Les dix projets des Adobe MAX 2026 Sneaks, du pinceau à la vidéo

Les dix projets de recherche couvrent vidéo, son, photo et dessin. Deux Sneaks sont proposés à l’essai, aux côtés de Custom Filters.

Le pinceau suit le relief d’une photographie ; un glisser-déposer adapte la perspective d’un dessin. Les Adobe MAX 2026 Sneaks, présentés à Miami Beach lors d’une session animée par Terry Crews, explorent les commandes données aux outils de création autant que leurs capacités de génération. Dix projets de recherche couvrent l’image, la vidéo, le son et le travail vectoriel.

Il s’agit de prototypes, avec des niveaux d’accès différents. Certaines démonstrations disposent déjà d’un point d’entrée expérimental dans Adobe Labs, tandis que d’autres restent présentées sur scène et dans des fiches de recherche. Les liens vers Photoshop, Premiere ou Firefly figurant dans ces fiches désignent parfois des outils voisins déjà commercialisés ; ils ne signifient pas que le Sneak correspondant y est intégré. Peindre sur les surfaces et remodeler les objets

Pour retoucher une photographie, Project Deep Brush cherche à distinguer la forme des surfaces, leur couleur et leur éclairage. Le prototype décompose l’image en couches correspondant à ces propriétés physiques. Un trait de pinceau peut alors épouser un relief, une nouvelle couleur conserver les ombres existantes, ou une intervention modifier la lumière dans la scène.

Les usages décrits vont du marquage d’un mur à l’application d’un logo sur une bouteille ou un vêtement. En retouche beauté, les chercheurs évoquent le maquillage et la modification d’une couleur de cheveux en tenant compte du visage et de la lumière. Ces opérations partent d’une photographie dont les propriétés sont estimées, sans demander à l’utilisateur de fournir un modèle 3D. L’équipe indique avoir travaillé avec un artiste professionnel pour concevoir l’expérience.

La manipulation passe par d’autres commandes dans Project Hands On. Le système analyse les objets présents, puis construit des contrôles directement sur le canvas. Sur une tasse, des points peuvent apparaître sur l’anse pour en modifier la forme en les déplaçant. L’utilisateur agit sur le détail concerné plutôt que de décrire successivement chaque correction.

La segmentation des objets et les modèles vision-langage servent à déterminer ce qui peut être manipulé. La fiche situe le projet dans le prolongement de travaux sur les propriétés d’objets, déjà exploités dans l’outil Edit Object de Firefly. Le prototype présenté aux Sneaks ajoute une interface de manipulation adaptée au contenu, destinée à la retouche ciblée, au concept art ou à l’exploration de formes de produits. Transférer une retouche et conserver un résultat modifiable

Le copier-coller prend une autre signification avec Project Rinse Repeat. Après une intervention sur une zone de l’image, le système récupère les opérations réalisées et les adapte à une autre cible. Une correction appliquée à une personne pourrait être transférée aux autres membres d’un groupe ; un traitement de texte pourrait être repris dans une composition différente.

Le résultat est recréé avec les outils natifs de Photoshop, ses calques et ses masques. Les modifications restent donc accessibles pour une reprise manuelle. L’enjeu dépasse l’application uniforme d’un réglage : le prototype sélectionne les interventions pertinentes selon le contenu rencontré et peut prolonger un traitement à partir de plusieurs exemples. La photographie de produits et les déclinaisons de campagne font partie des usages envisagés.

Dans le dessin vectoriel, Project Link Up interprète le déplacement d’un élément comme une indication de composition. Glisser une voiture dans une place de stationnement illustrée peut conduire à ajuster sa perspective, son échelle et son style. Le trajet, la direction et la vitesse du geste interviennent dans la manière dont les éléments se combinent.

L’illustration produite demeure vectorielle et modifiable. Les applications décrites comprennent l’intégration d’objets dans un décor, la combinaison de dessins avec des lettres et la création d’icônes. Les chercheurs identifient la continuité visuelle comme une difficulté centrale : une différence de couleur, d’échelle ou de superposition peut suffire à rendre l’assemblage incohérent. Préparer un personnage et explorer son décor

Avant la génération d’un film, Project Screen Test propose de développer un personnage en dialoguant avec lui. Son apparence et sa voix sont associées à une personnalité que la conversation aide à préciser. Le profil constitué guide ensuite la génération vidéo, pour éviter de reformuler tous ses traits dans chaque instruction.

À l’origine du projet, Gabi Duncombe, ancienne cinéaste et designer, cherchait à retrouver une partie des échanges entre réalisation et interprétation. Le prototype vise un travail de préparation : explorer les réactions d’un personnage, essayer des dialogues ou préciser ses motivations. Les usages proposés incluent aussi les personnages de jeux et les simulations de conversations, sans démontrer à ce stade une constance de jeu sur un film entier.

Pour le décor, Project Sight Span transforme une image en environnement navigable. Le processus comporte deux étapes : une scène 3D légère sert à déplacer la caméra et à chercher un cadrage ; une génération d’image distincte produit ensuite le plan final à partir de la référence et du point de vue choisi. L’équipe vise environ dix à vingt secondes pour construire l’environnement de prévisualisation, pas pour garantir toute la production finale.

La préparation de décors, le storyboard et la recherche d’angles de prise de vue constituent les principales applications décrites. Une image de référence peut servir à explorer un plan large, une vue de dessus ou un autre angle sur un produit. Les zones absentes de la photographie doivent être inférées : le dispositif produit des vues plausibles à explorer, sans établir un relevé fidèle de ce qui se trouvait hors champ. Modifier plusieurs plans, diriger le flux et régler le timing

La continuité entre les plans est au centre de Project Scene Sweep. Le système commence par repérer les coupes et les apparitions des