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Ça s’appelle Real ESRGAN et comme son nom l’indique, ça utilise du deep learning / apprentissage pour restaurer des images. L’outil est en python et peut-être utilisé sur Google Colab mais également en ligne de commande sous Windows / Linux et macOS. Pour l’utiliser, rien de plus simple. Il suffit d’appeler le soft avec le paramètre -i (pour input) et d’indiquer l’image source, suivie du paramètre -o (output) suivi du nom de fichier sous lequel vous voulez enregistrer la version améliorée. Pas besoin de CUDA ou de PyTorch, ça fonctionnera directement J’ai testé sur un logo YouTube tout pixelisé et comme vous pouvez le voir, le résultat est vraiment bluffant.

17 janvier 2017. Pour tous ceux qui aiment fouiller, des milliers de ressources photos, sons, vidéos classées par thématique. Vérifier les informations concernant les utilisations commerciales en fonction des copyrights

... (images, sons, vidéos, textes audio, etc.) pouvant être facilement utilisés par tous les projets Wikimedia. En novembre 2006, il a atteint un million de fichiers multimédia.

Ce projet est destiné à constituer un conservatoire central de contenus libres, comprenant des images, de la musique, des textes écrits et parlés, pour être utilisés dans tous les projets Wikimedia.