XGIMI TITAN DMD 0.78 UHD

[jacko]

:thks:

Les projecteurs ont maintenant un processeur vidéo intégré

Michel

Certains CRT avaient déjà du processing interne via carte optionnelle ...
Les premiers displays "numériques" imposaient forcément un processeur vidéo.
Au moins pour afficher en progressif.

La présence d'un processeur vidéo dans un display date ... et certaines TV CRT en avait un également.

[MLill]

Oui, bien sûr

Par apprentissage soit c'est online et toutes machines partagent afin d'aliorer l'IA sur toutes les machines.

Soit c'est offline et chaque machine progressera différemment suivant le contenu qu'elle recevra ...

Très franchement autant en gaming online passe de facto par de gros serveurs et il y a une logique à avoir de l'IA.
Autant en traitement vidéo sur du contenu existant le terme est galvaudé.

Si l'IA se sert d'une base de donnée existante et non évolutive pour mieux comprendre ce qu'il faut faire, ce n'est pas de l'apprentissage.
C'est une méthode qui existe depuis longtemps, déjà exploité par Sony notamment.
Le terme IA n'y est rattaché que par volonté marketing (Sony ne l'a pas fait).

Google n'hésite pas à parler d'IA au sujet de ses téléphones. Et ce n'est pas du simple marketing.

D'après ma compréhension les modèles de langage commencent par être entraînés à partir de données non évolutives.
Mais décortiquer le fonctionnement des LLM, en continuelle évolution, nous entraînerait bien loin de notre sujet.

L'exécution des modèles d'IA peut se faire sur des systèmes bien plus légers que ceux utilisés pour leur entraînement.

Ce qui est certain c'est que le test des projecteurs va devenir de plus en plus long et de plus en plus compliqué.

Michel

[jacko]

Ce qui est certain c'est que le test des projecteurs va devenir de plus en plus long et de plus en plus compliqué.

Ou devenir de plus en plus subjectifs ...

Ce qui est rassurant, le contenu s'améliore et le retravailler fortement se justifie de moins en moins.

Si on suit la logique de la prod. tout est fait en amont et il ne faudrait que reproduire le contenu sans artifice à l'instar des DCP en ciné pro.

Le contraste s'améliore et les "astuces" sont de l'ordre d'une optimisation EOTF combinant éléments optiques et électronique. Justement adaptation de l'EOTF suivant l'état optique dynamique du display : niveau laser (+ position IRIS).
Améliorer la netteté. Hors systèmes à wobulation le travail se fait sur d'autres éléments, comme le relief (on dira DarbeeVision like dans la logique d'application).
Si wobulation il y des recompositions complexes.
Mais dans les deux cas, à moins d'aller chercher une vieillerie ou un support à la compression très destructrice, il n'est pas nécessaire de tricher sur la densité et la netteté des contenus récents bien faits. Certes il y a des exceptions ... autant faire une impasse ...
Le traitement des espaces de couleur ne sera bientôt plus un problème avec la généralisation des lasers RGB en projection fond de salle.

Tester un projo consistera (et consiste déjà) à vérifier l'acutance, l'histogramme de contraste et la couverture colorimétrique.
La notion de gestion de HDR est encore à mettre sur la table, mais les DTM arrivent progressivement à un seuil.

Il faudra certainement ajouter à la notion de contraste le contraste fonctionnel disponible et ne plus parler de contraste natif.
Car si on ne peut plus débrayer les traitements dynamiques mais que le résultat assure un gain de contraste sans pénaliser la luminosité moyenne et la logique des transferts de luminance, même si nativement le moteur optique ne peut pas afficher la perf. il faudra bien l'accepter comme le contraste effectif disponible.

Et dans tout ça, je ne vois en rien d'IA réellement utile et encore moins indispensable.
En tout cas, pas avec apprentissage ... on aurait des displays qui se comportent différemment en fonction du contenu qui est utilisé ...
Hors marketing, peu d'intérêt en pratique.

[Emmanuel Piat]

Entrainer une puce qui utilise un RdN pour son "IA" à un coût. Le résultat d'un entraînement, c'est un set de coeffs qui est utilisé ds le RdN. Qd la puce "IA" est commercialisée, elle possède un jeu initial de coeffs qui est intégré à son firmware. Si le fabriquant du matos qui utilise cette puce juge que ça un intérêt, il peut mettre en place un nouvel entrainement suivi d'une màj online du firmware des puces. Mais il ne faut pas oublier que tout ça a un coût (et pas un petit). Donc il faut vraiment que je jeu en vaille la chandelle, sinon c'est une perte financière.

Les puces IA qui évoluent toute seules en s'améliorant, ça n'existe pas vraiment car la qualité de l'apprentissage dépend de la qualité du dataset pour le faire. Ds le domaine du traitement des images, on ne fait pas un apprentissage avec des images prises "au hasard" sinon, ça peut vite engendrer des biais d'apprentissage. Je prend un exemple extrême : imaginez qu'une personne ne regarde que des DA avec son projo. Bonjour le biais si la puce décide de s'upgrader ds ces conditions ... Le choix du dataset et son évolution est un "sujet" en IA (pas encore résolu).

L'exécution des modèles d'IA peut se faire sur des systèmes bien plus légers que ceux utilisés pour leur entraînement.

Oui. On trouve par exemple aujourd'hui des petits procs "IA" dédiés qui font des merveilles en analyse de scène et en reconnaissance d'objets. C'est très utilisé pour la surveillance, la robotique de manipulation, la robotique mobile, ... Par exemple, il y a désormais de l'IA embarqué ds certaines caméras. Les microcontrôleurs un peu musclés peuvent maintenant faire tourner des algos d'IA en temps réel :
https://www.elektormagazine.fr/articles ... ontroleurs

Des petites cartes de traitement dédiées se trouvent facilement à des prix franchement très accessibles :
https://www.gotronic.fr/art-nicla-visio ... -34987.htm

Par exemple, en robotique manufacturière, ça permet de résoudre facilement des pb de vision qu'on ne savait pas résoudre avant. Du coup, ça se diffuse énormément car ca permet de réaliser des tâches robotiques complexes avec un meilleur taux de réussite.

[jacko]

Dans l'état on est donc en dehors d'applications pour la vidéo résidentielle où l'oeuvre se veut être la plus fidèle possible.

Déjà que certains pestent si le "grain" est retiré ...

[Emmanuel Piat]

En traitement d'image, l'IA sert bcp à l'analyse et à la reconstruction. Elle va par exemple permettre soit d'identifier des éléments présents dans l'images comme des visages, des piétons, des animaux ( = analyse de scène et étiquetage d'éléments présents), soit de générer ou supprimer des éléments (upscaling "intelligent", reconstruction 3D à partir de vues 2D, effacement d' "artefacts" , denoising, etc.).

Comment tout ça peut aider les diffuseurs vidéos à avoir une restitution plus fidèle n'est pas très clair ds mon esprit pour le moment ... mais ça ne veut pas dire que l'IA n'a pas un intérêt dans ce domaine (augmentation du framerate, amélioration de sources de qualité médiocre, ...).

[jacko]

Mouais ...

Supposons un film dans lequel il y a un élément volontairement dégradé.
L'IA ne fera jamais le distinguo entre ce qui est dégradé à cause de la compression, un artefact etc. et un élément qui doit se voir ainsi dans l'image.

La prod. qui fait un bon travail, fournit déjà un contenu de qualité à la hauteur des perf des displays.
Certes il y a des exceptions, mais se retrouver avec du bon modifié pour rien parce que la tech. se veut améliorer un mauvais involontaire ... bof.

[Emmanuel Piat]

Oui les masters audio/vidéo ne sont pas à remettre en cause.

La dégradation est plutôt présente ds les étapes qui suivent pour la diffusion grand public : bitrate trop léger pour les diffuseurs de contenu (streaming avec grosse perte de piqué) ou éditeurs de galettes peu scrupuleux (fausse 4K). Et là, il peut y avoir un écart significatif avec le master d'origine.

Le gaming a ouvert la voie avec les algos DLSS pour upscaler en 4K une image qu'on est obligé de processer en 3D à une réso inférieure par manque de puissance GPU. Si je prends par exemple une vidéo YT en 1080p qui n'a de 1080p que le nom, elle aura une bien meilleure tête si on commence par la downscaler en 720p puis qu'on l'upscale ensuite par DLSS en 1080p ... L'IA ajoutera alors des détails (hautes fréquences spatiales) qui n'étaient pas là à l'origine : elle reconstitue en qqsorte l'info manquante ds le flux vidéo d'origine.

[jazzliberator]

Je viens de recevoir un nouveau lien vers la page officielle du Titan.
Le prix de 4000€ est confirmé.

Michel

Très bien le Lens Shift automatique.

[Emmanuel Piat]

Pour bien faire, il faut d'abord faire une FFT2D de chaque frame afin de déterminer sa réso effective (qui peut varier si bitrate variable), downscaler à cette réso (ce qui n'enlève aucune info), puis upscaler à la réso d'origine avec un algo d'IA qui va rajouter de l'info (en espérant que cette info soit pertinente, mais les IA sont de + en + douées ds ce domaine).

[Emmanuel Piat]

Évidemment, en pratique c'est un peu plus complexe car il faut que l'info ajoutée soit consistante de frame en frame : les algo d'IA doivent à la fois prendre en considération la dimension temporelle et la dimension spatiale du flux vidéo d'origine. C'est une des raisons qui fait qu'écrire un algo DLSS n'est pas si facile que ça ...

[MLill]

Notre technologie Dynamic Black Level Enhancement (DBLE) approfondit considérablement les noirs, amplifie le contraste de l’image et rend les zones très claires ou très sombres plus vivantes et réalistes

Je vois bien traiter ce problème par entraînement à partir d'exemples, éventuellement générés.

Michel

[Emmanuel Piat]

Pourquoi pas. Dans la manière de traiter l'info (tout domaine d'activité confondu), on va de + en + vers une scission méthodo où 2 approches vont s'opposer : soit tu mobilises de la RH (avec les salaires correspondants) pour développer une expertise qui te permet d'apporter des solutions à un pb, soit tu mets en oeuvre des ressources algorithmiques d'IA en espérant qu'elles feront aussi bien qu'une expertise humaine, voir mieux. Et puis ensuite, tu as toutes les approches intermédiaires ou l'IA ne prend en charge qu'une partie du pb car une expertise humaine partielle est déjà disponible. Bcp de personnes vivent déjà ce type de situation professionnelle où l'IA est de + en + présente en tant qu'outil d'aide à la résolution mais ou l'expertise humaine reste nécessaire.

[Rooky2]

Il semble que j'ai ouvert un sujet qui a un certain intérêt. Par contre, en réponse à ma question, aucun autre fabricant de VP HC est noté. Je ne suis pas un informaticien, mais le traitement de 8M pixels par image par un pouce FPGA ne me semble pas une tâche qui teste des limites soit en conception de la pouce, soit en programmation. En conséquence il semble possible que XGIMI entre dans ce domaine pour sa propre. Par exemple, il peut acheter une autre société spécialisé dedans.

Mais pourquoi ? C’est nettement moins cher d’acheter des pouces de Mediatec que de dépenser l’argent en R&D. C’est dans le sens de stratégie de développement que je vois les avantages :

1) Optimiser l’ensemble. C’est l’argument d’Apple, le hardware et software sont fait main en main, en conséquence ils sont beaucoup plus efficaces.
2) Garder ses innovations pour que les concurrents soient exclus. Il est clair si XGIMI faire une innovation avec une pouce de Mediatec, les concurrents peut copier son programmation, soit directement soit en reverse engineering. L’IA n’est qu’une piste d’innovation. En FPGA on n’est qu’au début.
3) Pour XGIMI c’est une première pas dans un longue chemin de développement. Éventuellement il va appliquer son savoir-faire informatique à tous ses VP, et à la fin arriver au meilleurs produits au moins cout.
4) Déjà le fait de faire un VP basé sur le DLP DMD 0.78 montre que XGIMI aime de prendre les risques, de sauter dans l’inconnu. De développer l’aspect informatique ouvre les horizons et les synergies potentiels : avec le pouce DLP, créer d’autres outils d’amélioration d’image, développer des nouvelles marches (lifestyle, fond du salle, professionnelle, …), compatibilité avec l’écran, etc. Dans le même sens qu’un préampli peut lire l’acoustiques de ton salle, pourquoi pas un VP peut lire les éléments visuelles ? Par exemple si ton moquette est rouge, il peut le voir et compensait en conséquence.

[jacko]

Ben ...

Meme via un sous-traitant une innovation se protège par l'intermédiaire des droits.

Des corrections colorimétriques avec prise en compte partiel de l'environnement ça existe déjà.
JVC est un bon exemple.

Gérer le métamérisme... là j'ai un doute, mais pourquoi pas.