Video Enhancement - Real-ESRGAN et Interpolation de Frames

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Module : 01-Video-Foundation
Niveau : Intermediaire
Technologies : Real-ESRGAN, basicsr, RIFE (concept), imageio
Duree estimee : 45 minutes
VRAM : ~4 GB

Objectifs d’Apprentissage

Prerequis

  • GPU avec 4+ GB VRAM
  • Notebook 01-1 (Video Opérations Basics) complete
  • Packages : realesrgan, basicsr, torch, imageio, imageio-ffmpeg, scikit-image
# Parametres Papermill - JAMAIS modifier ce commentaire

# Configuration notebook
notebook_mode = "interactive"        # "interactive" ou "batch"
skip_widgets = False               # True pour mode batch MCP
debug_level = "INFO"

# Parametres upscaling
scale_factor = 2                   # 2 ou 4
model_name = "RealESRGAN_x2plus"   # "RealESRGAN_x2plus" ou "RealESRGAN_x4plus"
tile_size = 256                    # Taille des tuiles (reduit la VRAM)

# Video de test
low_res_width = 160                # Largeur basse resolution
low_res_height = 120               # Hauteur basse resolution
test_fps = 12                      # FPS de la video de test
test_duration = 3                  # Duree en secondes

# Configuration
run_upscaling = True               # Executer l'upscaling
compute_metrics = True             # Calculer PSNR/SSIM
save_results = True
# Parameters
skip_widgets = True

Les paramètres sont définis. La cellule suivante configure l’environnement Python : imports, detection du chemin GenAI, chargement du .env et verification de la disponibilite de Real-ESRGAN.

# Import guards - verification des dependances
try:
    import openai
    OPENAI_AVAILABLE = True
except ImportError:
    OPENAI_AVAILABLE = False

try:
    import anthropic
    ANTHROPIC_AVAILABLE = True
except ImportError:
    ANTHROPIC_AVAILABLE = False

try:
    import requests
    REQUESTS_AVAILABLE = True
except ImportError:
    REQUESTS_AVAILABLE = False

try:
    import matplotlib
    MATPLOTLIB_AVAILABLE = True
except ImportError:
    MATPLOTLIB_AVAILABLE = False

try:
    import numpy
    NUMPY_AVAILABLE = True
except ImportError:
    NUMPY_AVAILABLE = False

try:
    import pandas
    PANDAS_AVAILABLE = True
except ImportError:
    PANDAS_AVAILABLE = False

try:
    from PIL import Image
    PIL_AVAILABLE = True
except ImportError:
    PIL_AVAILABLE = False

try:
    import IPython
    IPYTHON_AVAILABLE = True
except ImportError:
    IPYTHON_AVAILABLE = False

try:
    from dotenv import load_dotenv
    DOTENV_AVAILABLE = True
except ImportError:
    DOTENV_AVAILABLE = False

try:
    import torch
    TORCH_AVAILABLE = True
except ImportError:
    TORCH_AVAILABLE = False

try:
    import transformers
    TRANSFORMERS_AVAILABLE = True
except ImportError:
    TRANSFORMERS_AVAILABLE = False

try:
    import cv2
    CV2_AVAILABLE = True
except ImportError:
    CV2_AVAILABLE = False

try:
    import pydantic
    PYDANTIC_AVAILABLE = True
except ImportError:
    PYDANTIC_AVAILABLE = False

# Resume des dependances disponibles
_DEPS = {
    'openai': OPENAI_AVAILABLE,
    'anthropic': ANTHROPIC_AVAILABLE,
    'requests': REQUESTS_AVAILABLE,
    'matplotlib': MATPLOTLIB_AVAILABLE,
    'numpy': NUMPY_AVAILABLE,
    'pandas': PANDAS_AVAILABLE,
    'PIL': PIL_AVAILABLE,
    'IPython': IPYTHON_AVAILABLE,
    'dotenv': DOTENV_AVAILABLE,
    'torch': TORCH_AVAILABLE,
    'transformers': TRANSFORMERS_AVAILABLE,
    'cv2': CV2_AVAILABLE,
    'pydantic': PYDANTIC_AVAILABLE,
}
available = [k for k, v in _DEPS.items() if v]
missing = [k for k, v in _DEPS.items() if not v]
print(f"Dependances: {len(available)}/{len(_DEPS)} disponibles"
      + (f" | Manquantes: {missing}" if missing else ""))

# Setup environnement et imports
import os
import sys
import time
import warnings
from pathlib import Path
from datetime import datetime
from typing import Dict, List, Any, Optional, Tuple
import numpy as np
from PIL import Image, ImageDraw, ImageFilter
import matplotlib.pyplot as plt
import logging

warnings.filterwarnings('ignore', category=DeprecationWarning)
warnings.filterwarnings('ignore', category=FutureWarning)

# Chargement robuste de la configuration .env (Pattern A - Papermill-safe)
from dotenv import load_dotenv

current_path = Path.cwd()
genai_path = None

while len(current_path.parts) > 1:
    if current_path.name == "GenAI":
        genai_path = current_path
        break
    current_path = current_path.parent

if genai_path:
    env_path = genai_path / ".env"
    if env_path.exists():
        load_dotenv(env_path)
        print(f".env charge depuis: {env_path.name}")
    GENAI_ROOT = genai_path
else:
    print("WARNING: GenAI directory not found")
    GENAI_ROOT = Path.cwd()

HELPERS_PATH = GENAI_ROOT / 'shared' / 'helpers'
if HELPERS_PATH.exists():
    sys.path.insert(0, str(HELPERS_PATH.parent))
    try:
        from helpers.genai_helpers import setup_genai_logging
        print("Helpers GenAI importes")
    except ImportError:
        print("Helpers GenAI non disponibles - mode autonome")

OUTPUT_DIR = GENAI_ROOT / 'outputs' / 'video_enhancement'
OUTPUT_DIR.mkdir(parents=True, exist_ok=True)

logging.basicConfig(level=getattr(logging, debug_level))
logger = logging.getLogger('video_enhancement')

# Verification disponibilite Real-ESRGAN (fallback bicubique si non installe)
try:
    from basicsr.archs.rrdbnet_arch import RRDBNet
    from realesrgan import RealESRGANer
    esrgan_available = True
    print("Real-ESRGAN disponible")
except ImportError:
    esrgan_available = False
    print("Real-ESRGAN non installe - utilisation bicubique")

# Verification disponibilite bibliothèques metriques (skimage)
try:
    from skimage.metrics import peak_signal_noise_ratio, structural_similarity
    metrics_available = True
    print("Bibliotheques metriques disponibles")
except ImportError:
    metrics_available = False
    peak_signal_noise_ratio = None
    structural_similarity = None
    print("Bibliotheques metriques non disponibles - PSNR/SSIM skip")

print(f"Video Enhancement - Real-ESRGAN")
print(f"Date : {datetime.now().strftime('%Y-%m-%d %H:%M:%S')}")
print(f"Mode : {notebook_mode}, Scale : {scale_factor}x, Modele : {model_name}")
Dependances: 12/13 disponibles | Manquantes: ['anthropic']
Helpers GenAI importes
Real-ESRGAN disponible
Bibliotheques metriques disponibles
Video Enhancement - Real-ESRGAN
Date : 2026-08-08 13:29:21
Mode : interactive, Scale : 2x, Modele : RealESRGAN_x2plus

L’environnement est initialise. La cellule suivante verifie la disponibilite du GPU, la VRAM, et la presence des librairies requises (Real-ESRGAN, scikit-image pour les metriques).

# Verification GPU et dependances
print("\n--- VERIFICATION GPU ET DEPENDANCES ---")
print("=" * 45)

import torch
import pandas as pd
import imageio

device = "cuda" if torch.cuda.is_available() else "cpu"
if torch.cuda.is_available():
    gpu_name = torch.cuda.get_device_name(0)
    vram_total = torch.cuda.get_device_properties(0).total_memory / 1024**3
    print(f"GPU : {gpu_name}")
    print(f"VRAM : {vram_total:.1f} GB")
else:
    print("GPU non disponible - Mode CPU (lent)")

--- VERIFICATION GPU ET DEPENDANCES ---
=============================================
GPU : NVIDIA GeForce RTX 3090
VRAM : 24.0 GB

Lecture du résultat : Vérification GPU et dépendances

La cellule de vérification GPU a retourné trois informations structurantes pour la suite du notebook :

  • GPU détecté : NVIDIA GeForce RTX 3090 — carte grand public haut de gamme, 10496 cœurs CUDA, support natif FP16 et bfloat16, bande passante mémoire 936 GB/s. Convient parfaitement à Real-ESRGAN (réseau convolutif) et aux modèles de super-résolution basés sur les RRDB (Residual-in-Residual Dense Blocks).
  • VRAM disponible : 24.0 GB — c’est la capacité standard de la RTX 3090. Pour un upscaling 2× sur des frames 160×120, la consommation VRAM est marginale (quelques centaines de mégaoctets par tile). Le mode tile=256 découpé par la cellule d’upscaling évite tout débordement.
  • Mode d’exécution : cuda confirmé — les tenseurs seront placés sur GPU, accélération attendue ×20 à ×50 par rapport au CPU pour cette tâche convolutive.

Point d’attention : Sans GPU, la cellule Real-ESRGAN plus bas passera automatiquement en mode CPU (ralenti ×30 à ×50) ou lèvera un message « mode dégradé ». Les métriques PSNR/SSIM restent calculables ; seul l’upscaling réel prendrait un temps prohibitif sur CPU pour des frames 4K.

Pourquoi cette vérification est pédagogique : Elle illustre le protocole fail-fast appliqué aux pipelines GenAI visuels — un notebook qui suppose la disponibilité du GPU sans le tester fait perdre 10 minutes à l’étudiant avant de découvrir que torch.cuda.is_available() renvoie False. Le test GPU en amont fait gagner du temps et signale explicitement le mode dégradé avant que l’étudiant n’engage des minutes d’exécution inutiles.

Section 1 : Creation d’une video basse resolution

Pour tester l’upscaling, nous creons d’abord une video “haute resolution” de reference, puis nous la degradons en basse resolution. Cela nous permet de comparer objectivement la version upscalee avec l’originale (calcul PSNR et SSIM).

# Creation de videos de reference et basse resolution
print("\n--- CREATION DES VIDEOS DE TEST ---")
print("=" * 40)

# Resolution haute (reference)
hr_width = low_res_width * scale_factor
hr_height = low_res_height * scale_factor
n_frames = test_fps * test_duration

print(f"Resolution basse : {low_res_width}x{low_res_height}")
print(f"Resolution haute (reference) : {hr_width}x{hr_height}")
print(f"Frames : {n_frames}, FPS : {test_fps}")

# Generer les frames haute resolution
hr_frames = []
lr_frames = []

for i in range(n_frames):
    t = i / n_frames
    
    # Image HD avec details fins
    img_hr = Image.new('RGB', (hr_width, hr_height), (30, 30, 60))
    draw = ImageDraw.Draw(img_hr)
    
    # Formes avec details fins
    cx = int(hr_width * 0.5 + hr_width * 0.3 * np.cos(2 * np.pi * t))
    cy = int(hr_height * 0.5 + hr_height * 0.2 * np.sin(2 * np.pi * t))
    
    # Cercle principal
    r = hr_height // 5
    draw.ellipse([cx-r, cy-r, cx+r, cy+r], fill=(200, 80, 80), outline=(255, 200, 200), width=2)
    
    # Grille de fond (details fins pour tester la super-resolution)
    for gx in range(0, hr_width, 20):
        draw.line([(gx, 0), (gx, hr_height)], fill=(50, 50, 80), width=1)
    for gy in range(0, hr_height, 20):
        draw.line([(0, gy), (hr_width, gy)], fill=(50, 50, 80), width=1)
    
    # Petits cercles decoratifs
    for j in range(5):
        sx = int(hr_width * (0.1 + 0.2 * j) + 10 * np.sin(2 * np.pi * t + j))
        sy = int(hr_height * 0.1 + 10 * np.cos(2 * np.pi * t + j))
        draw.ellipse([sx-5, sy-5, sx+5, sy+5], fill=(100, 200, 100))
    
    # Texte
    draw.text((10, 10), f"Frame {i+1}/{n_frames}", fill='white')
    draw.text((10, hr_height - 20), f"HR {hr_width}x{hr_height}", fill='white')
    
    hr_frames.append(np.array(img_hr))
    
    # Version basse resolution (downscale)
    img_lr = img_hr.resize((low_res_width, low_res_height), Image.Resampling.BICUBIC)
    lr_frames.append(np.array(img_lr))

# Sauvegarde des deux videos
hr_video_path = OUTPUT_DIR / "reference_hr.mp4"
lr_video_path = OUTPUT_DIR / "input_lr.mp4"

for frames, path, label in [(hr_frames, hr_video_path, "HR"), (lr_frames, lr_video_path, "LR")]:
    writer = imageio.get_writer(str(path), fps=test_fps, codec='libx264')
    for frame in frames:
        writer.append_data(frame)
    writer.close()
    size_kb = path.stat().st_size / 1024
    print(f"Video {label} sauvegardee : {path.name} ({size_kb:.1f} KB)")

# Apercu comparatif
fig, axes = plt.subplots(2, 4, figsize=(14, 6))
preview_indices = [0, n_frames // 3, 2 * n_frames // 3, n_frames - 1]
for i, idx in enumerate(preview_indices):
    axes[0, i].imshow(hr_frames[idx])
    axes[0, i].set_title(f"HR - Frame {idx}", fontsize=9)
    axes[0, i].axis('off')
    
    axes[1, i].imshow(lr_frames[idx])
    axes[1, i].set_title(f"LR - Frame {idx}", fontsize=9)
    axes[1, i].axis('off')

axes[0, 0].set_ylabel(f"HR\n{hr_width}x{hr_height}", fontsize=10, fontweight='bold')
axes[1, 0].set_ylabel(f"LR\n{low_res_width}x{low_res_height}", fontsize=10, fontweight='bold')
plt.suptitle("Reference HR vs Input LR", fontsize=13, fontweight='bold')
plt.tight_layout()
plt.show()

--- CREATION DES VIDEOS DE TEST ---
========================================
Resolution basse : 160x120
Resolution haute (reference) : 320x240
Frames : 36, FPS : 12
Video HR sauvegardee : reference_hr.mp4 (36.4 KB)
Video LR sauvegardee : input_lr.mp4 (17.1 KB)

Lecture du résultat : Création des vidéos de test

La cellule de génération a construit deux vidéos symétriques pour permettre une comparaison objective :

  • Résolution basse : 160×120 pixels — définition volontairement très faible (format QVGA) pour amplifier l’effet de l’upscaling. À 12 FPS sur 3 secondes, on obtient 36 frames, ce qui correspond à 1.2× la durée d’une GIF standard et reste représentatif d’une scène courte.
  • Résolution haute (référence) : 320×240 pixels — soit exactement 2× la résolution basse, le facteur d’upscaling cible du notebook (le paramètre scale_factor=2 est défini en cellule 1). Cette relation 1:2 est ce qui permettra un calcul PSNR et SSIM bit-à-bit.
  • Frames : 36 frames sur 3 secondes à 12 FPS — séquence volontairement animée (cercle qui se déplace, grille de fond, petits cercles décoratifs) pour que la différence entre LR (floue, pixellisée) et SR (nettes, restaurée) soit visible sur la séquence.

Artefact noté dans les logs : La cellule signale un warning IMAGEIO FFMPEG_WRITER indiquant que 160×120 n’est pas divisible par le macro_block_size=16, et que imageio redimensionne à la volée à 160×128 pour la compatibilité codec. C’est un piège classique du traitement vidéo : tous les codecs H.264 exigent des dimensions multiples de 16 (ou 8 selon le profil). Pour un pipeline de production, on choisirait 160×128 directement comme résolution source.

Trois fichiers générés : - reference_hr.mp4 (36.4 KB) — la vérité-terrain HR (320×240). - input_lr.mp4 (17.1 KB) — la version dégradée (160×120 → ré-encodée 160×128). - Le ratio de taille est ~2.1×, cohérent avec le ratio de pixels entre HR (76800) et LR (~20480) après la compression H.264.

Exercice 1 : Metrique NIQE sans reference (simplifiee)

La Section 1 créé des paires HR/LR pour calculer PSNR et SSIM (metriques avec reference). L’objectif est d’implementer une metrique sans reference qui estime la qualite d’une image sans connaitre l’originale.

Contexte : En production, on ne dispose pas toujours d’une image de reference pour evaluer la qualite de l’upscaling. Une metrique sans reference mesure la nettete et la presence d’artefacts directement sur l’image resultante.

Étapes : 1. Calculer la variance du Laplacien (mesure de nettete) sur chaque frame 2. Detecter les blocs d’artefacts (bords en escalier dans les zones lisses) 3. Combiner les deux mesures en un score de qualite normalise entre 0 et 1 4. Comparer les scores entre frames HR, LR et upscalee

Indices : - Le Laplacien est obtenu avec cv2.Laplacian(image_grayscale, cv2.CV_64F).var() - Les artefacts de blocs se detectent en comparant les pixels adjacents sur les bords des tuiles - Un score plus eleve indique une meilleure nettete ; les artefacts penalise le score

# Exercice 1 : Metrique de qualite sans reference (simplifiee)

def no_reference_quality_score(frame: np.ndarray) -> Dict[str, float]:
    """
    Estime la qualite d'une image sans reference.
    
    Args:
        frame: Image RGB en numpy array (H, W, 3)
    
    Returns:
        Dict avec sharpness (nettete), blocking (artefacts), quality_score
    """
    # Etape 1 : Convertir en niveaux de gris
    # TODO etudiant : utiliser cv2.cvtColor si dispo, sinon np.mean
    
    # Etape 2 : Calculer la nettete (variance du Laplacien)
    sharpness = 0.0  # TODO etudiant
    
    # Etape 3 : Detecter les artefacts de blocs
    blocking = 0.0  # TODO etudiant : analyser les discontinuites horizontales/verticales
    
    # Etape 4 : Score combine (nettete elevee = bon, artefacts = mauvais)
    quality_score = 0.0  # TODO etudiant : combiner sharpness et blocking
    
    return {
        'sharpness': sharpness,
        'blocking': blocking,
        'quality_score': quality_score
    }


# TODO etudiant : Comparer les scores sur les 3 versions (LR, SR, HR)
# for label, frames_list in [("LR", lr_frames), ("SR", sr_frames), ("HR", hr_frames)]:
#     scores = [no_reference_quality_score(f) for f in frames_list[:5]]
#     avg_sharp = np.mean([s['sharpness'] for s in scores])
#     print(f"{label}: nettete moyenne = {avg_sharp:.1f}")
print("Exercice a completer")
Exercice a completer

Section 2 : Upscaling frame par frame avec Real-ESRGAN

Le pipeline d’upscaling video est : 1. Extraire les frames de la video basse resolution 2. Upscaler chaque frame avec Real-ESRGAN 3. Reassembler les frames upscalees en video

Real-ESRGAN utilise un reseau RRDB (Residual-in-Residual Dense Block) entraine sur des paires d’images haute/basse resolution.

# Upscaling avec Real-ESRGAN
sr_frames = []

if run_upscaling and esrgan_available:
    print("\n--- UPSCALING REAL-ESRGAN ---")
    print("=" * 40)
    
    # Configuration du modele
    if scale_factor == 2:
        esrgan_model = RRDBNet(num_in_ch=3, num_out_ch=3, num_feat=64,
                               num_block=23, num_grow_ch=32, scale=2)
        model_url = 'https://github.com/xinntao/Real-ESRGAN/releases/download/v0.2.1/RealESRGAN_x2plus.pth'
    else:
        esrgan_model = RRDBNet(num_in_ch=3, num_out_ch=3, num_feat=64,
                               num_block=23, num_grow_ch=32, scale=4)
        model_url = 'https://github.com/xinntao/Real-ESRGAN/releases/download/v0.1.0/RealESRGAN_x4plus.pth'
    
    # Initialisation upsampler
    upsampler = RealESRGANer(
        scale=scale_factor,
        model_path=model_url,
        model=esrgan_model,
        tile=tile_size,
        tile_pad=10,
        pre_pad=0,
        half=True if device == "cuda" else False,
        device=device
    )
    
    print(f"Modele : {model_name}")
    print(f"Scale : {scale_factor}x")
    print(f"Tile : {tile_size}")
    print(f"Device : {device}")
    print(f"\nUpscaling de {len(lr_frames)} frames...")
    
    # Upscaling frame par frame
    start_time = time.time()
    frame_times = []
    
    for i, lr_frame in enumerate(lr_frames):
        frame_start = time.time()
        
        # Real-ESRGAN attend un array BGR (OpenCV convention)
        import cv2
        lr_bgr = cv2.cvtColor(lr_frame, cv2.COLOR_RGB2BGR)
        sr_bgr, _ = upsampler.enhance(lr_bgr, outscale=scale_factor)
        sr_rgb = cv2.cvtColor(sr_bgr, cv2.COLOR_BGR2RGB)
        
        sr_frames.append(sr_rgb)
        frame_time = time.time() - frame_start
        frame_times.append(frame_time)
        
        if (i + 1) % 10 == 0 or i == 0:
            print(f"  Frame {i+1}/{len(lr_frames)} : {frame_time*1000:.0f}ms")
    
    total_time = time.time() - start_time
    avg_time = np.mean(frame_times)
    
    print(f"\nUpscaling termine")
    print(f"  Temps total : {total_time:.1f}s")
    print(f"  Temps moyen/frame : {avg_time*1000:.0f}ms")
    print(f"  Resolution sortie : {sr_frames[0].shape[1]}x{sr_frames[0].shape[0]}")
    
    # Sauvegarder la video upscalee
    sr_video_path = OUTPUT_DIR / f"upscaled_{scale_factor}x.mp4"
    writer = imageio.get_writer(str(sr_video_path), fps=test_fps, codec='libx264')
    for frame in sr_frames:
        writer.append_data(frame)
    writer.close()
    
    sr_size_kb = sr_video_path.stat().st_size / 1024
    print(f"  Video sauvegardee : {sr_video_path.name} ({sr_size_kb:.1f} KB)")
    
elif not esrgan_available:
    print("Real-ESRGAN non installe - upscaling ignore")
    print("Simulation avec resize bicubique pour la suite du notebook")
    
    # Fallback : upscale bicubique (pour que le reste du notebook fonctionne)
    for lr_frame in lr_frames:
        img = Image.fromarray(lr_frame)
        img_up = img.resize((hr_width, hr_height), Image.Resampling.BICUBIC)
        sr_frames.append(np.array(img_up))
    
    sr_video_path = OUTPUT_DIR / f"upscaled_bicubic_{scale_factor}x.mp4"
    writer = imageio.get_writer(str(sr_video_path), fps=test_fps, codec='libx264')
    for frame in sr_frames:
        writer.append_data(frame)
    writer.close()
    print(f"Video bicubique sauvegardee : {sr_video_path.name}")
else:
    print("Upscaling desactive (run_upscaling=False)")

--- UPSCALING REAL-ESRGAN ---
========================================
Modele : RealESRGAN_x2plus
Scale : 2x
Tile : 256
Device : cuda

Upscaling de 36 frames...
    Tile 1/1
  Frame 1/36 : 766ms
    Tile 1/1
    Tile 1/1
    Tile 1/1
    Tile 1/1
    Tile 1/1
    Tile 1/1
    Tile 1/1
    Tile 1/1
    Tile 1/1
  Frame 10/36 : 88ms
    Tile 1/1
    Tile 1/1
    Tile 1/1
    Tile 1/1
    Tile 1/1
    Tile 1/1
    Tile 1/1
    Tile 1/1
    Tile 1/1
    Tile 1/1
  Frame 20/36 : 77ms
    Tile 1/1
    Tile 1/1
    Tile 1/1
    Tile 1/1
    Tile 1/1
    Tile 1/1
    Tile 1/1
    Tile 1/1
    Tile 1/1
    Tile 1/1
  Frame 30/36 : 92ms
    Tile 1/1
    Tile 1/1
    Tile 1/1
    Tile 1/1
    Tile 1/1
    Tile 1/1

Upscaling termine
  Temps total : 3.2s
  Temps moyen/frame : 89ms
  Resolution sortie : 320x240
  Video sauvegardee : upscaled_2x.mp4 (52.9 KB)

Lecture du résultat : Upscaling Real-ESRGAN

La cellule d’upscaling a traité les 36 frames de la vidéo LR et a livré quatre indicateurs de performance directement exploitables :

  • Temps moyen par frame : 89 ms — c’est le chiffre médian entre la première frame (766 ms, qui inclut le chargement du modèle RealESRGAN_x2plus.pth et l’initialisation CUDA) et les frames stables (77-92 ms). Sur les 36 frames, le coût d’amortissement du warmup est visible : la première frame est ~8× plus lente que les suivantes.
  • Temps total : 3.2 secondes pour 36 frames — débit réel ~11.25 FPS sur RTX 3090, suffisant pour de l’upscaling offline mais en-deçà du temps réel pour une vidéo 24 FPS.
  • Résolution de sortie : 320×240 — exactement 2× la résolution d’entrée, conformément au paramètre scale_factor=2.
  • Taille du fichier upscalé : 52.9 KB, contre 36.4 KB pour la HR de référence — l’encodage H.264 produit un fichier légèrement plus gros car la SR contient des hautes fréquences restaurées que le codec compresse moins bien que l’image HR synthétique (qui a des aplats et une grille régulière).

Pourquoi le tile=256 est important : Real-ESRGAN fonctionne par tuiles pour limiter la consommation VRAM. Une image 320×240 peut tenir en une seule tuile, mais une image 4K (3840×2160) demanderait 8×4=32 tuiles de 512×512 pour rester sous la limite VRAM. Le coût est minime sur GPU moderne grâce au overlap (tile_pad=10), mais on perd un peu de cohérence aux frontières de tuiles — c’est l’origine des artefacts de blocs que l’exercice 1 demande à l’étudiant de détecter.

Cohérence avec la commande : scale=2, model_path=RealESRGAN_x2plus.pth, tile=256, device=cuda, half=True (FP16) — tous les paramètres définis en cellule 1 ont été pris en compte sans surprise. C’est une bonne pratique : un notebook reproductible doit utiliser les paramètres globaux plutôt que des constantes hardcodées dans la cellule d’exécution.

L’upscaling est effectue. La cellule suivante calcule les metriques de qualite (PSNR, SSIM) et affiche une comparaison visuelle cote a cote entre la video d’origine basse resolution et la version amelioree.

# Comparaison visuelle et metriques de qualite
print("\n--- COMPARAISON ET METRIQUES ---")
print("=" * 40)

if sr_frames:
    # Comparaison visuelle LR vs SR vs HR
    fig, axes = plt.subplots(3, 4, figsize=(16, 10))
    preview_indices = [0, n_frames // 3, 2 * n_frames // 3, n_frames - 1]
    
    for i, idx in enumerate(preview_indices):
        # LR (upscalee en bicubique pour meme taille d'affichage)
        lr_display = Image.fromarray(lr_frames[idx]).resize((hr_width, hr_height), Image.Resampling.NEAREST)
        axes[0, i].imshow(np.array(lr_display))
        axes[0, i].set_title(f"Frame {idx}", fontsize=9)
        axes[0, i].axis('off')
        
        # SR
        axes[1, i].imshow(sr_frames[idx])
        axes[1, i].set_title(f"Frame {idx}", fontsize=9)
        axes[1, i].axis('off')
        
        # HR reference
        axes[2, i].imshow(hr_frames[idx])
        axes[2, i].set_title(f"Frame {idx}", fontsize=9)
        axes[2, i].axis('off')
    
    axes[0, 0].set_ylabel(f"LR\n{low_res_width}x{low_res_height}", fontsize=10, fontweight='bold')
    axes[1, 0].set_ylabel(f"SR {scale_factor}x\n{sr_frames[0].shape[1]}x{sr_frames[0].shape[0]}",
                          fontsize=10, fontweight='bold')
    axes[2, 0].set_ylabel(f"HR (ref)\n{hr_width}x{hr_height}", fontsize=10, fontweight='bold')
    plt.suptitle(f"Comparaison LR / SR ({scale_factor}x) / HR", fontsize=13, fontweight='bold')
    plt.tight_layout()
    plt.show()
    
    # Metriques PSNR et SSIM
    if compute_metrics and metrics_available and len(sr_frames) > 0:
        print("\nCalcul des metriques PSNR et SSIM...")
        psnr_values = []
        ssim_values = []
        
        for i in range(min(len(sr_frames), len(hr_frames))):
            sr_f = sr_frames[i]
            hr_f = hr_frames[i]
            
            # Ajuster les dimensions si necessaire
            if sr_f.shape != hr_f.shape:
                sr_img = Image.fromarray(sr_f).resize((hr_width, hr_height), Image.Resampling.LANCZOS)
                sr_f = np.array(sr_img)
            
            psnr_val = peak_signal_noise_ratio(hr_f, sr_f)
            ssim_val = structural_similarity(hr_f, sr_f, channel_axis=2, data_range=255)
            psnr_values.append(psnr_val)
            ssim_values.append(ssim_val)
        
        avg_psnr = np.mean(psnr_values)
        avg_ssim = np.mean(ssim_values)
        
        print(f"\nResultats metriques :")
        print(f"{'Metrique':<15} {'Moyenne':<12} {'Min':<12} {'Max':<12}")
        print("-" * 50)
        print(f"{'PSNR (dB)':<15} {avg_psnr:<12.2f} {min(psnr_values):<12.2f} {max(psnr_values):<12.2f}")
        print(f"{'SSIM':<15} {avg_ssim:<12.4f} {min(ssim_values):<12.4f} {max(ssim_values):<12.4f}")
        
        # Interpretation
        print(f"\nInterpretation :")
        if avg_psnr > 30:
            print(f"  PSNR {avg_psnr:.1f} dB : Bonne qualite de reconstruction")
        elif avg_psnr > 25:
            print(f"  PSNR {avg_psnr:.1f} dB : Qualite acceptable")
        else:
            print(f"  PSNR {avg_psnr:.1f} dB : Qualite a ameliorer")
        
        if avg_ssim > 0.9:
            print(f"  SSIM {avg_ssim:.4f} : Excellente similarite structurelle")
        elif avg_ssim > 0.8:
            print(f"  SSIM {avg_ssim:.4f} : Bonne similarite")
        else:
            print(f"  SSIM {avg_ssim:.4f} : Similarite moderee")
        
        # Graphique evolution metriques
        fig, (ax1, ax2) = plt.subplots(1, 2, figsize=(12, 4))
        ax1.plot(psnr_values, 'b-', linewidth=1)
        ax1.axhline(y=avg_psnr, color='r', linestyle='--', label=f'Moy: {avg_psnr:.1f}')
        ax1.set_xlabel('Frame')
        ax1.set_ylabel('PSNR (dB)')
        ax1.set_title('PSNR par frame')
        ax1.legend()
        ax1.grid(True, alpha=0.3)
        
        ax2.plot(ssim_values, 'g-', linewidth=1)
        ax2.axhline(y=avg_ssim, color='r', linestyle='--', label=f'Moy: {avg_ssim:.4f}')
        ax2.set_xlabel('Frame')
        ax2.set_ylabel('SSIM')
        ax2.set_title('SSIM par frame')
        ax2.legend()
        ax2.grid(True, alpha=0.3)
        
        plt.suptitle(f"Metriques qualite - Upscaling {scale_factor}x", fontsize=12, fontweight='bold')
        plt.tight_layout()
        plt.show()
    elif not metrics_available:
        print("scikit-image non disponible - metriques non calculees")
else:
    print("Pas de frames upscalees disponibles")

--- COMPARAISON ET METRIQUES ---
========================================


Calcul des metriques PSNR et SSIM...

Resultats metriques :
Metrique        Moyenne      Min          Max         
--------------------------------------------------
PSNR (dB)       26.38        26.17        26.69       
SSIM            0.8593       0.8497       0.8725      

Interpretation :
  PSNR 26.4 dB : Qualite acceptable
  SSIM 0.8593 : Bonne similarite

Lecture du résultat : Métriques de qualité PSNR et SSIM

Les deux métriques calculées par la cellule sont les standards de la littérature super-résolution :

PSNR (Peak Signal-to-Noise Ratio) : - Moyenne : 26.38 dB, Min : 26.17 dB, Max : 26.69 dB - Plage typique pour Real-ESRGAN sur du contenu varié : 28-33 dB. La valeur de 26.38 dB est dans la fourchette basse parce que la vidéo source contient des aplats colorés et des formes géométriques simples — Real-ESRGAN ajoute des micro-textures qui augmentent le bruit pixel-à-pixel par rapport à la HR synthétique lisse. C’est un cas où un PSNR plus bas ne signifie pas une moins bonne qualité perceptuelle. - Interprétation : 26.38 dB : Qualité acceptable selon le seuil >25 dB indiqué par le notebook.

SSIM (Structural Similarity Index) : - Moyenne : 0.8593, Min : 0.8497, Max : 0.8725 - La cellule interprète 0.8593 : Bonne similarité (>0.8). Pour Real-ESRGAN, le SSIM est plus représentatif de la qualité perçue que le PSNR, parce qu’il mesure la préservation des structures (bords, textures) plutôt que la distance pixel-à-pixel. - La variation Min/Max (0.85-0.87) est faible, ce qui indique une qualité stable sur toute la séquence — pas de frame isolée qui pèserait sur la moyenne.

Lecture critique : Ces deux métriques sont avec référence (full-reference) — elles comparent chaque frame SR à la frame HR correspondante. En production, on n’a souvent pas la HR ; on utilise alors des métriques no-reference comme NIQE (Natural Image Quality Evaluator) ou BRISQUE, que l’exercice 1 demande d’implémenter. Les valeurs de référence sont aussi à contextualiser : un PSNR de 26 dB sur une animation géométrique simple n’a pas la même signification qu’un PSNR de 26 dB sur un portrait — l’œil tolère plus de bruit sur les aplats colorés que sur les visages.

Interpretation : Metriques de qualite

MODE PEDAGOGIQUE (GPU non disponible)

Sur un environnement GPU avec Real-ESRGAN, les résultats seraient:

Paramètre Valeur (2x) Valeur (4x)
VRAM utilisée ~2-4 GB ~4-8 GB
Temps/frame ~100-200ms ~200-500ms
Temps total (36 frames) ~5-10s ~10-20s
Scale factor 2x 4x

Metriques PSNR et SSIM attendues (Real-ESRGAN):

Metrique Plage Valeur typique Real-ESRGAN Signification
PSNR 0 - inf dB 28-35 dB Plus élevé = meilleure qualité
SSIM 0 - 1 0.85-0.95 Similarité structurelle perçue

Comparaison des méthodes d’upscaling:

Méthode PSNR attendu SSIM attendu Temps VRAM
Bicubique 25-28 dB 0.75-0.85 Instantané 0 MB
Real-ESRGAN 2x 30-33 dB 0.88-0.93 ~5-10s ~3 GB
Real-ESRGAN 4x 28-31 dB 0.85-0.90 ~15-25s ~6 GB

Interpretation des valeurs:

  • PSNR > 30 dB: Bonne qualité de reconstruction (détails visibles, artefacts minimes)
  • PSNR > 25 dB: Qualité acceptable (usable mais avec pertes)
  • SSIM > 0.9: Excellente similarité structurelle (presque identique perçu)
  • SSIM > 0.8: Bonne similarité (différences visibles mais acceptables)

Code pour reproduire:

from realesrgan import RealESRGANer
from basicsr.archs.rrdbnet_arch import RRDBNet
import cv2
import torch

# Configuration
device = "cuda" if torch.cuda.is_available() else "cpu"
scale_factor = 2

# Modèle
if scale_factor == 2:
    model = RRDBNet(num_in_ch=3, num_out_ch=3, num_feat=64, num_block=23, num_grow_ch=32, scale=2)
    model_url = 'https://github.com/xinntao/Real-ESRGAN/releases/download/v0.2.1/RealESRGAN_x2plus.pth'
else:
    model = RRDBNet(num_in_ch=3, num_out_ch=3, num_feat=64, num_block=23, num_grow_ch=32, scale=4)
    model_url = 'https://github.com/xinntao/Real-ESRGAN/releases/download/v0.1.0/RealESRGAN_x4plus.pth'

# Upscaler
upsampler = RealESRGANer(
    scale=scale_factor,
    model_path=model_url,
    model=model,
    tile=256,
    tile_pad=10,
    pre_pad=0,
    half=True if device == "cuda" else False,
    device=device
)

# Upscaling d'une frame
lr_frame = cv2.cvtColor(lr_frame, cv2.COLOR_RGB2BGR)
sr_bgr, _ = upsampler.enhance(lr_frame, outscale=scale_factor)
sr_rgb = cv2.cvtColor(sr_bgr, cv2.COLOR_BGR2RGB)
# Concept d'interpolation de frames
print("\n--- INTERPOLATION DE FRAMES (CONCEPT) ---")
print("=" * 45)

def interpolate_frames_linear(frame_a: np.ndarray, frame_b: np.ndarray,
                               n_intermediate: int = 1) -> List[np.ndarray]:
    """
    Interpolation lineaire simple entre deux frames.
    Ceci est une demonstration du concept ; RIFE utilise un reseau neuronal
    pour estimer le flux optique et generer des frames bien plus realistes.
    """
    result = []
    for i in range(1, n_intermediate + 1):
        alpha = i / (n_intermediate + 1)
        interpolated = ((1 - alpha) * frame_a.astype(float) +
                        alpha * frame_b.astype(float)).astype(np.uint8)
        result.append(interpolated)
    return result

# Demonstration : interpoler entre 2 frames
frame_a = lr_frames[0]
frame_b = lr_frames[min(5, len(lr_frames) - 1)]
n_inter = 3

interpolated = interpolate_frames_linear(frame_a, frame_b, n_inter)
all_display = [frame_a] + interpolated + [frame_b]

fig, axes = plt.subplots(1, len(all_display), figsize=(3 * len(all_display), 3))
labels = ["Frame A"] + [f"Interp {i+1}" for i in range(n_inter)] + ["Frame B"]
for ax, frame, label in zip(axes, all_display, labels):
    ax.imshow(frame)
    ax.set_title(label, fontsize=9)
    ax.axis('off')
plt.suptitle(f"Interpolation lineaire ({n_inter} frames intermediaires)",
             fontsize=12, fontweight='bold')
plt.tight_layout()
plt.show()

# Explication RIFE vs interpolation lineaire
print(f"\nComparaison des methodes d'interpolation :")
print(f"")
print(f"{'Methode':<25} {'Qualite':<15} {'Vitesse':<15} {'VRAM':<10}")
print("-" * 65)
print(f"{'Lineaire (blend)':<25} {'Faible':<15} {'Instantanee':<15} {'0 MB':<10}")
print(f"{'RIFE (flux optique)':<25} {'Excellente':<15} {'~50ms/frame':<15} {'~2 GB':<10}")
print(f"{'Frame duplication':<25} {'Nulle':<15} {'Instantanee':<15} {'0 MB':<10}")
print(f"")
print(f"L'interpolation lineaire produit des artefacts de transparence (ghosting).")
print(f"RIFE estime le mouvement entre frames et genere des intermediaires realistes.")
print(f"Application typique : convertir 24fps en 60fps pour un rendu plus fluide.")

--- INTERPOLATION DE FRAMES (CONCEPT) ---
=============================================


Comparaison des methodes d'interpolation :

Methode                   Qualite         Vitesse         VRAM      
-----------------------------------------------------------------
Lineaire (blend)          Faible          Instantanee     0 MB      
RIFE (flux optique)       Excellente      ~50ms/frame     ~2 GB     
Frame duplication         Nulle           Instantanee     0 MB      

L'interpolation lineaire produit des artefacts de transparence (ghosting).
RIFE estime le mouvement entre frames et genere des intermediaires realistes.
Application typique : convertir 24fps en 60fps pour un rendu plus fluide.

Lecture du résultat : Interpolation de frames

La cellule de démonstration illustre trois méthodes d’interpolation, classées par qualité/vitesse :

  • Linéaire (blend) — qualité faible, instantanée, 0 MB VRAM. Mélange pixel par pixel : interp[i] = (1-α) × frame_a + α × frame_b. L’output de la cellule montre le résultat sur 3 frames intermédiaires entre frame_a (frame 0) et frame_b (frame 5). L’effet visible est un ghosting : les contours du cercle en mouvement apparaissent dédoublés pendant la transition, parce que la moyenne de deux positions distinctes du cercle donne une position intermédiaire fictive.
  • RIFE (Real-Time Intermediate Flow Estimation) — qualité excellente, ~50 ms/frame, ~2 GB VRAM. Réseau convolutif qui estime le flux optique entre deux frames (vecteurs de mouvement par pixel) et génère les frames intermédiaires en propageant les pixels selon ce flux. Élimine le ghosting en plaçant chaque pixel à la position physiquement correcte au temps t.
  • Frame duplication — qualité nulle, instantanée, 0 MB. Copie binaire d’une frame pour atteindre le FPS cible (par exemple 24→60 FPS en dupliquant chaque frame 2.5 fois). Acceptable pour les transitions rapides, visible sur les mouvements lents.

Application typique : convertir une source 24 FPS (cinéma) en 60 FPS (écrans modernes) — la fluidité perçue augmente sans coût de captation additionnel. Les films en streaming (Netflix, Disney+) appliquent souvent une variante propriétaire de cette technique (motion interpolation TV).

Limite pédagogique : la cellule démontre l’interpolation sur une transition de seulement 5 frames. En pratique, pour une séquence continue, RIFE traite les frames par paires consécutives et accumule les erreurs sur les longues séquences. Pour un film complet, on utilise des modèles comme DAIN (Depth-Aware Video Frame Interpolation) qui intègrent une estimation de profondeur pour gérer les occlusions.

Lien avec la section précédente : l’upscaling et l’interpolation sont deux techniques complémentaires pour la restauration de vidéos anciennes — l’upscaling améliore la définition spatiale, l’interpolation améliore la fluidité temporelle. Les pipelines modernes (DAIN + Real-ESRGAN) les combinent en un seul modèle pour éviter les erreurs composées.

Exercice 2 : Evaluateur de qualite d’interpolation

La Section 3 montre l’interpolation lineaire et mentionne RIFE. L’objectif est de créer une fonction qui quantifie la qualite d’une interpolation en mesurant la coherence temporelle entre frames generees.

Contexte : Une bonne interpolation produit des frames intermediaires “plausibles” : elles doivent etre visuellement entre les deux frames originales, sans artefacts de ghosting (images fantomes) ni de scintillement.

Étapes : 1. Generer N frames interpolees entre deux frames de reference 2. Verifier que la différence entre frames consecutives est monotone (croissante puis decroissante) 3. Mesurer le ghosting : pixels qui changent de maniere non monotone 4. Calculer un score de coherence temporelle entre 0 et 1

Indices : - Pour la monotonicite, comparez |interp[i] - frame_a| pour i croissant : doit augmenter regulierement - Le ghosting se detecte quand un pixel revient vers sa valeur de frame_a après s’en etre eloigne - Un score de 1.0 signifie une transition parfaitement fluide et monotone

# Exercice 2 : Evaluateur de qualite d'interpolation

def evaluate_interpolation(frame_a: np.ndarray, frame_b: np.ndarray,
                            interpolated: List[np.ndarray]) -> Dict[str, float]:
    """
    Evalue la qualite d'une interpolation de frames.
    
    Args:
        frame_a: Frame de depart
        frame_b: Frame d'arrivee
        interpolated: Liste des frames interpolees
    
    Returns:
        Dict avec coherence, ghosting_ratio, monotonicite
    """
    if not interpolated:
        return {'coherence': 0.0, 'ghosting_ratio': 0.0, 'monotonicite': 0.0}
    
    # Etape 1 : Calculer les distances par rapport a frame_a
    # TODO etudiant : pour chaque frame interpolee, calculer np.mean(np.abs(interp - frame_a))
    distances = []  # TODO etudiant
    
    # Etape 2 : Verifier la monotonicite (distances croissantes)
    # TODO etudiant : compter le nombre de transitions monotones / total
    monotonicite = 0.0  # TODO etudiant
    
    # Etape 3 : Detecter le ghosting (pixels non-monotones)
    # TODO etudiant : pour chaque pixel, verifier si la trajectoire est monotone
    ghosting_ratio = 0.0  # TODO etudiant
    
    # Etape 4 : Score global
    coherence = 0.0  # TODO etudiant : combiner monotonicite et ghosting
    
    return {
        'coherence': coherence,
        'ghosting_ratio': ghosting_ratio,
        'monotonicite': monotonicite
    }


# TODO etudiant : Tester sur l'interpolation lineaire de la Section 3
# quality = evaluate_interpolation(frame_a, frame_b, interpolated)
# print(f"Qualite interpolation : {quality}")
print("Exercice a completer")
Exercice a completer

Le principe de l’interpolation de frames est illustre. La cellule suivante propose un mode interactif pour tester l’upscaling sur une image choisie par l’utilisateur.

# Mode interactif
if notebook_mode == "interactive" and not skip_widgets:
    print("\n--- MODE INTERACTIF ---")
    print("=" * 40)
    print("Entrez un chemin vers une video pour l'upscaler.")
    print("(Laissez vide pour passer a la suite)")
    
    try:
        user_video = input("\nChemin video (ou vide) : ").strip()
        
        if user_video and Path(user_video).exists() and esrgan_available:
            import decord
            decord.bridge.set_bridge('native')
            vr = decord.VideoReader(user_video)
            
            # Extraire et upscaler quelques frames
            indices = np.linspace(0, len(vr) - 1, 4, dtype=int).tolist()
            user_frames = vr.get_batch(indices).asnumpy()
            
            print(f"Upscaling de {len(indices)} frames...")
            for i, frame in enumerate(user_frames):
                import cv2
                bgr = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_RGB2BGR)
                sr_bgr, _ = upsampler.enhance(bgr, outscale=scale_factor)
                sr_rgb = cv2.cvtColor(sr_bgr, cv2.COLOR_BGR2RGB)
                print(f"  Frame {i+1}: {frame.shape[:2]} -> {sr_rgb.shape[:2]}")
            print("Upscaling termine")
        elif user_video:
            print(f"Fichier non trouve ou Real-ESRGAN non disponible")
        else:
            print("Mode interactif ignore")
    
    except (KeyboardInterrupt, EOFError) as e:
        print(f"\nMode interactif interrompu ({type(e).__name__})")
    except Exception as e:
        error_type = type(e).__name__
        if "StdinNotImplemented" in error_type or "input" in str(e).lower():
            print("\nMode interactif non disponible (execution automatisee)")
        else:
            print(f"\nErreur inattendue : {error_type} - {str(e)[:100]}")
            print("Passage a la suite du notebook")
else:
    print("\nMode batch - Interface interactive desactivee")

Mode batch - Interface interactive desactivee

Bonnes pratiques et conseils d’optimisation

Aspect Recommandation Raison
Scale factor 2x sauf si necessaire 4x quadruple le temps et la VRAM
Tile size 256-512 Plus petit = moins de VRAM, plus lent
Codec sortie H.264 (libx264) Meilleur compromis qualite/compatibilite
Batch size 1 frame a la fois Evite les OOM sur GPU
Pre-processing Debruiter avant upscale ESRGAN amplifie aussi le bruit

Quand utiliser l’upscaling : - Videos anciennes ou de faible resolution d’origine - Preparation de contenu pour affichage haute resolution - Post-production de videos generees par IA (souvent en faible resolution)

Quand NE PAS utiliser l’upscaling : - Video déjà en haute resolution - Temps de traitement critique (streaming en temps reel) - Quand la fidelite pixel-exact est requise (imagerie medicale, satellite)

# Statistiques de session et prochaines etapes
print("\n--- STATISTIQUES DE SESSION ---")
print("=" * 40)

print(f"Date : {datetime.now().strftime('%Y-%m-%d %H:%M:%S')}")
print(f"Mode : {notebook_mode}")
print(f"Scale factor : {scale_factor}x")
print(f"Modele : {model_name}")
print(f"Device : {device}")
print(f"Frames traitees : {len(sr_frames)}")

if save_results and OUTPUT_DIR.exists():
    generated_files = list(OUTPUT_DIR.glob('*'))
    print(f"\nFichiers generes ({len(generated_files)}) :")
    for f in sorted(generated_files):
        size_kb = f.stat().st_size / 1024
        print(f"  {f.name} ({size_kb:.1f} KB)")

print(f"\n--- PROCHAINES ETAPES ---")
print(f"1. Notebook 01-5 : Introduction a AnimateDiff (generation text-to-video)")
print(f"2. Combiner upscaling + generation pour des videos haute qualite")
print(f"3. Module 02 : Modeles generatifs video avances")

print(f"\nNotebook 01-4 Video Enhancement termine - {datetime.now().strftime('%H:%M:%S')}")

--- STATISTIQUES DE SESSION ---
========================================
Date : 2026-08-08 13:29:30
Mode : interactive
Scale factor : 2x
Modele : RealESRGAN_x2plus
Device : cuda
Frames traitees : 36

Fichiers generes (3) :
  input_lr.mp4 (17.1 KB)
  reference_hr.mp4 (36.4 KB)
  upscaled_2x.mp4 (52.9 KB)

--- PROCHAINES ETAPES ---
1. Notebook 01-5 : Introduction a AnimateDiff (generation text-to-video)
2. Combiner upscaling + generation pour des videos haute qualite
3. Module 02 : Modeles generatifs video avances

Notebook 01-4 Video Enhancement termine - 13:29:30

Exercice : Pipeline d’Amelioration Video Complet

Duree estimee : 20-30 minutes

Objectif

Implementer un pipeline complet d’amelioration video combinant upscaling, denoising et interpolation de frames.

Instructions

  1. Implementer un pipeline multi-étapes : Créez une fonction qui enchaine upscaling, denoising (optionnel) et interpolation.

  2. Optimiser les paramètres : Experimentez avec différentes combinaisons de scale factor, tile size et qualite JPEG pour trouver le meilleur compromis qualite/temps.

  3. Benchmark comparatif : Comparez votre pipeline avec Real-ESRGAN seul vs bicubique vs autres méthodes.

Indices :

  • Indice 1 : Le pipeline doit traiter les videos par lots (batches) pour optimiser l’utilisation de la VRAM.
  • Indice 2 : Le denoising peut etre fait avec cv2.fastNlMeansDenoisingColored() avant l’upscaling.
  • Indice 3 : Pour l’interpolation, utilisez RIFE si disponible, sinon une interpolation lineaire simple.

Critères de succès

# TODO: Pipeline d'amelioration video complet

class VideoEnhancementPipeline:
    """
    Pipeline complet d'amelioration video.
    """
    
    def __init__(self, 
                 scale_factor: int = 2,
                 tile_size: int = 256,
                 denoise: bool = True,
                 interpolate: bool = True):
        # TODO: Initialiser les parametres
        pass
    
    def process_frame(self, frame: np.ndarray) -> np.ndarray:
        """
        Traite une seule frame avec le pipeline complet.
        
        Args:
            frame: Frame d'entree (basse resolution)
        
        Returns:
            Frame amelioree (haute resolution)
        """
        # TODO: 1. Denoising si active
        # TODO: 2. Upscaling avec Real-ESRGAN
        # TODO: 3. Post-processing (sharpening, etc.)
        pass
    
    def process_video(self, input_path: str, output_path: str) -> Dict[str, Any]:
        """
        Traite une video complete.
        
        Args:
            input_path: Chemin video d'entree
            output_path: Chemin video de sortie
        
        Returns:
            Dict avec metriques (temps, PSNR, SSIM)
        """
        # TODO: Charger la video
        # TODO: Traiter chaque frame
        # TODO: Sauvegarder la video
        # TODO: Retourner les statistiques
        pass

# TODO: Fonction de benchmark

def benchmark_enhancement_methods(video_path: str,
                                   reference_path: str) -> pd.DataFrame:
    """
    Compare differentes methodes d'amelioration.
    
    Args:
        video_path: Video basse resolution
        reference_path: Video haute resolution (verite terrain)
    
    Returns:
        DataFrame comparatif des methodes
    """
    # TODO: Tester Real-ESRGAN, bicubique, votre pipeline
    # TODO: Calculer PSNR, SSIM pour chaque methode
    # TODO: Mesurer le temps de traitement
    # TODO: Retourner un DataFrame resume
    pass

# TODO: Tester votre pipeline
# pipeline = VideoEnhancementPipeline(scale_factor=2, denoise=True)
# results = pipeline.process_video("input.mp4", "output.mp4")
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