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Une base éditoriale simple pour expliquer les formats, l'upscaling, la compression et les usages concrets.
Interpolation, convolution, bicubique et sinc : pourquoi les méthodes classiques d’upscaling ne suffisent jamais et atteignent rapidement leurs limites mathématiques.
Pourquoi la super-résolution est un problème inverse mal posé : entropie, information manquante et théorie de l’information expliquées simplement.
Comment l’approche bayésienne transforme le problème impossible de la super-résolution en un pari probabiliste intelligent grâce aux priors et au MAP.
Comment les CNN remplacent les priors faits-main par des priors appris automatiquement sur des millions d’images.
De SRCNN à ESRGAN : comment la perte perceptuelle et les GAN permettent à l’IA de générer des textures réellement naturelles.
Comment les modèles de diffusion arrivent à inventer vraiment de l’information manquante en super-résolution.
Entropie, information mutuelle et priors génératifs : comment la théorie de l’information explique que les modèles IA créent des détails en super-résolution.
Du MAP classique aux modèles probabilistes profonds : comment l’IA estime aujourd’hui toute la distribution des solutions possibles.
Hallucinations, incohérences et artefacts en upscaling IA : pourquoi ils apparaissent et comment les maîtriser.
Benchmarks 2026 de l’upscaling IA : ce que les modèles changent vraiment et ce qui reste à améliorer.