Adobe et l'Université Cornell travaillent à améliorer les techniques de transfert du style d'une photo vers une autre. Par exemple, vous avez la photographie d'une ville prise en pleine journée et le cliché, dit de référence, d'une toute autre ville mais cette fois plongée dans la nuit. L'idée est d'obtenir une version nocturne de la première image en empruntant le style de la seconde.
Ce type de procédé marche pas trop mal pour transformer des photos en tableaux en piochant dans une collection de styles artistiques (ce que fait une app comme Prisma).
Faire la même chose en préservant le photoréalisme d'une image est une autre paire de manches, expliquent les chercheurs dans leur exposé (pdf). Grâce à l'emploi de réseaux neuronaux ils tâchent d'éviter que cela ne ressemble à une peinture ou une colorisation grossière. De faire en sorte que les éléments dans l'image ne se surimposent pas et qu'ils restent bien délimités. Par exemple qu'un ciel ne déborde pas sur un bâtiment que l'eau d'un lac ne s'étende pas dans la forêt qui l'entoure. Dès lors chaque photo est comme indexée dans son contenu, pour en répertorier les grandes masses.
La technique n'est pas encore parfaite, il subsiste des défauts parfois criants. Cela peut être l'aspect général qui manque de réalisme, qui ne reproduit pas assez l'ambiance chromatique désirée ou des éléments qui ressortent déformés (comme des fenêtres dans une façade).
Des limites existent aussi. Il est plus sûr d'associer des photos qui partagent des points communs plutôt que d'en prendre deux représentant des scènes complètement différentes. Cela marche mieux aussi avec une scène comportant des objets ou bâtiments.
On ne sait sous combien de temps ces travaux pourront déboucher dans une fonction Photoshop utilisable simplement et avec des résultats pertinents. Au-delà des images fixes, la vidéo est également un domaine où ces techniques pourraient s'avérer intéressantes.
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