{"id":14466,"date":"2023-07-17T09:42:39","date_gmt":"2023-07-17T07:42:39","guid":{"rendered":"https:\/\/testit\/exposition\/peinture-mixte-automatique\/"},"modified":"2025-08-19T16:12:57","modified_gmt":"2025-08-19T14:12:57","slug":"peinture-mixte-automatique-old","status":"publish","type":"page","link":"https:\/\/testit.uni.lu\/fr\/exposition\/peinture-mixte-automatique-old\/","title":{"rendered":"archive_Peinture mixte automatique"},"content":{"rendered":"\t\t
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Peinture mixte automatique<\/h1>\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t
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AFFILIATIONS : Al ROBOLAB. Universit\u00e9 du Luxembourg
AUTEURS : MURUGARAJ Keerthana, Inga Schandeler<\/p>\n\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/section>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t

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\nDevine ce qui a \u00e9t\u00e9 ajout\u00e9 \u00e0 la peinture !<\/h3>\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t
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Faites glisser pour d\u00e9couvrir<\/h3>\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t
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De nombreuses personnes se demandent l’\u00e9mergence de l’art Al, un nouveau genre artistique. Avec l’avanc\u00e9e de l’intelligence artificielle, les artistes pourraient s’exprimer sans avoir \u00e0 passer par le processus de cr\u00e9ation d’une \u0153uvre d’art. L’Al-art est plus appropri\u00e9 de le d\u00e9signer comme \u00ab\u00a0art de r\u00e9seau neuronal\u00a0\u00bb et il est cr\u00e9\u00e9 en utilisant des algorithmes sophistiqu\u00e9s. Le r\u00f4le de l’intelligence artificielle dans la cr\u00e9ation artistique et l’interaction entre l’artiste et l’IA \u00e9voluent activement.<\/span><\/span><\/p>\n\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t

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Introduction<\/h2>\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/section>\n\t\t\t\t
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L’intelligence artificielle (IA) assiste les artistes de plusieurs mani\u00e8res, notamment en les aidant \u00e0 reproduire les styles de c\u00e9l\u00e8bres peintres du pass\u00e9. Cette capacit\u00e9 \u00e0 imiter et recr\u00e9er peut \u00eatre b\u00e9n\u00e9fique \u00e0 la fois dans la cr\u00e9ation et la restauration d’une \u0153uvre. <\/span><\/p>\n\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/section>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t

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Nous essayons de r\u00e9aliser un projet exp\u00e9rimental sur le th\u00e8me de la \u00ab Peinture Mixte Automatique \u00bb, une technique artistique de transfert de style et d’harmonisation utilisant des r\u00e9seaux de neurones convolutifs profonds (CNN). Cela consiste essentiellement en une composition d’images et une harmonisation en utilisant des r\u00e9seaux de neurones convolutifs profonds. Ce projet combine \u00e0 la fois l’ajout de contenu et le transfert de style. Copier un \u00e9l\u00e9ment d’une peinture\/image et le coller dans une autre peinture\/image est une t\u00e2che complexe. Notre objectif est d’imposer une peinture (ou une partie de celle-ci) dans une autre peinture de mani\u00e8re \u00e0 ce qu’elle paraisse authentique. Nous travaillons sur un algorithme qui am\u00e9liorera consid\u00e9rablement la qualit\u00e9 des productions artistiques cr\u00e9atives.<\/span><\/p>\n\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t

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La mani\u00e8re la plus simple de m\u00e9langer des images est de combiner les valeurs de couleur du premier plan et de l’arri\u00e8re-plan en utilisant une interpolation lin\u00e9aire, ce qui est souvent r\u00e9alis\u00e9 en utilisant un lissage alpha. La composition par domaine des gradients (ou m\u00e9lange de Poisson) a \u00e9t\u00e9 introduite pour la premi\u00e8re fois par Perez et al., qui prend en compte la condition limite pour un clonage sans couture. Les r\u00e9seaux neuronaux profonds ont encore am\u00e9lior\u00e9 les propri\u00e9t\u00e9s de couleur de la composition en apprenant \u00e0 am\u00e9liorer le r\u00e9alisme global de la photo. <\/span>L’harmonisation d’images \u00e0 plusieurs \u00e9chelles a introduit un lissage des histogrammes et une correspondance du bruit qui g\u00e8re les textures fines en plus de la couleur, cependant cela ne capture pas les textures plus structur\u00e9es telles que les coups de pinceau qui apparaissent souvent dans les peintures. <\/span>L’image fusion combine le m\u00e9lange de Poisson avec la synth\u00e8se bas\u00e9e sur des patchs dans un cadre d’optimisation unifi\u00e9 pour harmoniser la couleur et la similarit\u00e9 des patchs. Les Images de Camouflage ont propos\u00e9 un algorithme pour incorporer des objets dans des emplacements sp\u00e9cifiques dans des photographies encombr\u00e9es dans le but de rendre les objets difficiles \u00e0 remarquer. Bien que ces techniques soient principalement con\u00e7ues pour les photographies, notre objectif est ax\u00e9 sur les peintures. Nous nous int\u00e9ressons au cas o\u00f9 l’arri\u00e8re-plan de la composition est une peinture.<\/span><\/p>\n\t\t

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Transfert de style \u00e0 l’aide de r\u00e9seaux neuronaux. Les travaux r\u00e9cents sur le transfert de style neuronal ont montr\u00e9 des r\u00e9sultats impressionnants en transf\u00e9rant le style d’une \u0153uvre d’art en adaptant les statistiques des r\u00e9ponses de couches d’un r\u00e9seau neuronal profond. Ces m\u00e9thodes transf\u00e8rent des styles arbitraires d’une image \u00e0 une autre en adaptant les corr\u00e9lations entre les activations des caract\u00e9ristiques extraites par un r\u00e9seau neuronal profond pr\u00e9-entra\u00een\u00e9 sur la classification d’images. <\/span>Le processus de reconstruction repose sur un cadre d’optimisation it\u00e9ratif qui minimise les pertes de contenu et de style calcul\u00e9es \u00e0 partir du r\u00e9seau neuronal VGG. En ce qui concerne l’\u00e9change photographique, Luan et al. limitent les confusions en utilisant l’analyse de sc\u00e8ne. Gatys et al. acc\u00e9l\u00e8rent le processus de transfert de style en produisant une stylisation de grande taille et de haute qualit\u00e9 en utilisant des matrices Gram guid\u00e9es et des correspondances d’histogrammes de couleurs. Les m\u00e9thodologies en cours remplacent la matrice Gram en coordonnant diff\u00e9rentes mesures des r\u00e9ponses neuronales. Liao et al. am\u00e9liorent encore la qualit\u00e9 des r\u00e9sultats en introduisant des correspondances de champ denses bidirectionnelles.<\/p>\n<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t\t\t

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L’id\u00e9e principale est de transf\u00e9rer les caract\u00e9ristiques pertinentes de la peinture sur l’objet incorpor\u00e9, puis d’am\u00e9liorer davantage la qualit\u00e9 de la sortie. Pour cette approche, un m\u00e9canisme en deux passes peut \u00eatre utilis\u00e9 : premi\u00e8re passe (Harmonisation grossi\u00e8re robuste) et deuxi\u00e8me passe (Raffinement haute qualit\u00e9). La premi\u00e8re passe consiste \u00e0 r\u00e9aliser la t\u00e2che d’harmonisation en effectuant une correspondance approximative des propri\u00e9t\u00e9s de couleur et de texture de la r\u00e9gion coll\u00e9e \u00e0 celles des r\u00e9gions s\u00e9mantiquement similaires dans la peinture. La deuxi\u00e8me passe vise \u00e0 am\u00e9liorer la qualit\u00e9 du r\u00e9sultat obtenu \u00e0 partir de la premi\u00e8re passe. Fondamentalement, nous avons une image de style (peinture cible), et l’image de contenu comprend un \u00e9l\u00e9ment d’une peinture \u00e0 ajouter \u00e0 l’image de style. Il y a aussi un plan pour utiliser l’image de masque (facultatif) de l’objet ajout\u00e9. L’image de masque est utilis\u00e9e pour calculer les fonctions de perte uniquement pour cette partie de l’image. Mais l’image de contenu est-elle r\u00e9alis\u00e9e manuellement ou devrions-nous essayer avec la technique de composition d’images ? Nous devons d\u00e9couper et coller l’objet dans notre peinture cible, puis les envoyer avec une image de masque pour l’harmonisation d’images.<\/span><\/p>\n<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/section>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

.ae316a3c-e74a-4971-a5d5-bd8f42c1997f{fill-rule:evenodd;} Peinture mixte automatique AFFILIATIONS : Al ROBOLAB. Universit\u00e9 du LuxembourgAUTEURS : MURUGARAJ Keerthana, Inga Schandeler .ae316a3c-e74a-4971-a5d5-bd8f42c1997f{fill-rule:evenodd;} Devine ce qui a \u00e9t\u00e9 ajout\u00e9 \u00e0 la peinture ! Faites glisser pour d\u00e9couvrir ‘ data-next-icon=\u00a0\u00bb data-makeresponsive=\u00a0\u00bbtrue\u00a0\u00bb data-startingposition=\u00a0\u00bb12%\u00a0\u00bb> ‘ data-next-icon=\u00a0\u00bb data-makeresponsive=\u00a0\u00bbtrue\u00a0\u00bb data-startingposition=\u00a0\u00bb12%\u00a0\u00bb> ‘ data-next-icon=\u00a0\u00bb data-makeresponsive=\u00a0\u00bbtrue\u00a0\u00bb data-startingposition=\u00a0\u00bb12%\u00a0\u00bb> ‘ data-next-icon=\u00a0\u00bb data-makeresponsive=\u00a0\u00bbtrue\u00a0\u00bb data-startingposition=\u00a0\u00bb12%\u00a0\u00bb> ‘ data-next-icon=\u00a0\u00bb data-makeresponsive=\u00a0\u00bbtrue\u00a0\u00bb data-startingposition=\u00a0\u00bb12%\u00a0\u00bb> ‘ data-next-icon=\u00a0\u00bb data-makeresponsive=\u00a0\u00bbtrue\u00a0\u00bb data-startingposition=\u00a0\u00bb12%\u00a0\u00bb> … Continuer la lecture de « archive_Peinture mixte automatique »<\/span><\/a><\/p>\n","protected":false},"author":1430,"featured_media":0,"parent":14377,"menu_order":0,"comment_status":"closed","ping_status":"closed","template":"elementor_header_footer","meta":{"iawp_total_views":0,"footnotes":""},"class_list":["post-14466","page","type-page","status-publish","hentry"],"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/testit.uni.lu\/fr\/wp-json\/wp\/v2\/pages\/14466","targetHints":{"allow":["GET"]}}],"collection":[{"href":"https:\/\/testit.uni.lu\/fr\/wp-json\/wp\/v2\/pages"}],"about":[{"href":"https:\/\/testit.uni.lu\/fr\/wp-json\/wp\/v2\/types\/page"}],"author":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/testit.uni.lu\/fr\/wp-json\/wp\/v2\/users\/1430"}],"replies":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/testit.uni.lu\/fr\/wp-json\/wp\/v2\/comments?post=14466"}],"version-history":[{"count":5,"href":"https:\/\/testit.uni.lu\/fr\/wp-json\/wp\/v2\/pages\/14466\/revisions"}],"predecessor-version":[{"id":23073,"href":"https:\/\/testit.uni.lu\/fr\/wp-json\/wp\/v2\/pages\/14466\/revisions\/23073"}],"up":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/testit.uni.lu\/fr\/wp-json\/wp\/v2\/pages\/14377"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/testit.uni.lu\/fr\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=14466"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}