Artefacts d’upscaling par IA 2025 — Identifier, diagnostiquer et re‑traiter en pratique

“Ça devrait paraître plus propre, et pourtant c’est artificiel.” Ce ressenti provient souvent de motifs d’artefacts répétitifs. Ce guide transforme des symptômes en diagnostic et remèdes reproductibles, du flux à la livraison.

TL;DR

• Tenez un catalogue “symptôme→cause→remède” pour réduire les itérations
• Ordre: débruitage/restauration → accentuation légère → balayage d’encodage
• Les métriques aident, les yeux tranchent (SSIM/LPIPS/Butteraugli)
• Banding → deband + dither; peau cireuse → protection texture/bords; halos → rayon/force réduits
• Livraison sans casser LCP/INP: images non critiques en lazy/low‑priority

Liens internes: Livraison d’images orientée INP 2025 — Protéger la performance perçue via decode/priority/coordination avec les scripts, AVIF vs WebP vs JPEG XL en 2025 — Comparatif pratique et mesuré, Conception d’images responsives à l’ère du DPR & usage d’image-set 2025

Taxonomie des artefacts et causes

1. Halos/anneaux (ringing)

• Cause: sur‑accentuation, overshoot de déconvolution, filtres agressifs
• Remède: réduire rayon/force, low‑pass léger, limiter aux bords

2. Aspect plat/plastique, “peau cireuse”

• Cause: débruitage excessif, modèle trop lissant
• Remède: réintroduire micro‑bruit, protéger texture/bords, augmenter q

3. Franges/saignement de texte (sub‑pixel)

• Cause: échec sub‑pixel, échelle non entière, mauvais kernel
• Remède: échelle entière, kernels NN/haute qualité, vectoriser l’UI (SVG/Lottie)

4. Checkerboard/moiré

• Cause: périodicité de l’upsampler, interférence de textures
• Remède: léger pré‑flou, essayer d’autres upsamplers, pré‑filtrer avant réduction

5. Banding (dégradés en marches)

• Cause: quantification 8‑bit, compression forte, zones lisses étendues
• Remède: debanding + dither, pipeline 10‑bit, AVIF en profondeur accrue

6. Franges de couleur/saignement de chroma

• Cause: sous‑échantillonnage YUV (4:2:0), désalignement d’espace colorimétrique
• Remède: 4:4:4 sur bords critiques, cohérence sRGB/P3, éviter les conversions inutiles

7. Papillonnement temporel (vidéo)

• Cause: incohérence inter‑images, débruitage temporel fort
• Remède: ajuster les filtres temporels, aligner l’intervalle d’I‑frames

Cadre de diagnostic (où regarder)

1. Regarder d’abord: zoom + comparateur (AB)
2. Image de différence pour localiser les changements
3. Histogramme/fréquences pour excès/défaut de hautes fréquences
4. SSIM/LPIPS/Butteraugli en appui — pas décisionnels

Workflow de remasterisation (canonique)

1. Normaliser les entrées (orientation/ICC/espace/profondeur)
2. Débruitage/déconvolution si nécessaire
3. Accentuation modérée avec protection des bords (rayon/force/seuil)
4. Debanding + dither pour les dégradés
5. Balayage d’encodage (AVIF/WebP: q/vitesse/4:2:0 vs 4:4:4)
6. Décision = yeux + métriques + octets

Extraits d’implémentation (Sharp/FFmpeg)

import sharp from 'sharp'

export async function enhance(input: string, base: string) {
  const s = sharp(input, { failOn: 'none' })
   .withMetadata({ orientation: 1 })
   .gamma()
   .median(1)
  await s.webp({ quality: 78 }).toFile(`${base}.webp`)
  await s.avif({ quality: 56, chromaSubsampling: '4:4:4' }).toFile(`${base}.avif`)
}

ffmpeg -i input.mp4 -vf "gradfun=radius=16:strength=0.8" -c:v libaom-av1 -crf 28 -b:v 0 -pix_fmt yuv420p10le out-av1.mp4

Conseils opérationnels

• À bas bitrate, ensemencer un micro‑bruit avant évite l’aspect plastique
• Pour l’UI/texte, privilégier le vectoriel (SVG/Lottie)
• En HDR/large gamut, vérifier les outliers avant sRGB; conserver 10‑bit si possible
• Livraison: INP‑friendly — seule l’image LCP en haute priorité

Évaluer la qualité

• SSIM/PSNR évaluent la fidélité pixel; peuvent ignorer des bizarreries perceptuelles
• LPIPS/Butteraugli corrèlent mieux à la perception — toujours en appui
• Énoncer gains/pertes avec AB/diff, pas un unique chiffre
• Balayer (q/taille/sous‑échantillonnage) avant publication

Checklist

• [ ] Normaliser entrées (orientation/ICC/espace/10‑bit)
• [ ] Débruitage/restauration → accentuation protégée
• [ ] Debanding + dither si besoin
• [ ] AVIF/WebP: balayer q et 4:2:0/4:4:4
• [ ] Livraison qui préserve LCP/INP (seule LCP haute priorité)

FAQ

• Q: Comment atténuer la “peau cireuse” ? R: Alléger le débruitage, protéger texture/bords, augmenter q; réduire la force sur les visages.

• Q: Combien d’accentuation ? R: Commencer petit (rayon/force/seuil). Éviter l’effet croustillant; limiter aux bords.

• Q: Quelles métriques utiliser ? R: SSIM + LPIPS comme rails; recourir à Butteraugli si besoin. Les yeux décident.

Résumé

Nommez l’artefact, appliquez le playbook: diagnostic → re‑traitement minimal → livraison sûre. Naturel et léger, ensemble.