Brevet FR3123752A1 — publié le 20221209

Selon un aspect, il est proposé un procédé de génération d’un rendu photoréaliste d’un produit cosmétique comprenant : - une obtention (10, 12) d’une image de référence ( ) d’un produit cosmétique (PC) réel appliqué sur une première personne (P1) et d’au moins une image source ( ) d’une deuxième personne (P2), - une mise en œuvre (13) d’un réseau de neurones artificiels encodeur (E) configuré pour déterminer des paramètres caractérisants ( ) du produit cosmétique (PC) à partir de l’image de référence ( ), puis - une mise en œuvre (14) d’un moteur de rendu physique réaliste (R) configuré pour générer une image transformée ( ) dans laquelle un rendu photoréaliste du produit cosmétique (PC) est appliqué sur la personne (P2) de ladite au moins une image source ( ) à partir des paramètres caractérisants ( ) du produit cosmétique (PC) déterminés par le réseau de neurones artificiels encodeur (E). Figure pour l’abrégé : Fig 1 PROCÉDÉ DE GÉNÉRATION D’UN RENDU PHOTORÉALISTE DE PRODUIT COSMÉTIQUE L’invention concerne la génération de rendus photoréalistes de produits cosmétiques, notamment pour une application de réalité augmentée. La réalité augmentée désigne une superposition artificielle, sur une scène réelle, d'éléments calculés par un système informatique. La réalité augmentée peut être utilisée pour obtenir un aperçu d’un résultat de la présence, dans la scène réelle, de l’élément calculé par le système informatique. Une application possible de la réalité augmentée est la superposition par un système informatique d’un produit cosmétique virtuel sur une personne. Une telle superposition permet d’avoir un aperçu d’une application du produit cosmétique sur la personne. Il est ainsi possible pour une personne d’essayer virtuellement des produits cosmétiques. Par exemple, le produit cosmétique peut être un produit de maquillage (fard, fond de teint, mascara, rouge à lèvres, gloss, vernis à ongles, un ligneur, etc…). Le produit cosmétique peut également être un produit capillaire comme une teinture. Il est complexe de générer et d’appliquer de manière réaliste un produit cosmétique virtuel sur une personne. Afin de simplifier l’application de produits cosmétiques virtuels sur une personne, les produits cosmétiques virtuels sont généralement limités à des produits prédéfinis, notamment à des produits ayant des nuances de couleurs prédéfinies. Une telle solution présente donc l’inconvénient de ne pas permettre à un utilisateur d’essayer virtuellement des produits cosmétiques non prévus parmi les produits prédéfinis. Afin de résoudre cet inconvénient, il a été proposé des procédés permettant d’appliquer virtuellement un produit cosmétique sur une personne à partir d’une image de référence d’une autre personne sur qui le produit cosmétique est appliqué réellement. Il a notamment été proposé d’utiliser des réseaux de neurones artificiels complexes configurés pour extraire l’apparence du produit cosmétique à partir de l’image de référence puis pour appliquer virtuellement le produit cosmétique extrait sur l’image d’une autre personne. De tels réseaux de neurones artificiels nécessitent des ressources informatiques de calcul importantes pour être mis en œuvre. En outre, le temps d’exécution de ces réseaux de neurones est relativement long. Ainsi, cette solution ne peut généralement pas être mise en œuvre sur des appareils portatifs, par exemple des téléphones intelligents, pour obtenir un rendu du produit cosmétique virtuel en temps réel. De plus, la qualité des rendus pouvant être obtenus par de tels réseaux de neurones artificiels dépend fortement des données utilisées pour entraîner ces réseaux de neurones artificiels. Par exemple, les rendus peuvent échouer lorsque le produit cosmétique à générer virtuellement présente des couleurs inhabituelles. Par ailleurs, il est possible d’utiliser des moteurs de rendu basés sur des principes physiques pour générer des rendus réalistes de produits cosmétiques. Ces moteurs de rendu sont désignés par l’expression « moteur de rendu physique réaliste ». Il est difficile de paramétrer correctement de tels moteurs de rendu pour qu’il génère un produit cosmétique donné de manière réaliste. En effet, il est alors nécessaire de définir des paramètres caractérisants du produit cosmétique pour les renseigner au moteur de rendu. La définition de ces paramètres caractérisants est complexe et fastidieuse. Il existe donc un besoin de proposer une solution simple permettant de générer des rendus photoréalistes de produits cosmétiques à partir d’une image d’un produit cosmétique réel appliqué sur une personne, notamment en temps réel avec des ressources informatiques de calcul limitées. Selon un aspect, il est proposé un procédé de génération d’un rendu photoréaliste d’un produit cosmétique comprenant : - une obtention d’une image de référence d’un produit cosmétique réel appliqué sur une première personne et d’au moins une image source d’une deuxième personne, - une mise en œuvre d’un réseau de neurones artificiels encodeur configuré pour déterminer des paramètres caractérisants du produit cosmétique à partir de l’image de référence, puis - une mise en œuvre d’un moteur de rendu physique réaliste, configuré pour générer une image transformée dans laquelle un rendu photoréaliste du produit cosmétique est appliqué sur la personne de ladite au moins une image source à partir des paramètres caractérisants du produit cosmétique déterminés par le réseau de neurones artificiels encodeur. Le procédé peut être utilisé pour générer sur une personne des rendus photoréalistes de produits cosmétiques de différents types. Par exemple, le procédé peut être utilisé pour générer sur une personne des rendus photoréalistes de produits de maquillage ou de produits capillaires. En particulier, les produits de maquillage peuvent être fard, du fond de teint, du mascara, du rouge à lèvres, du gloss, du vernis à ongles, un ligneur. Le produit capillaire peut être une teinture. Le moteur de rendu est configuré pour générer un rendu photoréaliste d’un produit cosmétique sur une personne à partir de certains paramètres du produit cosmétique. Un tel moteur de rendu est classique et bien connu de l’homme du métier. Le procédé met ainsi en œuvre un réseau de neurones artificiels entraîné pour extraire automatiquement des paramètres du produit cosmétique de l’image de référence. Ces paramètres permettent de configurer le moteur de rendu pour générer un rendu photoréaliste du produit cosmétique sur la personne. Le procédé permet donc d’obtenir un rendu photoréaliste d’un produit cosmétique pour tout produit cosmétique faisant partie du type de produit cosmétique pour lequel le moteur de rendu est adapté. Les produits cosmétiques virtuelles pouvant être générés ne se limitent donc pas à quelques produits cosmétiques prédéfinis. Le réseau de neurones artificiels utilisé présente l’avantage de nécessiter peu de ressources informatiques de calcul pour être exécuté, en comparaison notamment des méthodes classiques utilisant des réseaux graphiques inverses dans lesquelles est effectuée une décente de gradient. Le procédé proposé peut donc être mis en œuvre par des appareils à faibles capacités de calcul, notamment par des appareils portatifs, par exemple des téléphones intelligents (« smartphone »), des tablettes, etc… Avantageusement, l’obtention de ladite au moins une image source est effectuée par un dispositif photographique. En outre, l’image transformée est affichée sur un écran. Dans un mode de mise en œuvre avantageux, le produit cosmétique est un produit de maquillage des lèvres. Les paramètres du vecteur peuvent alors être une opacité, une couleur, une intensité de réflexion, une quantité et une texture du produit de maquillage des lèvres. Selon un autre aspect, il est proposé un procédé d’entraînement d’un réseau de neurones artificiels encodeur tel que décrit précédemment, comprenant : - une obtention de paramètres caractérisants prédéfinis associés à un produit cosmétique et d’une image source d’une personne, - une mise en œuvre d’un moteur de rendu physique réaliste tel que décrit précédemment configuré pour générer une image transformée dans laquelle un rendu photoréaliste du produit cosmétique est appliqué sur la personne de l’image source à partir des paramètres caractérisants prédéfinis, - une mise en œuvre du réseau de neurones artificiels encodeur pour déterminer les paramètres caractérisants du produit cosmétique à partir de l’image transformée, - une première comparaison entre les paramètres caractérisants déterminés par le réseau de neurones artificiels encodeur et les paramètres caractérisants prédéfinis, - une adaptation des poids du réseau de neurones artificiels encodeur en fonction d’un résultat de cette première comparaison. Dans un mode de mise en œuvre avantageux, le procédé d’entraînement du réseau de neurones artificiels encodeur comprend en outre : - une mise en œuvre d’un réseau de neurones artificiels de rendu entraîné pour imiter le moteur de rendu, ce réseau de neurones artificiels de rendu étant configuré pour générer une image transformée dans laquelle un rendu photoréaliste du produit cosmétique est appliqué sur la personne de l’image source à partir des paramètres caractérisants du produit cosmétique déterminés par le réseau de neurones artificiels encodeur, - une comparaison entre l’image transformée générée par le réseau de neurones artificiels de rendu et l’image transformée générée par le moteur de rendu, et dans lequel l’adaptation des poids du réseau de neurones artificiels encodeur est également effectuée en fonction d’un résultat de cette deuxième comparaison. Selon un autre aspect, il est proposé un produit programme d'ordinateur comprenant des instructions qui, lorsque le programme est exécuté par un ordinateur, conduisent celui-ci à : - obtenir une image de référence d’un produit cosmétique réel appliqué sur une première personne et au moins une image source d’une deuxième personne, - mettre en œuvre un réseau de neurones artificiels encodeur configuré pour déterminer des paramètres caractérisants du produit cosmétique à partir de l’image de référence, puis - mettre en œuvre un moteur de rendu physique réaliste configuré pour générer virtuellement un rendu photoréaliste du produit cosmétique appliqué sur la personne représentée dans ladite au moins une image source à partir des paramètres caractérisants du produit cosmétique déterminés par le réseau de neurones artificiels encodeur. Selon un autre aspect, il est proposé un système comprenant : - une mémoire dans laquelle est stocké le produit programme d’ordinateur tel que décrit précédemment et l’image de référence, - une unité de traitement configurée pour mettre en œuvre le produit programme d’ordinateur, - un dispositif photographique configuré pour acquérir ladite au moins une image source, - un écran configuré pour afficher l’image transformée générée par le moteur de rendu physique réaliste. D'autres avantages et caractéristiques de l’invention apparaîtront à l’examen de la description détaillée de modes de mise en œuvre et de réalisation, nullement limitatifs, et des dessins annexés sur lesquels : illustrent schématiquement des modes de réalisation et de mise en œuvre de l’invention. La illustre un mode de mise en œuvre d’un procédé de génération d’un rendu photoréaliste d’un produit cosmétique. Le produit cosmétique peut être un produit de maquillage du visage ou un produit capillaire. En particulier, les produits de maquillage peuvent être fard, du fond de teint, du mascara, du rouge à lèvres, du gloss, un ligneur. Le produit capillaire peut être une teinture. Le procédé de génération de rendu comprend une obtention 10 d’une image de référence . L’image de référence est une image d’un produit cosmétique réel PC appliqué sur une personne P1. Par exemple, lorsque le produit cosmétique est un produit de maquillage du visage ou un produit capillaire, l’image de référence peut être un portrait d’une personne sur qui est appliqué le produit de maquillage ou le produit capillaire. Ici, le produit cosmétique est un rouge à lèvres. Le procédé peut comprendre une délimitation 11 d’une zone d’intérêt ZI de l’image de référence , la zone d’intérêt ZI correspondant à la zone de l’image de référence dans laquelle se situe le produit cosmétique PC, ici la bouche de la personne P1 sur laquelle est appliqué le rouge à lèvres. Le procédé comprend également une obtention 12 d’au moins une image source . Ladite au moins une image source est au moins une image d’une personne P2 sur qui le produit cosmétique de l’image de référence n’est pas appliqué. Il est par exemple possible d’obtenir une seule image source ou bien une succession d’images d’une vidéo. Le procédé de génération de rendu permet d’appliquer virtuellement le produit cosmétique PC de l’image de référence sur la personne P2 de ladite au moins une image source . En particulier, le procédé de génération de rendu comprend une mise en œuvre 13 d’un réseau de neurones artificiels encodeur E. Ce réseau de neurones artificiels encodeur E est entraîné pour extraire des paramètres caractérisants d’un produit cosmétique d’une image reçue en entrée de ce réseau de neurones artificiels encodeur. Les paramètres caractérisants permettent de définir les caractéristiques du produit cosmétique présent dans l’image reçu en entrée. Par exemple, lorsque le produit cosmétique est un produit de maquillage des lèvres, notamment un rouge à lèvre ou un brillant à lèvres (« gloss »), les paramètres caractérisants peuvent être choisis parmi une opacité, une couleur, une intensité de réflexion, une quantité et une texture (rugosité) du produit de maquillage des lèvres. Le réseau de neurones artificiels encodeur E est par exemple un réseau de neurones convolutif. Différents modes de mise en œuvre d’un procédé d’entraînement du réseau de neurones artificiels encodeur E seront décrits dans la suite en relation avec les figures 3 et 4. Plus particulièrement, dans le procédé de génération de rendu, le réseau de neurones artificiels encodeur est mis en œuvre en prenant en entrée l’image de référence ou la zone d’intérêt définie de l’image de référence. Le réseau de neurones artificiels encodeur E permet alors de déterminer des paramètres caractérisants associés au produit cosmétique PC représenté dans l’image de référence ou dans la zone d’intérêt de l’image de référence. Ces paramètres caractérisants sont représentés dans un vecteur . Le procédé de génération de rendu comprend ensuite une mise en œuvre 14 d’un moteur de rendu R. Le moteur de rendu R est configuré pour recevoir en entrée au moins une image source et des paramètres caractérisants d’un produit cosmétique. Le moteur de rendu R est également configuré pour générer en sortie un rendu photoréaliste d’un produit cosmétique sur la personne représentée dans ladite au moins une image source à partir des paramètres caractérisants renseignés en entrée. Le moteur de rendu R est donc configuré pour générer au moins une image transformée, reprenant ladite au moins une image source, et dans laquelle le produit cosmétique généré est appliqué virtuellement sur la personne représentée de ladite au moins une image source. Le produit cosmétique généré présente alors les caractéristiques définis par les paramètres caractérisants renseignés en entrée du moteur de rendu R. En particulier, dans le procédé de génération de rendu, le moteur de rendu R est mis en œuvre en recevant en entrée ladite au moins une image source et le vecteur de paramètres caractérisants déterminé par le réseau de neurones artificiels encodeur. Le moteur de rendu permet alors de générer au moins une image transformée illustrant la personne P2 de ladite au moins une image source sur laquelle est appliqué virtuellement le produit cosmétique PC représenté dans l’image de référence . Un tel procédé de rendu peut être utilisé par un utilisateur pour essayer virtuellement un produit cosmétique. L’image source fournie est alors une image de cet utilisateur, par exemple son portrait. L’utilisateur peut fournir comme image de référence une image d’une personne sur qui est appliqué le produit cosmétique que veut essayer virtuellement l’utilisateur. Le procédé de génération de rendu peut également être utilisé pour générer simplement des vecteurs de paramètres caractérisants d’un produit cosmétique d’une image de référence . Ces vecteurs de paramètres caractérisants peuvent ensuite être utilisés en entrée d’un moteur de rendu, lorsqu’un utilisateur souhaite essayer virtuellement le produit cosmétique. La illustre un mode de mise en œuvre d’un moteur de rendu R configuré pour générer un rendu photoréalistique d’un produit de maquillage de lèvres PM appliqué sur une personne P3. Dans ce mode de réalisation, le moteur de rendu R reçoit à l’étape 20, des paramètres caractérisants relatifs à la couleur COL du produit de maquillage à lèvres PM, à la réflexion REF de ce produit PM et à la texture TXT de ce produit PM. Le moteur de rendu R reçoit également à l’étape 21 une image source de lèvres de la personne P3. Le moteur de rendu R peut alors ensuite calculer, à l’étape 22, un modèle en trois dimensions M3D des lèvres de l’image source . Le moteur de rendu R peut également estimer, à l’étape 23, les réflexions de lumières sur les lèvres de l’image source . Le moteur de rendu R détermine ensuite, à l’étape 24, des paramètres corrigés de couleur à partir des paramètres de couleur du produit de maquillage PM renseignés en entrée. Ces paramètres corrigés de couleur prennent en compte la luminosité sur les lèvres de l’image source. Ensuite, à l’étape 25, le moteur de rendu R génère une première image intermédiaire IM1 dans laquelle le moteur de rendu applique les paramètres corrigés de couleur sur les lèvres du l’image source, en prenant en compte le modèle en trois dimensions des lèvres calculé précédemment. Le moteur de rendu R génère ensuite, à l’étape 26, une deuxième image intermédiaire IM2 dans laquelle les paramètres de réflexion renseignés en entrée sont appliqués aux lèvres de la première image intermédiaire IM1 en prenant également en compte les réflexions de lumières sur les lèvres de l’image source. Le moteur de rendu R génère ensuite en sortie, à l’étape 27, une image transformée IMT dans laquelle les paramètres de texture renseignés en entrée sont appliqués aux lèvres de la deuxième image intermédiaire. La illustre un premier mode de mise en œuvre d’un procédé d’entraînement d’un réseau de neurones artificiels encodeur E tel que décrit précédemment. Le procédé comprend une obtention 30 d’au moins un vecteur prédéfini de paramètres caractérisants représentatifs des caractéristiques d’un produit cosmétique. Le procédé comprend également une obtention 31 d’une image . Cette image représente une personne P4 sur qui le produit cosmétique associé au vecteur prédéfini de paramètres caractérisants n’est pas appliqué. Le procédé comprend une mise en œuvre 32 du moteur de rendu R décrit précédemment en relation avec la figure 1. Le moteur de rendu R est mis en œuvre en prenant en entrée le vecteur prédéfini de paramètres caractérisants et l’image . La mise en œuvre 32 du moteur de rendu R permet d’obtenir une image transformée dans laquelle le produit cosmétique PC associé au vecteur de paramètres caractérisants est appliqué virtuellement sur la personne P4 représentée sur l’image . Le procédé peut comprendre une délimitation 33 d’une zone d’intérêt ZI de l’image transformée . La zone d’intérêt ZI correspond à la zone de l’image transformée dans laquelle se situe le produit cosmétique. Ensuite, le procédé d’entraînement comprend une mise en œuvre 34 du réseau de neurones artificiels encodeur E décrit précédemment. Le réseau de neurones artificiels encodeur E est mis en œuvre en prenant en entrée l’image transformée ou la zone d’intérêt ZI de cette image transformée. De la sorte, le réseau de neurones artificiels encodeur E permet de déterminer des paramètres caractérisants associés au produit cosmétique représenté dans l’image transformée ou dans la zone d’intérêt ZI de l’image transformée. Ces paramètres caractérisants sont représentés dans un vecteur . Le procédé comprend ensuite un calcul 35 d’un coût (en anglais « loss ») permettant de comparer le vecteur au vecteur attendu. Cette comparaison permet de déterminer un écart entre les valeurs du vecteur attendues et les valeurs du vecteur déterminées par le réseau de neurones artificiels encodeur E. En particulier, le coût peut être calculé selon la formule suivante : , n étant égal au nombre de vecteurs utilisés. Le procédé d’entraînement comprend ensuite une adaptation 36 des poids du réseau de neurones artificiels encodeur E, notamment par rétropropagation du gradient, à partir du coût calculé, afin de réduire l’écart entre les valeurs du vecteur attendues et les valeurs du vecteur déterminées par le réseau de neurones artificiels encodeur, et donc de minimiser le coût . Le procédé peut être répété pour différents vecteurs prédéfinis et/ou pour plusieurs images différentes afin d’améliorer les performances du réseau de neurones artificiels encodeur. La illustre un deuxième mode de mise en œuvre d’un procédé d’entraînement d’un réseau de neurones artificiels encodeur E tel que décrit précédemment. Le procédé comprend une obtention 40 d’au moins un vecteur prédéfini de paramètres caractérisants représentatifs des caractéristiques d’un produit cosmétique. Le procédé comprend également une obtention 41 d’une image . Cette image représente une personne P5 sur qui le produit cosmétique associé au vecteur prédéfini de paramètres caractérisants n’est pas appliqué. Le procédé comprend une mise en œuvre 42 du moteur de rendu R décrit précédemment en relation avec la figure 1. Le moteur de rendu R est mis en œuvre en prenant en entrée le vecteur prédéfini de paramètres caractérisants et l’image . La mise en œuvre 42 du moteur de rendu R permet d’obtenir une image transformée dans laquelle le produit cosmétique PC associé au vecteur de paramètres caractérisants est appliqué sur la personne P5 représentée sur l’image . Le procédé peut comprendre une délimitation 43 d’une zone d’intérêt ZI de l’image transformée , la zone d’intérêt ZI correspondant à la zone de l’image transformée dans laquelle se situe le produit cosmétique PC. Puis, le procédé d’entraînement comprend une mise en œuvre 44 du réseau de neurones artificiels encodeur E décrit précédemment. Le réseau de neurones artificiels encodeur E est mis en œuvre en prenant en entrée l’image transformée ou la zone d’intérêt ZI de cette image transformée. De la sorte, le réseau de neurones artificiels encodeur E permet de déterminer des paramètres caractérisants associés au produit cosmétique PC représenté dans l’image transformée ou dans la zone d’intérêt ZI de l’image transformée. Ces paramètres caractérisants sont représentés dans un vecteur . Ensuite, le procédé d’entraînement comprend une mise en œuvre 45 d’un réseau de neurones artificiels de rendu I. Ce réseau de neurones artificiels de rendu I est entraîné pour imiter le moteur de rendu R. Le réseau de neurones artificiels de rendu I est néanmoins différentiable du moteur de rendu R. Le réseau de neurones artificiels de rendu I peut être un réseau de neurones convolutif. En particulier, le réseau de neurones artificiels de rendu I est configuré pour recevoir en entrée une image source et des paramètres caractérisants d’un produit cosmétique. Le réseau de neurones artificiels de rendu est également configuré pour générer en sortie un rendu photoréaliste d’un produit cosmétique sur la personne représentée dans l’image source à partir des paramètres caractérisants renseignés en entrée. Le réseau de neurones artificiels de rendu I est donc configuré pour générer au moins une image transformée, reprenant l’image source, et dans laquelle le produit cosmétique généré est appliqué virtuellement sur la personne représentée dans ladite au moins une image source. Le produit cosmétique généré présente alors les caractéristiques définis par les paramètres caractérisants renseignés en entrée réseau de neurones artificiels de rendu. L’image transformée générée par le réseau de neurones artificiels de rendu est toutefois différentiable d’une image transformée générée par le moteur de rendu à partir d’un même vecteur de paramètres caractérisants associé à un produit cosmétique. En particulier, dans le procédé d’entraînement, le réseau de neurones artificiels de rendu I est mis en œuvre en recevant en entrée l’image source et le vecteur de paramètres caractérisants déterminé par le réseau de neurones artificiels encodeur. Le réseau de neurones artificiels de rendu permet alors d’obtenir une image transformée . Cette image transformée illustre alors la personne de ladite au moins une image source sur laquelle est appliqué virtuellement le produit cosmétique associé au vecteur . Le procédé comprend ensuite un calcul 46 d’un premier coût permettant de comparer le vecteur au vecteur attendu. Cette comparaison permet de déterminer un écart entre les valeurs du vecteur attendues et les valeurs du vecteur déterminées par le réseau de neurones artificiels encodeur. En particulier, le coût peut être calculé selon la formule suivante : , n étant égal au nombre de vecteurs utilisés. Le procédé comprend également un calcul 47 d’un deuxième coût permettant de comparer l’image transformée générée par le réseau de neurones artificiels de rendu à l’image transformée générée par le moteur de rendu. Cette comparaison permet de déterminer un écart entre l’image transformée attendue générée à partir du vecteur et l’image transformée générée à partir du vecteur déterminé par le réseau de neurones artificiels encodeur. En particulier, le coût peut être calculé selon la formule suivante : , n étant égal au nombre de vecteurs utilisés. Le procédé d’entraînement comprend ensuite une adaptation 48 des poids du réseau de neurones artificiels encodeur, notamment par rétropropagation du gradient, à partir du premier coût et du deuxième coût calculés. En particulier, le réseau de neurones artificiels encodeur est adapté à partir d’un coût total ouvant être calculé à partir de la formule suivante : , où et sont des coefficients prédéfinis de pondération. Un tel procédé d’entraînement permet de prendre en compte un impact des paramètres caractérisants du vecteur sur une image transformée générée à partir de ce vecteur. De la sorte, il est possible d’améliorer l’adaptation du réseau de neurones artificiels encodeur en prenant en compte les paramètres caractérisants ayant le plus d’impact sur l’image transformée . Le procédé peut être répété pour différents vecteurs prédéfinis et/ou pour plusieurs images différentes afin d’améliorer les performances du réseau de neurones artificiels encodeur. Le procédé peut être répété pour différents vecteurs prédéfinis et/ou pour plusieurs images différentes afin d’améliorer les performances du réseau de neurones artificiels encodeur. La illustre un mode de mise en œuvre d’un procédé d’entraînement du réseau de neurones artificiels de rendu I. Le procédé comprend une obtention 50 d’au moins un vecteur prédéfini de paramètres caractérisants représentatifs des caractéristiques d’un produit cosmétique. Le procédé comprend également une obtention 51 d’une image . Cette image représente une personne P6 sur qui le produit cosmétique associé au vecteur prédéfini de paramètres caractérisants n’est pas appliqué. Le procédé comprend une mise en œuvre 52 du moteur de rendu R décrit précédemment en relation avec la figure 1. Le moteur de rendu R est mis en œuvre en prenant en entrée le vecteur prédéfini de paramètres caractérisants et l’image . La mise en œuvre 52 du moteur de rendu R permet d’obtenir une image transformée dans laquelle le produit cosmétique PC associé au vecteur de paramètres caractérisants est appliqué sur la personne P6 représentée sur l’image . Le procédé comprend une mise en œuvre 53 du réseau de neurones artificiels de rendu I. Le réseau de neurones artificiels de rendu I est mis en œuvre en prenant en entrée le vecteur prédéfini de paramètres caractérisants et l’image . La mise en œuvre du réseau de neurones artificiels de rendu permet d’obtenir une image transformée dans laquelle le produit cosmétique PC associé au vecteur de paramètres caractérisants est appliqué sur la personne P6 représentée sur l’image . Le procédé comprend ensuite un calcul 54 d’un coût permettant de comparer l’image transformée générée par le réseau de neurones artificiels de rendu I à l’image transformée générée par le moteur de rendu R. Cette comparaison permet de déterminer un écart entre l’image transformée et l’image transformée attendue. En particulier, le coût peut être calculé selon la formule suivante : , n étant égal au nombre de vecteurs utilisés. Le procédé d’entraînement comprend ensuite une adaptation 55 des poids du réseau de neurones artificiels de rendu I, notamment par rétropropagation du gradient, à partir du coût calculé, afin de réduire l’écart entre l’image transformée et l’image transformée , et donc de minimiser le coût . Le procédé peut être répété pour différents vecteurs prédéfinis et/ou pour plusieurs images différentes afin d’améliorer les performances du réseau de neurones artificiels de rendu. La illustre un mode de réalisation d’un système SYS configuré pour mettre en œuvre un procédé de génération de rendu photoréaliste d’un produit cosmétique tel que décrit précédemment en relation avec la . Le système SYS comprend une mémoire MEM dans laquelle est stocké un programme d’ordinateur PRG. Ce programme d’ordinateur PRG comprend des instructions qui, lorsque le programme est exécuté par un ordinateur, conduisent celui-ci à mettre en œuvre le procédé de génération de rendu photoréaliste d’un produit cosmétique. Une image de référence est également stockée dans la mémoire MEM. Cette image de référence représentant une personne sur qui est appliqué un produit cosmétique. Le système SYS comprend également un dispositif photographique APH configuré pour acquérir au moins une image source d’une personne. Cette image source peut alors être stockée dans la mémoire MEM. Le système SYS comprend une unité de traitement UT configurée pour mettre en œuvre le programme d’ordinateur stocké dans la mémoire. De la sorte, l’unité de traitement UT est configurée pour mettre en œuvre le procédé de génération de rendu tel que décrit précédemment. L’unité de traitement UT est ainsi configurée pour générer une image transformée dans laquelle un rendu photoréaliste du produit cosmétique est appliqué sur la personne de l’image source à partir de l’image de référence stockée en mémoire MEM. Le système comprend en outre un écran ECR configuré pour afficher l’image transformée. Le système peut par exemple être un appareil portatif, par exemple un téléphone intelligent (« smartphones »), une tablette électronique, etc… Procédé de génération d’un rendu photoréaliste d’un produit cosmétique comprenant : - une obtention (10, 12) d’une image de référence ( ) d’un produit cosmétique (PC) réel appliqué sur une première personne (P1) et d’au moins une image source ( ) d’une deuxième personne (P2), - une mise en œuvre (13) d’un réseau de neurones artificiels encodeur (E) configuré pour déterminer des paramètres caractérisants ( ) du produit cosmétique (PC) à partir de l’image de référence ( ), puis - une mise en œuvre (14) d’un moteur de rendu physique réaliste (R) configuré pour générer une image transformée ( ) dans laquelle un rendu photoréaliste du produit cosmétique (PC) est appliqué sur la personne (P2) de ladite au moins une image source ( ) à partir des paramètres caractérisants ( ) du produit cosmétique (PC) déterminés par le réseau de neurones artificiels encodeur (E). Procédé selon la revendication 1, dans lequel l’obtention de ladite au moins une image source ( ) est effectuée par un dispositif photographique (APH), et dans lequel l’image transformée ( ) est affichée sur un écran (ECR). Procédé selon l’une quelconque des revendications 1 ou 2, dans lequel le produit cosmétique (PC) est un produit de maquillage des lèvres, et dans lequel les paramètres du vecteur sont une opacité, une couleur, une intensité de réflexion, une quantité et une texture du produit de maquillage des lèvres. Procédé d’entraînement d’un réseau de neurones artificiels encodeur de l’une des revendications 1 à 3, comprenant : - une obtention (30, 40, 31, 41) de paramètres caractérisants prédéfinis ( ) associés à un produit cosmétique et d’une image source ( ) d’une personne, - une mise en œuvre (32, 42) d’un moteur de rendu physique réaliste (R) selon l’une des revendications 1 à 3 configuré pour générer une image transformée ( ) dans laquelle un rendu photoréaliste du produit cosmétique est appliqué sur la personne (P4, P5) de l’image source ( ) à partir des paramètres caractérisants prédéfinis, - une mise en œuvre (34, 44) du réseau de neurones artificiels encodeur (E) pour déterminer les paramètres caractérisants ( ) du produit cosmétique à partir de l’image transformée, - une première comparaison (35, 46) entre les paramètres caractérisants ( ) déterminés par le réseau de neurones artificiels encodeur (E) et les paramètres caractérisants prédéfinis ( ), - une adaptation (36, 48) des poids du réseau de neurones artificiels encodeur en fonction d’un résultat de cette première comparaison. Procédé d’entraînement selon la revendication 4, comprenant en outre : - une mise en œuvre (45) d’un réseau de neurones artificiels de rendu (I) entraîné pour imiter le moteur de rendu (R), ce réseau de neurones artificiels de rendu (I) étant configuré pour générer une image transformée ( ) dans laquelle un rendu photoréaliste du produit cosmétique est appliqué sur la personne (P5) de l’image source ( ) à partir des paramètres caractérisants du produit cosmétique déterminés par le réseau de neurones artificiels encodeur (E), - une comparaison (47) entre l’image transformée ( ) générée par le réseau de neurones artificiels de rendu (I) et l’image transformée ( ) générée par le moteur de rendu (R), et dans lequel l’adaptation (48) des poids du réseau de neurones artificiels encodeur (E) est également effectuée en fonction d’un résultat de cette deuxième comparaison. Produit programme d'ordinateur comprenant des instructions qui, lorsque le programme est exécuté par un ordinateur, conduisent celui-ci à : - obtenir une image de référence ( ) d’un produit cosmétique (PC) réel appliqué sur une première personne (P1) et au moins une image source ( ) d’une deuxième personne (P2), - mettre en œuvre un réseau de neurones artificiels encodeur (E) configuré pour déterminer des paramètres caractérisants ( ) du produit cosmétique (PC) à partir de l’image de référence ( ), puis - mettre en œuvre un moteur de rendu physique réaliste (R) configuré pour générer une image transformée ( ) dans laquelle un rendu photoréaliste du produit cosmétique (PC) est appliqué sur la personne (P2) de ladite au moins une image source ( ) à partir des paramètres caractérisants ( ) du produit cosmétique (PC) déterminés par le réseau de neurones artificiels encodeur (E). Système comprenant : - une mémoire (MEM) dans laquelle est stocké le produit programme d’ordinateur (PRG) selon la revendication 6 et l’image de référence ( ), - une unité de traitement (UT) configurée pour mettre en œuvre le produit programme d’ordinateur (PRG), - un dispositif photographique (APH) configuré pour acquérir ladite au moins une image source ( ), - un écran (ECR) configuré pour afficher l’image transformée ( ) générée par le moteur de rendu physique réaliste (R).