{"id":7508,"date":"2024-07-25T16:14:00","date_gmt":"2024-07-25T08:14:00","guid":{"rendered":"https:\/\/usa-wps.d5render.com\/?post_type=blog&p=7508"},"modified":"2026-04-09T11:28:37","modified_gmt":"2026-04-09T03:28:37","slug":"d5-super-resolution-image-rendering","status":"publish","type":"blog","link":"https:\/\/www.d5render.com\/fr\/posts\/d5-super-resolution-image-rendering","title":{"rendered":"Gagnez du temps gr\u00e2ce au 65% : rendu d'images en super-r\u00e9solution D5"},"content":{"rendered":"

Pr\u00e9face<\/strong><\/h2>\n\n\n\n

D5 Render a lanc\u00e9 une nouvelle fonctionnalit\u00e9, \u201c D5 SR Image Rendering \u201d, dans sa derni\u00e8re version 2.5. \u201c SR \u201d signifie \u201c Super Resolution \u201d (super-r\u00e9solution), une technologie d\u00e9velopp\u00e9e en interne par D5 qui permet de transformer des images en basse r\u00e9solution en images en haute r\u00e9solution.<\/p>\n\n\n\n

S'appuyant sur un algorithme de g\u00e9n\u00e9ration d'images par super-r\u00e9solution bas\u00e9 sur les r\u00e9seaux neuronaux, le D5 SR est associ\u00e9 \u00e0 des cartes de rendu multicanaux afin d'acc\u00e9l\u00e9rer consid\u00e9rablement le rendu des images.<\/p>\n\n\n\n

La technologie Super Resolution peut \u00eatre utilis\u00e9e dans une large gamme d'applications. Par exemple, elle peut am\u00e9liorer les d\u00e9tails et la r\u00e9solution dans le rendu vid\u00e9o, et en rendu en temps r\u00e9el, elle peut augmenter la fr\u00e9quence d'images pour am\u00e9liorer l'exp\u00e9rience utilisateur.<\/p>\n\n\n\n

Mais soyons honn\u00eates, amplifier la r\u00e9solution d'images rendues sans distorsion a toujours \u00e9t\u00e9 un os difficile \u00e0 ronger.<\/p>\n\n\n\n

Points forts du rapport D5<\/strong><\/h2>\n\n\n\n

Reconstruction plus r\u00e9aliste<\/strong><\/h3>\n\n\n\n

Real-esrgan est un algorithme de super-r\u00e9solution \u00ab aveugle \u00bb qui n'a pas \u00e9t\u00e9 sp\u00e9cifiquement entra\u00een\u00e9 pour les images D5 Render. Par cons\u00e9quent, lorsqu'on double la r\u00e9solution des images g\u00e9n\u00e9r\u00e9es, Real-esrgan peut pr\u00e9senter certains artefacts visibles, tels que des textures peu r\u00e9alistes.<\/p>\n\n\n\n

Pourtant, ce probl\u00e8me est efficacement r\u00e9solu gr\u00e2ce \u00e0 la technologie D5 SR, comme le montrent les images de test ci-dessous. En effet, la technologie D5 SR a int\u00e9gr\u00e9 la g\u00e9om\u00e9trie, les mat\u00e9riaux, les textures et d'autres informations relatives \u00e0 cet objet afin d'am\u00e9liorer la qualit\u00e9 des images haute r\u00e9solution reconstruites.<\/p>\n\n\n\n

\"\"<\/figure>\n\n\n\n

Bonjour<\/p>\n\n\n\n

Zoomez pour examiner les d\u00e9tails. Vous pouvez constater que l'algorithme de restauration sans apprentissage entra\u00eene de graves distorsions, telles que du flou, des bavures ou des textures anormales, ce qui n'est pas le cas de la restauration D5.<\/p>\n\n\n\n

Optimis\u00e9 <\/strong>R\u00e9flexions<\/h3>\n\n\n\n

Lors des premiers essais avec le mode SR D5, les images agrandies deux fois ont perdu certains d\u00e9tails de r\u00e9flexion.<\/p>\n\n\n\n

Une fois les donn\u00e9es relatives aux canaux de r\u00e9flexion et aux mat\u00e9riaux import\u00e9es, le D5 SR est en mesure de mieux reproduire les reflets.<\/p>\n\n\n\n

Vous pouvez constater la diff\u00e9rence illustr\u00e9e dans ces deux sc\u00e8nes.<\/p>\n\n\n\n

Bonjour<\/p>\n\n\n\n

\"\"<\/figure>\n\n\n\n

Efficacit\u00e9 de rendu am\u00e9lior\u00e9e<\/strong><\/h3>\n\n\n\n

Une fois la fonction D5 SR activ\u00e9e, vous constaterez une am\u00e9lioration de la vitesse de rendu des images en haute r\u00e9solution.<\/p>\n\n\n\n

Prenez cette sc\u00e8ne comme exemple.<\/p>\n\n\n\n

Pour le rendu d'une image d'une r\u00e9solution de 16K (15 360 \u00d7 8 640), il vous faudra 1 h 17 min 13 s lorsque le SR D5 est d\u00e9sactiv\u00e9, et seulement 27 min 23 s une fois qu'il est activ\u00e9, ce qui repr\u00e9sente un gain de 651 TP17T sur la dur\u00e9e totale.<\/p>\n\n\n\n

Bonjour<\/p>\n\n\n\n

\"\"<\/figure>\n\n\n\n
\"\"<\/figure>\n\n\n\n

Bonjour<\/p>\n\n\n\n

Mode d'emploi du D5 SR<\/h2>\n\n\n\n

Allez dans Menu > Pr\u00e9f\u00e9rences > Widget et activez \u2018 D5 SR Image Rendering beta \u2019. Cette fonction s'activera automatiquement lorsque D5 affichera des images, sans qu'aucun autre r\u00e9glage ne soit n\u00e9cessaire.<\/p>\n\n\n\n

Veuillez noter que l'algorithme D5 SR n'est activ\u00e9 que sur les images dont la r\u00e9solution est sup\u00e9rieure \u00e0 1440 x 1440.<\/em><\/p>\n\n\n\n

Bonjour<\/p>\n\n\n\n

\"\"<\/figure>\n\n\n\n

Bonjour<\/p>\n\n\n\n

Comment est n\u00e9 le D5 SR<\/strong><\/h2>\n\n\n\n

L'\u00e9quipe D5 entra\u00eene l'algorithme SR \u00e0 l'aide d'une vaste collection d'images g\u00e9n\u00e9r\u00e9es par D5. Le r\u00e9seau neuronal est capable d'exploiter efficacement les informations a priori acquises \u00e0 partir de ces donn\u00e9es d'entra\u00eenement pour nous fournir une meilleure reconstruction en haute r\u00e9solution.<\/p>\n\n\n\n

Cependant, au d\u00e9but, nous n'avions pas suffisamment d'informations sur les sc\u00e8nes 3D telles que la g\u00e9om\u00e9trie, les mat\u00e9riaux et les textures, ce qui entra\u00eenait un \u00e9cart entre la reconstruction et les r\u00e9sultats de rendu physique. Par cons\u00e9quent, nous avons introduit ces informations 3D comme caract\u00e9ristiques d'entr\u00e9e pour produire un meilleur r\u00e9sultat.<\/p>\n\n\n\n

D'un point de vue technique, l'\u00e9quipe de R&D D5 a r\u00e9alis\u00e9 les t\u00e2ches suivantes :<\/p>\n\n\n\n

Tout d'abord, nous utilisons des informations d'alb\u00e9do et de normales \u00e0 haute r\u00e9solution pour reconstruire la texture et les caract\u00e9ristiques g\u00e9om\u00e9triques.<\/p>\n\n\n\n

Puis nous int\u00e9grons les informations de r\u00e9flexion, de transparence, de m\u00e9tal et de rugosit\u00e9 pour optimiser les reflets et les effets de lumi\u00e8re.<\/p>\n\n\n\n

Pour am\u00e9liorer davantage le r\u00e9sultat de la reconstruction, nous avons utilis\u00e9 un nouvel algorithme. Il am\u00e9liore le r\u00e9seau neuronal ESRGAN original et utilise un r\u00e9seau \u00e0 double flux pour traiter respectivement les images originales basse r\u00e9solution et les graphes d'informations de canaux haute r\u00e9solution. Nous avons utilis\u00e9 la perte L1 relative pour renforcer la supervision sur l'erreur de pixel et la perte perceptive, et introduit une perte antagoniste pour am\u00e9liorer le r\u00e9sultat de la super-r\u00e9solution.<\/p>\n\n\n\n

Enfin, nous avons utilis\u00e9 une structure de r\u00e9seau en forme de U pour remplacer certains blocs Residual Dense dans l'ESRGAN, afin d'\u00e9tendre la port\u00e9e du champ de perception de l'extraction de caract\u00e9ristiques des cartes d'informations de canaux \u00e0 haute r\u00e9solution et d'am\u00e9liorer encore la vitesse d'inf\u00e9rence.<\/p>\n\n\n\n

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