grande amélioration de la netteté de ce que nous voyons.
Comment fonctionne la super résolution vidéo RTX
RTX VSR réduit ou élimine les artefacts tels que la décoloration des détails haute fréquence, les bandes dans les zones plates ou les textures « manquantes ». Pour ce faire, il utilise un réseau d'apprentissage profond qui analyse l'image vidéo basse résolution et prédit l'image à la résolution cible de l'écran, pour l'améliorer.
Le réseau est formé sur une « large gamme de contenus » et Il découvre également les artefacts de compression présents dans les vidéos basse résolution afin que l' IA puisse les prendre en compte.
Et la mise à jour 1.5 améliore encore la qualité, en intégrant un nouveau processus de formation qui a peaufiné le modèle afin qu'il identifie plus efficacement les différences entre les détails subtils et les artefacts de compression.
Cette technologie est parfaite lorsque les moniteurs 1440p ou 4K lisent du contenu en 1080p ou en qualité inférieure. C'est dans ces cas-là que RTX Video Super Resolution vous permet de profiter de ces vidéos en haute résolution, que leur version originale soit ou non de qualité inférieure.
Cette technologie est disponible pour être utilisée dans le cadre du pilote GeForce Game Ready et du pilote NVIDIA Studio . De son côté, il fonctionne avec Chrome en version 110.0.5481.105 ou supérieure et avec Edge en version 110.0.1587.56.
Pour activer l'outil RTX Video Super Resolution, l'utilisateur devra lancer le panneau de configuration Nvidia et ouvrir les paramètres de configuration de l'image vidéo. Une fois ouvert, sélectionnez simplement la case super résolution sous « RTX Video Enhancement » et choisissez la qualité souhaitée.
Peu importe qu'il s'agisse de films et de séries téléchargés ; ou une ancienne vidéo qu'un utilisateur souhaite faire revivre avec une meilleure apparence visuelle.
Une IA générative plus rapide
De plus, NVIDIA a présenté la bibliothèque Open Source TensorRT-LLM pour Windows. Grâce à lui, les performances de vos grands modèles de langage sont accélérées jusqu'à 4x . Cela signifie que ces systèmes généreront désormais des réponses plus rapidement, ce qui est important pour qu'ils se comportent aussi bien, voire mieux, que des alternatives comme ChatGPT ou MidJourney .