Brevet FR3138548A1 — publié le 20240202

METHODES ET APPAREILS DE DETERMINATION ET D'UTILISATION DE DIRECTIONS CONTROLABLES DE L’ESPACE DE GAN Méthodes, appareils et techniques se rapportant à la détermination de directions dans un espace latent de GAN et à l’obtention de contrôles démêlés sur la sémantique de sortie de GAN, par exemple, pour permettre l’utilisation de celle-ci pour générer des images synthétisées telles que pour une utilisation dans le but de former un autre modèle ou créer une réalité augmentée. Les présents méthodes, appareils et techniques, conformément aux modes de réalisation, utilisent les directions de gradient de réseaux auxiliaires pour contrôler la sémantique dans des codes latents de GAN. Il est démontré qu’il est possible d’utiliser des quantités minimales de données étiquetées ayant des tailles aussi petites que 60 échantillons, lesquelles données pouvant être obtenues rapidement sous surveillance humaine. Est également montré ici, conformément à des modes de réalisation, la sélection de canaux de codes latents importants avec des masques pendant la manipulation, ce qui entraîne des contrôles plus démêlés. Figure pour l'abrégé : néant METHODES ET APPAREILS DE DETERMINATION ET D'UTILISATION DE DIRECTIONS CONTROLABLES DE L’ESPACE DE GAN DOMAINE Cette divulgation concerne un traitement d'image utilisant l’intelligence artificielle et des réseaux neuronaux profonds, y compris des réseaux antagonistes génératifs (GAN), tels que pour créer une réalité augmentée. Plus particulièrement, cette divulgation concerne des méthodes et des appareils pour déterminer et utiliser des directions contrôlables d'espace de GAN. CONTEXTE Des GAN ont été appliqués avec succès pour contrer diverses tâches telles que la simulation d’effets de maquillage sur le visage humain ou le changement de couleurs de cheveux pour fournir une technologie réaliste de réalité augmentée (RA) dans l’industrie de la beauté. Néanmoins, des modèles génératifs conditionnels qui offrent des contrôles sur la sémantique de sortie nécessitent généralement de grandes quantités de données de formation étiquetées, qui peuvent être coûteuses et longues à obtenir. De plus, des artefacts et des emmêlements d’attributs apparaissent parfois dans les résultats de retouche du visage actuels, ce qui peut entraîner une réduction de l’expérience utilisateur générale. Il est souhaitable d’obtenir des contrôles sur la sémantique de sortie de GAN d'origine, en vue d’améliorer l’expérience utilisateur en supprimant les artefacts ou en démêlant les attributs lors de la retouche de visages humains et en générant de grandes quantités de données synthétiques étiquetées pour former des modèles conditionnels. RESUME Les présents méthodes, appareils et techniques se rapportent à la détermination de directions dans un espace latent de GAN et à l’obtention de contrôles démêlés sur la sémantique de sortie de GAN, par exemple, pour permettre l’utilisation de celle-ci pour générer des images synthétisées telles que pour une utilisation dans le but de former un autre modèle ou créer une réalité augmentée. Les présents méthodes, appareils et techniques, conformément à des modes de réalisation, utilisent les directions de gradient de réseaux auxiliaires pour contrôler la sémantique dans des codes latents de GAN. Il est démontré qu’il est possible d’utiliser des quantités minimales de données étiquetées avec des tailles aussi petites que 60 échantillons, lesquelles données peuvent être obtenues rapidement sous surveillance humaine. Est également montré ici, conformément à des modes de réalisation, la sélection de canaux de codes latents importants avec des masques pendant la manipulation, ce qui entraîne des contrôles plus démêlés. L’invention concerne un dispositif informatique comprenant : un processeur et un dispositif de stockage, le dispositif de stockage contenant des instructions qui, lorsqu’elles sont exécutées par le processeur, amènent le dispositif informatique à : fournir un générateur et un réseau auxiliaire partageant un espace latent, le générateur étant configuré pour générer des images synthétisées présentant des attributs sémantiques interprétables par l’homme et le réseau auxiliaire comprenant une pluralité de classificateurs d’attribut sémantique, y compris un classificateur d’attribut sémantique pour chaque attribut sémantique à commander lors de la génération d’une image synthétisée à partir d’une image source, chaque classificateur d’attribut sémantique étant configuré pour classer une présence d’un des attributs sémantiques dans des images et fournir une direction significative pour commander le un des attributs sémantiques dans les images synthétisées du générateur ; et lors d'une demande au générateur de générer l’image synthétisée à partir de l’image source, appliquer un contrôle d’attribut sémantique respectif pour contrôler un attribut sémantique respectif dans l’image synthétisée, le contrôle d’attribut sémantique respectif répondant à la direction significative fournie par le classificateur associé à l’attribut sémantique. L’invention peut en outre présenter une ou plusieurs des caractéristiques ci-dessous : - la direction significative comprend une direction de gradient, et les instructions amènent le dispositif informatique à calculer un contrôle d’attribut sémantique respectif à partir d’une direction de gradient respective du classificateur associé à l’attribut sémantique ; - pour contrôler deux attributs sémantiques ou plus, les instructions amènent le dispositif informatique à combiner chaque direction de gradient respective de chaque classificateur associé aux deux attributs sémantiques à commander ou plus ; - les instructions amènent le dispositif informatique à démêler le contrôle d’attribut sémantique respectif avant application au générateur ; - chaque contrôle d’attribut sémantique respectif comprend un vecteur de direction de gradient respectif calculé à partir de paramètres du classificateur d’attribut sémantique respectif associé au contrôle d’attribut sémantique respectif ; et démêler un contrôle d’attribut sémantique respectif d’un autre contrôle d’attribut sémantique respectif consiste à supprimer des dimensions de données importantes du vecteur de direction de gradient associé au un contrôle d’attribut sémantique respectif du vecteur de direction de gradient associé à l’autre contrôle d’attribut sémantique respectif ; - les dimensions de données importantes supprimées répondent à un seuil identifiant ces dimensions de données présentant une valeur absolue supérieure ou égale au seuil ; - si la i -ème dimension de données pour le vecteur de direction de gradient associé au contrôle d’attribut sémantique respectif est identifiée par le seuil, la i -ème dimension de données correspondante pour le vecteur de direction de gradient associé à l’autre contrôle d’attribut sémantique respectif est remise à zéro ; - les instructions amènent le dispositif informatique à recevoir une entrée identifiant au moins l’un des attributs sémantiques respectifs à contrôler par rapport à l’image source ; - l’entrée identifiant au moins l'un des attributs sémantiques respectifs comprend une entrée granulaire pour déterminer une quantité d’attribut sémantique à appliquer lors de la génération de l’image synthétisée ; - les instructions amènent le dispositif informatique à réaliser l'une quelconque ou plusieurs des actions consistant à : fournir le générateur et le réseau auxiliaire pour générer les images synthétisées en tant que service ; fournir une interface d’e-commerce pour acheter un produit ou un service ; fournir une interface de recommandation pour recommander un produit ou un service ; et fournir une interface de réalité augmentée à l'aide de l’image synthétisée pour fournir une expérience de réalité augmentée. [Fig 1A] Les Figures 1A, 1B et 1C illustrent une vue d’ensemble d'aspects liés à la formation et/ou à l’architecture divulgués dans le présent document, conformément à des modes de réalisation respectifs. La Fig. 1A est une représentation graphique d’un dispositif informatique fournissant un réseau neuronal convolutionnel (CNN) conformément à un mode de réalisation. La Fig. 1B est une représentation graphique de dimensions de gradients respectifs pour attributs sémantiques et, conformément à un mode de réalisation. La est un organigramme d'opérations d’une optimisation en une étape, conformément à un mode de réalisation. La est un tableau d’images pour illustrer le démêlage d'attributs sémantiques, à savoir, le sourire des lunettes, sur des images faciales conformément à un mode de réalisation. La est un pseudocode listant des opérations, conformément à un mode de réalisation. La est un tableau d’images pour illustrer des résultats de manipulation d'attributs sémantiques à l'aide d'un réseau neuronal contrôlable, conformément à un mode de réalisation. La est un tableau d’images pour illustrer des résultats de démêlage d'attributs sémantiques à l'aide d'un réseau neuronal contrôlable, conformément à un mode de réalisation. La est un tableau d’images visualisant des directions trouvées pour comparer trois réseaux neuronaux contrôlables, à savoir deux réseaux neuronaux contrôlables préalablement connus et un réseau neuronal contrôlable conformément à un présent mode de réalisation. La est un tableau d’images montrant une comparaison de résultats de démêlage d’attributs obtenus par un réseau neuronal contrôlable préalablement connu et un réseau neuronal contrôlable conformément à un présent mode de réalisation. La est un schéma fonctionnel d’une interface utilisateur graphique (GUI) pour produire une image synthétisée à partir d’une image source à l’aide d’un GAN contrôlable, conformément à un mode de réalisation. La est un schéma fonctionnel d’un système informatique, conformément à un mode de réalisation. Les Figs. 10 et 11 sont des organigrammes montrant des opérations, conformément à des présents modes de réalisation respectifs. Le présent concept est mieux décrit par le biais de certains de ses modes de réalisation, qui sont décrits ici en référence aux dessins annexés, sur lesquels des références numériques similaires se rapportent à des caractéristiques similaires tout le long. Il doit être entendu que le terme invention, lorsqu’il est utilisé ici, est destiné à désigner le concept inventif sous-jacent aux modes de réalisation décrits ci-dessous et pas seulement les modes de réalisation eux-mêmes. Il doit être également entendu que le concept inventif général ne se limite pas aux modes de réalisation illustratifs décrits ci-dessous et que les descriptions suivantes doivent être lues de ce point de vue. DESCRIPTION DETAILLEE Bien que les modèles de GAN soient capables de générer des images très réalistes en raison d’entrées aléatoires de leur espace latent, le processus de génération est habituellement une boîte noire, d’où l’absence de contrôle direct sur la sémantique de sortie. Néanmoins, les travaux précédents [VB20, VB20, SZ21, HHLP20, SYTZ20] ont montré que des directions et des canaux significatifs existent dans l’espace latent de GAN, et l’interpolation linéaire dans ces directions ou la modification de valeurs de canal individuel entraîne des transformations interprétables, par ex. ajout de lunettes ou de sourire sur le visage d’une personne. Un objectif des méthodes, appareils et techniques décrits dans le présent document est de déterminer (par ex. apprendre) des directions dans l’espace latent de GAN et d'obtenir des contrôles démêlés sur la sémantique de sortie de GAN, par exemple, pour permettre l’utilisation de telles directions apprises pour créer des réalités augmentées, générer des images synthétisées pour former un modèle, etc. L’accent est mis ici sur la tâche de retouche du visage humain, utile dans l’industrie de la beauté ainsi que dans d’autres. À cette fin, les présents méthodes, appareils et techniques, conformément à des modes de réalisation, utilisent les directions de gradient de réseaux auxiliaires pour contrôler la sémantique dans des codes latents de GAN. Il est démontré qu’il est possible d’utiliser des quantités minimales de données étiquetées avec des tailles aussi petites que 60 échantillons, lesquelles données peuvent être obtenues rapidement sous surveillance humaine. Est également montré ici, conformément à des modes de réalisation, la sélection de canaux de codes latents importants avec des masques basés sur le Grad-CAM pendant la manipulation, ce qui entraîne des contrôles plus démêlés. La section suivante passe en revue les travaux précédents dans des domaines pertinents pour contextualiser les présents enseignements. Les réseaux antagonistes génératifs (GAN), introduits par [GPAM + 14], dominent actuellement le domaine de la modélisation générative avec sa forte capacité à synthétiser des images photoréalistes. En général, les GAN se composent de deux réseaux, incluant un générateur qui apprend une cartographie depuis son espace latent sur l’espace d’image, et un discriminateur qui distingue les images synthétisées par GAN des images réelles, et les deux réseaux sont formés conjointement de manière antagoniste. Différentes variantes de GAN ont été proposées pour améliorer la fidélité de production et la stabilité de formation [ACB17, BDS18, CCK + 18, KLA18, KLA + 20], et il y a un intérêt croissant de la recherche pour l’étude de l’espace latent de ces modèles de GAN d'origine, qui offre plus de contrôle sur le processus de génération. La manipulation sémantique latente pour les GAN a été étudiée par plusieurs travaux précédents [VB20, VB20, SZ21, HHLP20, SYTZ20, PBH20], et il a été démontré que des directions et canaux significatifs existent dans l’espace latent/espace de caractéristiques de GAN. Une ligne de travaux découvre des contrôles sur la sémantique de sortie pour les GAN inconditionnels avec supervision explicite [SYTZ20, WLS21]. Par exemple, InterFaceGAN [SYTZ20] suppose que pour toute sémantique binaire (par ex., mâle vs femelle), il existe un hyperplan servant de limite de séparation dans l’espace latent, et son vecteur normal représente la direction significative. En utilisant des classificateurs préformés sur l’ensemble de données CelebA [LLWT15] pour générer des pseudo-étiquettes d’images synthétisées par GAN, les limites de séparation sont ensuite apprises à l’aide de machines vectorielles d’état (SVM) formées sur des données appariées avec des codes latents de GAN et les étiquettes sémantiques correspondantes. [WLS21] découvre des canaux qui contrôlent les effets localisés dans un espace d’activation de GAN avec l’aide de réseaux de segmentation sémantique préformés. Cependant, la plage de contrôles trouvés par ces méthodes supervisées est normalement limitée, car ils nécessitent de grandes quantités de données étiquetées ou de réseaux neuronaux préformés, et les contrôles appris sont parfois emmêlés. Une autre ligne de travaux découvre ces contrôles de manière auto-supervisée ou de manière non supervisée [HHLP20, CVB21, VB20]. Par exemple, GANSpace [HHLP20] identifie des directions latentes importantes en appliquant une analyse de principaux composants (PCA) à des vecteurs dans l’espace latent ou dans l’espace de caractéristiques de GAN, et [VB20] découvre des directions interprétables dans l’espace latent de GAN en optimisant conjointement les directions et un reconstructeur qui récupère ces directions et forces de manipulation à partir d’images générées sur la base des codes latents de GAN manipulés. Bien que ces méthodes ne nécessitent pas de données étiquetées, elles impliquent normalement des examens manuels approfondis de différentes directions de manipulation et l’identification de contrôles significatifs. Plus important encore, et se distinguant des techniques, etc. enseignées conformément aux présents modes de réalisation, le contrôle d’une sémantique cible n’est pas toujours garanti. Les connaissances basées sur le gradient ont été exploitées pour améliorer l’interprétabilité [ZKL + 16, SCD + 17] ou la stabilité de formation [WDB + 19] de réseaux neuronaux. Par exemple, [SCD + 17] utilise des informations de gradient à partir de sorties de classification pour obtenir des cartes de localisation qui montrent des preuves visuelles dans les images. [WDB + 19] propose d’augmenter la stabilité de la dynamique de formation des GAN en ajoutant une étape supplémentaire avant d’optimiser conjointement le générateur et le discriminateur, à laquelle le code latent est d’abord optimisé vers des régions considérées comme plus réelles par le discriminateur, et la direction est obtenue en calculant le gradient par rapport aux codes latents. Contrairement à [WDB + 19] et conformément aux présents modes de réalisation, jusqu’alors inédits dans la littérature, des gradients de classificateurs binaires auxiliaires sont utilisés pour obtenir des contrôles sur la sémantique de sortie de GAN. Ainsi, conformément aux modes de réalisation, sont décrits ici des méthodes, appareils et techniques qui permettent d’obtenir des contrôles démêlés dans l’espace latent de GAN, qui trouvent d’abord des directions significatives sémantiquement en calculant des gradients de classificateurs binaires qui notent différentes sémantiques en fonction des entrées de code latent, puis sélectionnent des dimensions importantes dans le code latent pour le démêlage d’attributs pendant la manipulation. DETERMINATION DE DIRECTIONS SEMANTIQUEMENT SIGNIFICATIVES La Fig. 1A est une représentation graphique d’un dispositif informatique 100, conformément à un mode de réalisation, comprenant une architecture CNN 102 et une sortie d’image (par ex. images 104 comprenant 104A et 104B) telles que stockées dans un dispositif de stockage 106 du dispositif 100. La Fig. 1B est une représentation graphique d’une partie du dispositif de stockage 106 stockant les dimensions de gradients respectifs 132 et 130 pour des attributs sémantiques et, conformément à un mode de réalisation. Le graphique montre le démêlage des dimensions d’un gradient pour un attribut vis-à-vis des dimensions correspondantes d’un gradient pour un attribut . La est un organigramme d'opérations 150 d’une optimisation en une étape, conformément à un mode de réalisation, et tel que décrit plus en détail ci-dessous. L’architecture CNN 102 comprend un GAN contrôlable 108 configuré pour générer des images de sortie 104A et 104B à partir de codes latents respectifs et (par ex. parties respectives de l’espace latent du GAN 108). Les images 104A et 104B montrent une image faciale présentant différents attributs sémantiques. Dans l’exemple illustré, le visage de l’individu dans l’image 104A est sans sourire alors que le visage du même individu dans l’image 104B est avec sourire. L’architecture CNN 102 comprend en outre une pluralité de réseaux auxiliaires 110 respectifs, un pour chaque attribut sémantique devant être contrôlé par le GAN 108. La pluralité de réseaux auxiliaires 110 comprend des fonctions de cartographie respectives, lesquels réseaux auxiliaires 110 sont formés avec le GAN 108 pour découvrir des directions significatives pour chaque attribut sémantique à contrôler. Selon un mode de réalisation, les fonctions de cartographie comprennent des classificateurs binaires. La Fig. 1A montre uniquement les détails de la case 112 se rapportant à l’un des classificateurs respectifs du réseau auxiliaire 110 pour plus de simplicité, à savoir la fonction de cartographie 110A pour l’attribut sémantique . Sur la Fig. 1A, chacun parmi le GAN 108 et les réseaux auxiliaires 110 est préalablement formé avec des images de formation pour chacun des attributs sémantiques (par ex. 60 images par attribut sémantique). Comme indiqué dans la case 112, pour manipuler un attribut sémantique , par ex., un sourire, pour un code latent de GAN , la direction de gradient 114 de la fonction de cartographie qui cartographie les codes latents de GAN (par ex. ) sur des notes sémantiques pour est utilisée comme entrée pour dériver un modifié (c'est-à-dire ) pour le GAN 108. L’équation pour dériver le modifié est décrite plus en détail ci-dessous. Référence est ensuite faite à la Fig. 1B. Conformément à un mode de réalisation, les attributs sémantiques sont démêlés. Les dimensions importantes pour la manipulation de l’attribut sémantique sont supprimées en ce qui concerne l’attribut . Conformément à un mode de réalisation, les dimensions importantes sont celles avec de grandes amplitudes de gradient dans 130 pour l’attribut sémantique . Ces dimensions sont masquées (par ex. réglées ou définies) à une valeur 0 dans la direction de gradient 112 pour l’attribut sémantique , où la direction de gradient 132 désigne la direction de gradient 112 après masquage (par ex. après avoir remis les attributs importants à zéro). Le masquage des dimensions est décrit plus en détail ci-dessous, en particulier par rapport à ce qui est une grande amplitude de gradient. Référence est ensuite faite à la Fig. 1C où les opérations 150 montrent un pipeline pour une optimisation en une étape. Les opérations commencent en 152 avec des codes latents , comme pour des images faciales. En 154, des directions significatives à pour l’attribut sémantique sont découvertes (par ex. le gradient est calculé à partir des paramètres de la fonction de cartographie correspondante formée ). Une décision en 156 évalue s’il y a un emmêlement avec toute sémantique (où représente un attribut sémantique différent de qui doit être contrôlé par le GAN ). Si c’est le cas, via la branche « Oui » jusqu'à 158, des directions significatives à pour l’attribut sémantique sont découvertes (par ex. calculées à partir des paramètres de la fonction de cartographie correspondante formée ). En 160, les opérations effectuent un démêlage, tel que décrit en référence à la Fig. 1B ainsi que décrit en détail ci-dessous. Selon un mode de réalisation, la détermination d'un emmêlement tel qu'en 156 a été identifiée par expérience. Un emmêlement a été observé en éditant chaque attribut à l’aide d’un petit jeu de méta-validations de 30 images suivant la direction de gradient d’origine de , puis en décidant quels attributs sont emmêlés. Une association entre l’attribut cible et tout attribut emmêlé a été tabulée. Des attributs importants issus de chacun des attributs identifiés (c'est-à-dire, ceux ) sont masqués. Selon un mode de réalisation, une union de canaux supérieurs (par ex., les 100 plus grandes amplitudes de gradient) pour les attributs à démêler est déterminée. Ces dimensions sont ensuite à 0 dans la direction cible (par ex. pour produire ). Selon un mode de réalisation, par exemple, sans expérience d'observation préalable, il est possible de masquer directement la i -ème valeur de dimension dans le gradient en réponse à une amplitude de la i- ème valeur de dimension dans le gradient . Dans le premier cas, lorsqu’il y a emmêlement, le masquage de ces dimensions aide au démêlage ; dans le second cas, il n'y a pas d’emmêlement, et les dimensions importantes pour sont insignifiantes en , si bien que les masquer ne change pas trop la direction. En 162, les opérations optimisent les codes latents . Les opérations peuvent se répéter (par ex. boucle à l’étape 154) avec le prochain cas de codes latents jusqu’à ce que le résultat de manipulation souhaité soit obtenu. En se référant à nouveau à l’étape 156, selon un mode de réalisation, s’il n'y a pas d'emmêlement respectif, les opérations passent par la branche « Non » jusqu'à l’étape 162 pour effectuer l’optimisation des codes latents . Comme indiqué, selon un mode de réalisation, les opérations peuvent masquer les dimensions importantes de tout autre attribut même s’il n'y a pas d'emmêlement. Par exemple, au lieu de déterminer quels attributs sont emmêlés et de démêler ensuite les dimensions importantes du gradient pour , il peut être plus simple (par ex. programmatiquement) de démêler simplement les dimensions importantes de tous les . La est un tableau 200 d’images comprenant les rangées 202 et 204, pour illustrer le démêlage du sourire par rapport aux lunettes. La première colonne (gauche) 206 des deux lignes 202 et 204 correspond aux images d'origine. Les deuxième (milieu) et troisième (droite) colonnes 208 et 210 sont éditées avec des distances d’interpolation plus petites et plus grandes. La différence est que, dans la deuxième ligne, lorsque la distance est plus grande (c'est-à-dire, plus de sourire ajouté par rapport à la colonne 208), pas de lunettes ont ajoutées. C’est-à-dire, la deuxième ligne applique le démêlage. Ainsi, la ligne 202 montre les images faciales respectives d’un même sujet sur chaque image. De gauche à droite, le sujet a : i) pas de sourire et pas de lunettes, ii) un sourire et pas de lunettes, et iii) un sourire et des lunettes. Sur la ligne 204, les images montrent le même sujet que sur la ligne 202. Les images de la ligne 204 montrent l’application d’un démêlage qui n’est pas appliqué à la ligne 202. De gauche à droite, le sujet a : i) pas de sourire et pas de lunettes, ii) un sourire et pas de lunettes, et iii) un sourire et pas de lunettes. Au cours des opérations d’optimisation en une étape, comme indiqué en référence aux Figs. 1B et 1C, les dimensions importantes du gradient depuis sont masquées à 0 dans . La nomenclature indique la valeur absolue du vecteur de gradient à la dimension i . Contrairement au réglage de classification multiclasse d’origine pour Grad-CAM, où ReLU est choisi comme activation, la valeur absolue est utilisée ici, comme dans le réglage de classification binaire. Les dimensions ayant une influence négative sur la note sémantique contiennent également des informations pertinentes. Plus en détail, conformément à un mode de réalisation, est proposée une méthode de détermination (par ex. apprentissage) de instructions significatives dans l’espace latent de GAN pour manipuler la sémantique dans les sorties de GAN. Un modèle de GAN bien formé apprend une cartographie qui cartographie un code latent en -dimensionnel (dans l’espace latent du GAN (par ex. ), sur une image dans l’espace d’image . La sémantique interprétable par l’homme existe dans l’espace d’image et inclut, par exemple, l’âge, le sexe, les lunettes, le sourire, la posture de la tête d’une personne ou autre observation sémantique. Compte tenu d’une série de fonctions de notation ... pour sémantiques, cartographies sont obtenues à partir de l’espace latent vers les espaces sémantiques ... respectivement, où : = , , ( 1 ) et où désigne la -ème note sémantique dans l’image générée sur la base du code latent . Selon un mode de réalisation, chacune des sémantiques est distincte. Par exemple, au lieu d’un attribut « Sourire avec dents », ces attributs sont séparés en « sourire » et « dents ». Le contrôle de plusieurs sémantiques simultanément (sourire avec dents) peut être obtenu en combinant le contrôle pour sourire et dents (ajout de vecteurs de direction vers le haut). Compte tenu de la précision et de l’indépendance de ... , on s’attend à ce que, lorsque le -ème attribut sémantique de l’image de sortie change, sa note change en conséquence, mais d’autres notes sémantiques restent approximativement les mêmes. On suppose que des informations utiles sont intégrées dans les cartographies des espaces latents de GAN vers des espaces sémantiques, lesquelles peuvent être exploitées pour trouver des directions sémantiquement significatives. En particulier, pour contrôler , il est proposé d’interpoler le code latent suivant la direction de gradient d'une telle fonction de cartographie. Pour simplifier le calcul, chaque fonction de cartographie est paramétrée, avec un réseau neuronal formé sur des échantillons appariés de codes latents de GAN et des étiquettes sémantiques correspondantes, générées par le d'origine (par ex. la fonction notation de vérité du terrain/perception humaine). La direction est calculée comme suit : , ( 2 ) où le vecteur indique la direction et le taux d’augmentation le plus rapide dans à . La technique d’optimisation latente (conformément aux modes de réalisation), utilisée pendant la formation afin d'optimiser le code latent, suit une hypothèse selon laquelle le gradient d’un discriminateur de GAN pointe dans la direction qui indique un meilleur échantillon. Un discriminateur de GAN peut être considéré comme une fonction de notation pour « réalité ». Cette vision est étendue à de multiples (par ex. ) sémantiques. De manière intuitive, pour chaque cible sémantique, l’interpolation du code latent suivant le gradient depuis la fonction de notation de l’attribut sémantique respectif modifie la note sémantique, et l’attribut sémantique est manipulé en conséquence. Pour manipuler l’attribut sémantique une fois, mis à jour avec : ( 3 ) où un hyperparamètre qui contrôle la direction d’interpolation et la taille du pas. À noter que contrairement aux travaux précédents [SYTZ20, HHLP20], qui ont découvert des directions linéaires sémantiquement significatives applicables à tous les points de données dans l’espace latent de GAN, les présentes méthode et/ou technique trouvent des directions uniques pour chaque point de données : quand change, change simultanément en raison de la nature non linéaire de l’équation 1, et une nouvelle direction est calculée pour le mis à jour à chaque étape d’optimisation. DEMELAGE D'ATTRIBUTS PENDANT LA MANIPULATION Il existe une méthode et/ou une technique, conformément à un mode de réalisation, pour minimiser les emmêlements d’attributs sémantiques. Les emmêlements d’attributs peuvent (par ex. quelquefois) apparaître pendant l’interpolation de code latent suivant les directions trouvées décrites ci-dessus. Comme utilisé ici et comme l'appréciera l'homme du métier, deux attributs sémantiques ou plus sont emmêlés lorsque, pendant l’interpolation, la manipulation d’un attribut sémantique affecte l’autre ou d'autres des deux attributs ou plus. On observe que l’interpolation le long des directions d’origine peut altérer les sémantiques non-cibles, mais de tels effets peuvent occasionnellement être éliminés en excluant aléatoirement les dimensions dans le vecteur de direction utilisé pour l’interpolation. Par conséquent, on suppose que dans le vecteur directionnel dimensionnel découvert, seules certaines dimensions sont responsables de la modification de l’attribut sémantique cible, tandis que les autres dimensions indiquent un biais appris à partir des données de formation. Par exemple, dans la direction qui augmente l’âge d’une personne, des lunettes apparaissent pendant la manipulation, car les lunettes et l’âge sont corrélés dans les données. Grad-CAM [SCD + 17] est une technique de localisation par discrimination de classe qui fournit des explications visuelles pour les modèles basés sur CNN à l’aide d’informations de gradient. Conformément à une méthode et/ou une technique décrite ici, les dimensions sont filtrées sur la base des amplitudes de gradient de la fonction de notation sémantique. Il en résulte des contrôles plus démêlés. Grad-CAM mesure notamment l’importance des neurones par : , ( 4 ) où le gradient de la note de la classe par rapport à la carte d’activation à toutes les dimensions de largeur et de hauteur est globalisé en moyenne. La carte de densité finale est obtenue en calculant : ( 5 ) Conformément à un mode de réalisation, est considéré comme la seule carte d’activation, et l’importance de la -ème dimension est calculée par ( 6 ) Par définition de gradients, la valeur de à sa -ème dimension indique le taux de changement de induit par un petit changement de à la même dimension. De manière intuitive, les dimensions en ayant un plus grand ont plus d’influence sur , et celles en ayant des plus petits sont moins pertinentes. Cependant, de telles dimensions non pertinentes peuvent avoir des amplitudes de gradient élevées lors du calcul du contrôle pour un autre attribut sémantique , . Donc, même une petite quantité de changement de ces dimensions pendant l'optimisation pour la -ème sémantique pourrait potentiellement affecter , ce qui entraînerait un problème d'emmêlement d'attributs. Par conséquent, conformément à un mode de réalisation, les dimensions du gradient pour tout -ème attribut sémantique avec non inférieur à un certain seuil sont considérées comme importantes, tandis que toute dimension importante dans la prédiction de l’attribut sémantique qui semble être couplée à la cible depuis la direction cible est exclue. Selon un mode de réalisation, même les dimensions importantes pour peuvent être masquées si est emmêlé avec et qu'ils partagent des dimensions importantes. La Fig. 3 décrit les opérations 300, sous une forme de pseudocode, pour calculer la nouvelle direction avec des attributs démêlés conformément à un mode de réalisation. À la ligne 1, on note que la sémantique cible est emmêlée avec une autre dans la direction . À la ligne 2, on note que la fonction de notation , pour la sémantique emmêlée est et un seuil de est établi pour identifier les gradients importants (c’est-à-dire grandes amplitudes de gradient). À la ligne 3, le gradient ( ) de la sémantique emmêlée est déterminé à partir de sa fonction respective. À la ligne 4, chacun des éléments dimensionnels est examiné par rapport à , où les éléments . À la ligne 5 où les gradients sont identifiés par le seuil, des amplitudes de gradient correspondantes dans les dimensions pour sont mises à 0 : pour , et une forme finale de est retournée (par ex. fournie) à la ligne 6. À chaque étape, pour augmenter la note sémantique une fois avec la -ème sémantique démêlée, est mis à jour avec : ( 7 ) avec calculé suite aux opérations 300 de l’algorithme de pseudocode de la Fig. 3. Il sera entendu que les opérations peuvent boucler et se répéter de telle sorte est calculé plusieurs fois pour poursuivre l’interpolation le long de la direction de l’attribut sémantique cible, par exemple, jusqu’à ce qu’une image (par ex., 104B) présentant les caractéristiques souhaitées soit produite. DETAILS DE MODE DE REALISATION Conformément à un mode de réalisation, la partie de GAN de la structure d’architecture de réseau 102 (par ex. GAN 108) adapte la structure de StyleGAN2 [KLA + 20], par exemple comme pré-formée sur l’ensemble de données FFHQ [KLA18]. L’optimisation est effectuée dans le espace de StyleGAN2 [KLA + 20]. 400 images ont été générées avec StyleGAN2, parmi lesquelles 30 images ont été sélectionnées manuellement comme échantillons positifs/négatifs pour chaque sémantique cible, et 10 % des paires sélectionnées ont été utilisées pour l’évaluation. Plusieurs classificateurs binaires (par ex. cas respectifs de 110) ont été formés pour différentes sémantiques cibles simultanément de manière à apprendre plusieurs étiquettes, minimisant la somme de toutes les pertes d’entropie croisée binaire. Conformément à un mode de réalisation, chaque classificateur (par ex. f k ) comprend deux couches entièrement connectées, avec une taille de couche cachée égale à 16, une activation ReLU et une activation Sigmoïde à son neurone de sortie. Pour le seuil de filtrage , il a été déterminé, par exemple par expérience, que la 100-ème amplitude de gradient la plus grande de canaux de fonctionne bien dans la pratique. Pour la valeur, 0,4a été utilisé dans toutes les expériences. Selon un mode de réalisation alors, pour supprimer les dimensions du vecteur de gradient qui sont importantes pour l’attribut sémantique , donc est emmêlé avec , le vecteur de gradient pour est déterminé. Chaque dimension de ce vecteur est évaluée (par ex. une forme de tri peut être effectuée) pour déterminer la 100 - ème valeur la plus grande, en utilisant la valeur absolue pour la dimension. Cette 100 -ème valeur la plus élevée devient le seuil , par rapport à lors du filtrage. Pour chaque -ème dimension dans le vecteur de qui est supérieure ou égale à la 100 - ème valeur la plus élevée, cette -ème dimension correspondante est réglée sur 0 dans le vecteur de . Pour chaque attribut sémantique emmêlé avec , le vecteur de gradient de est déterminé et évalué pour de la même manière, puis les dimensions respectives sont masquées dans le vecteur de gradient de . RESULTATS ET DISCUSSIONS Les résultats de l’évaluation sont présentés en termes de méthodes, systèmes et techniques (par ex. sur StyleGAN2 [KLA + 20] préformé sur l’ensemble de données FFHQ [KLA18] de l’architecture réseau 102, conformément aux modes de réalisation tels que décrits). La illustre un tableau d’images présentant les résultats de manipulation 400 pour 5 attributs : âge, pose, sexe, lunettes et sourire. Ces exemples qualitatifs sont édités avec des instructions apprises formées sur 60 échantillons par attribut. La illustre un tableau d’images 500 montrant le démêlage d’attribution. Les Figs. 6 et 7 illustrent des tableaux respectifs des images 600 et 700 présentant des résultats comparatifs à d’autres travaux [SYTZ20, WLS21, HHLP20]. Le tableau 400 présente les résultats de manipulation sur 5 attributs différents, c'est-à-dire des résultats de manipulation d’attribut unique. Pour chaque groupe de trois échantillons d'une rangée (par ex. 402), l’image du milieu est l’image d'origine synthétisée par StyleGAN2, et les images gauche/droite correspondent au résultat de la synthèse basé sur le code latent d'origine édité suivant la direction négative/positive trouvée conformément à la méthode ou à la technique divulguée dans le présent document (c'est-à-dire comme sortie de l’architecture réseau 102 (via GAN 108)). L’approche s'effectue bien à la fois dans la direction négative et dans la direction positive pour tous les attributs. En particulier, pour l’attribut âge, il a été remarqué que non seulement l’approche est capable de créer/éliminer les effets du vieillissement fins tels que les rides ou l’acné, mais qu’elle est également capable de modifier la forme du visage à un niveau élevé, tout en préservant bien l’identité de la personne. L’approche est également capable d’ajouter des lunettes tout en conservant les sémantiques non pertinentes à peu près inchangées, ce qui signifie que de nombreux échantillons d’images réalistes peuvent être créés avec des lunettes, malgré l’absence (c’est-à-dire manque) d’un tel attribut sémantique dans les données de formation FFHQ d’origine. Le tableau 500 montre les résultats de démêlage d’attribut sur la Fig. 5. Pour chaque groupe de trois images à chaque rangée (par ex : 502, 504, 506 et 508), la première image de gauche (par ex. 502A, 502D, 504A et 504D) est l’image d'origine synthétisée par StyleGAN2. Les images adjacentes gauche et droite (502B/502C, 502E/502F, 504B/504C et 504E/504F), correspondent au résultat de synthèse (via GAN 108) basé sur le code latent d’origine édité suivant les directions négative/positive trouvées par la méthode ou technique décrite ici (par ex. utilisant des distances d’interpolation plus petites et plus grandes). Les deux premières rangées 502 et 504 illustrent le fait que la direction vieillissement est emmêlée avec la direction lunettes. En excluant les dimensions importantes pour la classification lunettes de la direction vieillissement pendant l’optimisation, les deux attributs réussissent à être démêlés (par ex. rangée 504) tout en obtenant des résultats de vieillissement similaires. De même, pour les deux dernières lignes 506 et 508, l’approche excluant les dimensions importantes telles que divulguées ici trouve avec succès de nouvelles directions où la direction sexe est moins emmêlée avec le sourire. Il a été constaté que, bien que les contrôles trouvés par la méthode ou technique divulguée ici soient généralement indépendants, il existe toujours des cas de défaillance, où la manipulation d’une sémantique affecte un autre, et les emmêlements les plus courants sont l’âge avec les lunettes et le sexe avec le sourire. Les résultats indiquent qu’en excluant les dimensions importantes responsables de la modification des logits de l’attribut emmêlé pendant l’optimisation, une direction légèrement différente où la sémantique non pertinente est moins affectée mais où la sémantique cible est toujours manipulée avec succès pourrait être trouvée. COMPARAISONS Les résultats des méthodes et/ou techniques enseignées dans la présente demande peuvent être comparés à InterFaceGAN [SYTZ20] et GANSpace [HHLP20], par exemple, sur trois attributs sémantiques : sourire, sexe et âge. Les attributs non pris en charge par certaines des méthodes et mises en œuvre préalablement connues ne sont pas illustrés. Pour [SYTZ20], les limites SVM utilisaient les mêmes données de formation que celles utilisées pour former le gan g et les réseaux auxiliaires de la . Pour [HHLP20], les instructions divulguées officielles ont été utilisées. Le tableau 600 présente sur la les directions trouvées par chacune des trois mises en œuvre où les deux premières sont préalablement connues et la rangée du bas illustre les résultats conformément à un présent mode de réalisation (par ex. utilisant l’architecture de réseau 102 ayant le GAN g 108 et les réseaux auxiliaires 110). Pour chaque groupe de trois échantillons d'une rangée, l’image du milieu est l’image d'origine synthétisée par StyleGAN2, les images de gauche et de droite correspondent au résultat de synthèse basé sur le code latent d'origine édité avec les directions trouvées par chaque méthode pour diminuer/augmenter les notes sémantiques cibles. Globalement, la méthode divulguée dans le présent document surpasse la méthode GANSpace non supervisée, qui génère des images moins réalistes avec un changement non évident des sémantiques cibles, et trouve des directions similaires à InterFaceGAN. Néanmoins, il est observé que la méthode divulguée ici est meilleure pour démêler les attributs avec le filtrage de canal inspiré par Grad-CAM, par rapport à la technique de manipulation conditionnelle proposée par [SYTZ20], qui ajuste la direction cible en soustrayant son vecteur projeté sur la direction pour éditer la sémantique emmêlée, et certains exemples sont présentés sur la . Le tableau 700 ( ) illustre une comparaison de résultats de démêlage d’attributs pour la méthode divulguée dans le présent document et une seule méthode antérieure connue – InterFaceGAN [SYTZ20]. La méthode divulguée ici démêle mieux les attributs pendant la manipulation. Dans l’exemple d'emmêlement sexe-sourire des deux premières rangées, l’attribut sourire est mieux conservé lors de l'édition du sexe dans la deuxième de ces rangées (la présente méthode divulguée). Dans l’exemple d’emmêlement âge-lunettes des deux rangées du bas, la présente méthode divulguée trouve un contrôle démêlé qui conserve mieux les sémantiques non pertinentes, par ex., l’expression faciale et la coiffure de la personne. Un exemple d’utilisation de GAN est illustré et décrit dans la demande de brevet U.S. du Demandeur numéro 16/683,398, déposée le 14 novembre 2019 et intitulée « System and Method for Augmented Reality by translate an image using Conditional cycle-consistent Generative Adversarial Networks (ccGans) », qui est intégrée aux présentes par référence. Selon un mode de réalisation, les technologies et méthodologies divulguées incluent des méthodes et des systèmes liés aux développeurs pour définir (par le conditionnement, par exemple) une architecture CNN comprenant un GAN et des classificateurs auxiliaires pour classifier les attributs sémantiques. Le GAN peut être contrôlé pour interpoler les attributs sémantiques tels qu’ils ont été formés. Les méthodes et systèmes liés à l’utilisateur sont également illustrés, comme l’endroit où le modèle de générateur formé (par ex. générateur ) est utilisé lors d'un temps d’exécution pour traiter une image source pour translation image vers image afin d’obtenir une image synthétisée ayant (ou non) un (des) attribut(s) sémantique(s) particulier(s). La est un schéma fonctionnel d’une GUI 800, conformément à un mode de réalisation. La GUI 800 peut être présentée via un dispositif d’affichage (non illustré). Selon un mode de réalisation, un utilisateur peut spécifier le(s) attribut(s) sémantique(s) cible(s) et la quantité souhaitée de l’attribut. Par exemple, +sourire, -âge peuvent identifier les attributs et une quantité telle qu’un pourcentage peut spécifier une quantité à présenter dans l’image synthétisée lorsque le générateur est appelé. Comme le processus d’interpolation est continu, les classificateurs d’image préformés peuvent être utilisés pour quantifier la quantité de l'attribut sémantique (ou la quantité de changement) et trouver une force de manipulation souhaitée. La GUI 800 illustre une pluralité de contrôles d’entrée 802 fournis pour recevoir une entrée sélective pour chaque attribut sémantique cible pour lequel l’architecture CNN 102 a été configurée et formée. Selon le présent mode de réalisation, chaque contrôle d’entrée (par ex. 802A) illustre un contrôle de type curseur pour un attribut individuel respectif et pour identifier une entrée granulaire. Autres types de contrôles d’entrée (contrôles radiaux, zones de texte, boutons, etc.) peuvent être utilisés comme pour une entrée granulaire ou autre. Les contrôles peuvent recevoir une valeur en %, une sélection de plage, une valeur scalaire ou autre. Par exemple, un attribut âge peut être associé à une plage d’entiers et accepter des entrées granulaires approchant l’âge en années ou en décennies, etc. D’autres peuvent sélectionner des plages relatives pour la quantité de présence de l’attribut – petit, moyen, grand – par exemple. Ces plages relatives peuvent être associées à des valeurs granulaires respectives telles que 15 %, 50 % et 85 %, ou à d’autres valeurs. Via la sélection d’un contrôle « Appliquer » 804, la ou les entrées d’attribut sémantique sont appliquées lors de l’appel du générateur. La sortie du générateur est contrôlée par des contrôles d'attribut sémantique dérivés des classificateurs d’attributs sémantiques de réseau auxiliaire respectifs. La (les) entrée(s) d’attributs sémantiques est (sont) appliquée(s) via ces contrôles d’attribut à une image source (806) pour générer une image synthétisée 808 (par ex. une image de sortie). L’image synthétisée peut être représentée par , telle que contrôlée par les contrôles d’attribut. Et les contrôles d’attribut réagissent à l’entrée d’attribut sémantique à partir des contrôles d’interface 802. Bien que tous les attributs sémantiques disponibles aient un contrôle, un utilisateur peut choisir de ne pas modifier un attribut et, par conséquent, le générateur n’a pas besoin d’interpoler le long d’une direction identifiée dans un contrôle sémantique associé. Une image source 806 peut être identifiée pour utilisation (par ex. téléchargée, copiée à partir d’un dispositif de stockage, obtenue via une entrée appareil photo pour obtenir un selfie, etc.) via un contrôle « image source » 810. L’image synthétisée 808 obtenue peut être sauvegardée via un contrôle « sauvegarder image » 812. Selon un mode de réalisation, avant d’appliquer les contrôles lorsque le générateur est appelé, les attributs sont démêlés de sorte que l’image synthétisée est générée avec un emmêlement minimisé. Selon un mode de réalisation, un démêlage peut être activé ou désactivé via un ou plusieurs contrôles (non illustrés). Par exemple, selon un mode de réalisation, l’âge et les lunettes peuvent être démêlés de manière sélective ou sourire et le sexe peut être démêlé de manière sélective ou ces deux emmêlements peuvent être démêlés. Bien que des contrôles d’attributs sémantiques individuels soient fournis pour chaque attribut formé dans le mode de réalisation illustré, selon un mode de réalisation (non illustré), moins de contrôles (par ex. pour un seul attribut ou deux attributs, etc.) sont fournis. Bien que des contrôles distincts soient fournis pour les attributs individuels, selon un mode de réalisation (non illustré), un contrôle unique peut être fourni pour des attributs combinés (par ex. âge et sexe). Un contrôle multi-attributs est calculé par calcul vectoriel. Pour créer un visage avec moins de sourire, plus de lunettes, plus vieux (plus d’âge), la GUI est configurée pour recevoir les entrées pour les directions respectives, à savoir -sourire, +lunettes, +âge. Conformément à un mode de réalisation d'opérations d’un dispositif informatique, les entrées sont associées à des vecteurs de gradient respectifs (de contrôles d’attributs sémantiques associés) et les vecteurs sont additionnés et normalisés. Le générateur interpole (linéairement) le long de la direction calculée (c’est-à-dire directions combinées) pour produire l’image de sortie. Selon un mode de réalisation, la GUI est fournie par un premier dispositif informatique et le générateur est fourni par un autre dispositif informatique situé à distance par rapport au premier dispositif informatique. L’autre dispositif informatique peut fournir le générateur de GAN contrôlable en tant que service. Le premier dispositif informatique fournissant la GUI est configuré pour communiquer l’image d’entrée et les entrées de direction d’attribut sémantique (par ex. en tant que valeurs de pourcentage ou d’autres entrées) au dispositif informatique situé à distance fournissant (par ex. exécutant) le générateur. Un tel dispositif informatique situé à distance peut fournir une interface de programmation d’application (API) ou une autre interface pour recevoir l’image source (ou une sélection) et les entrées de direction d’attribut sémantique. Le dispositif informatique situé à distance peut calculer le vecteur de direction et appeler le générateur en appliquant les contrôles d’attributs sémantiques. Selon un autre mode de réalisation, le dispositif informatique fournissant la GUI peut être le même que le dispositif informatique fournissant le générateur. Selon un mode de réalisation, en plus des aspects de développeur (par ex. utilisé au moment de la formation) et de dispositif informatique cible (utilisé au moment de l’inférence), l'homme du métier comprendra que des aspects de produits de programme informatique sont divulgués, où des instructions sont stockées dans un dispositif de stockage non transitoire (par ex. une mémoire, CD-ROM, DVD-ROM, disque, etc.), lesquelles, lorsqu’elles sont exécutées, amènent un dispositif informatique à effectuer l’un quelconque des aspects de méthode divulgués ici. Selon un mode de réalisation, un dispositif informatique comprend un processeur (par ex. un microprocesseur (par ex. une CPU, une GPU, une pluralité de ces dernières), un micro-dispositif de commande, etc.) qui exécute des instructions lisibles par ordinateur telles que celles stockées dans le dispositif de stockage. Selon un mode de réalisation, le dispositif informatique comprend des circuits (par exemple, « conçus à cet effet ») qui exécutent les fonctions des instructions, par exemple, sans avoir besoin de lire de telles instructions. Des aspects liés au système d’e-commerce sont également présentés et décrits. Le dispositif informatique d’un utilisateur, selon un mode de réalisation, est configuré comme un dispositif informatique client par rapport au système d’e-commerce. Le système d’e-commerce, par exemple, stocke un programme informatique pour un tel dispositif informatique client. Ainsi, le système d’e-commerce comporte, comme composant de celui-ci, un produit de programme informatique, qui stocke les instructions qui, lorsqu’elles sont exécutées par le dispositif informatique client (par ex. une unité de traitement de ce dernier), configurent un tel dispositif informatique client. Ces aspects et d’autres seront évidents. La Fig. 9 est un schéma fonctionnel d’un système informatique 900. Selon un mode de réalisation, le système informatique 900 comprend une pluralité de dispositifs informatiques qui, selon un mode de réalisation, comprennent des serveurs, des ordinateurs de développement (PC, ordinateurs portables, etc.) et des appareils mobiles tels que des smartphones et des tablettes, etc. Est illustré un environnement de formation de modèle de réseau 902 comprenant du matériel et du logiciel pour définir et configurer, par exemple via conditionnement, une architecture CNN basée sur des GAN 102. L'architecture 102 comprend un générateur basé sur des GAN 108 (par ex. générateur ) et un réseau auxiliaire de classificateurs 110 (par ex. une pluralité de fonctions de cartographie ). Selon un mode de réalisation, les fonctions de GAN et de cartographie sont co-conditionnées et l’espace latent pour le GAN est mis à jour sur la base de résultats des fonctions sémantiques telles qu'indiquées. Selon un mode de réalisation, le générateur 108 et le réseau auxiliaire 110, collectivement CNN 102, une fois formé, sont fournis pour une utilisation sur un dispositif cible tel que l’un des dispositifs mobiles 910, 912 du système 900 ou d’autres dispositifs tels que 913. Les dispositifs mobiles 910 sont des dispositifs informatiques utilisateurs représentatifs, par exemple des utilisateurs consommateurs. Il est entendu que ces utilisateurs peuvent utiliser d’autres formes de dispositif informatique tel qu’un ordinateur de bureau, un poste de travail, etc. Le dispositif 913 représente un dispositif informatique permettant de préformer la génération de données de formation (donc un dispositif de génération de données de formation). Selon ce mode de réalisation, un tel dispositif informatique emploie le générateur 108 pour générer des données d’image supplémentaires qui peuvent être facilement étiquetées avec des attributs sémantiques et peuvent être utilisées pour former un modèle de réseau (par ex. sous surveillance). Le facteur de forme du dispositif 913 peut être un serveur, un ordinateur portable, un ordinateur de bureau, etc. et n'a pas besoin d'être un dispositif mobile de type consommateur tel qu’une tablette, un smartphone, etc. Selon un mode de réalisation, l’environnement de formation de modèle de réseau 902 emploie, au moins en partie, un modèle de GAN (générateur 108) qui est préformé pour la tâche d’image (par ex. génération d’image de visage). Le générateur 108 est pré-formé, par exemple à l’aide d’un ensemble de données d’image 914 stocké au niveau d'un serveur de données 916. Selon un mode de réalisation, le générateur 108 est un modèle développé « maison ». Selon un mode de réalisation, le générateur 108 est accessible au public, par exemple via une licence open source. L’ensemble de données peut être développé et disponible de la même manière. En fonction du type de tâche d’image et de l’architecture de réseau (par ex. supervisé), la formation est supervisée et l’ensemble de données annoté conformément à cette formation. Dans d’autres scénarios, la formation n’est pas supervisée et les données sont définies en conséquence. Selon un mode de réalisation, le modèle de GAN (générateur 108) est encore conditionné sous sa forme telle qu'illustrée sur la [Fig 1A], en utilisant, par exemple, des images faciales étiquetées pour les attributs sémantiques. Selon un mode de réalisation, le générateur 108 et le réseau auxiliaire 110 sont incorporés dans une application de réalité augmentée (RA) 920. Bien que non illustrée, selon un mode de réalisation, l’application est développée en utilisant un dispositif informatique de développeur d’application pour des dispositifs cibles particuliers ayant du matériel et du logiciel particuliers, en particulier une configuration du système d’exploitation. Selon un mode de réalisation, l’application RA 920 est une application d'origine configurée pour être exécutée dans un environnement d'origine spécifique tel qu’un environnement défini pour un système d’exploitation (et/ou matériel) particulier. Selon un mode de réalisation, l’application RA 920 prend la forme d’une application basée sur un navigateur, par exemple, configurée pour être exécutée dans un environnement de navigateur du dispositif cible. Selon un mode de réalisation, l’application RA 920 est distribuée (par ex. téléchargée) par des dispositifs utilisateurs tels que les dispositifs mobiles 910 et 912. Les applications natives sont souvent distribuées via un serveur de distribution d’applications 922 (ex : un « Banque » exploité par un service tiers), bien que cela ne soit pas nécessaire. Selon un mode de réalisation (non illustré), l’application RA 920 n’inclut pas l’architecture CNN 102 en soi (n’inclut pas le générateur et le réseau auxiliaire). Au lieu de cela, l’application est configurée avec une interface pour communiquer avec un dispositif distant fournissant ces composants en tant que service (non illustré), par exemple, en tant que service basé sur le cloud. Le stockage et l’exécution du générateur et du réseau auxiliaire sont gourmands en ressources et peuvent être trop importants/exigeants pour certains dispositifs informatiques. D’autres raisons peuvent également être prises en compte dans le paradigme de l’application RA. Selon un mode de réalisation, l’application RA 920 est configurée pour fournir une expérience de réalité augmentée (par exemple via une interface) à un utilisateur. Par exemple, un effet est fourni à une image via un traitement par le générateur 108. Le dispositif mobile comprend une caméra (non illustrée) pour capturer une image (par ex. une image fixe ou vidéo, qu’il s’agisse ou non d’une image selfie). Selon un mode de réalisation, l’effet est appliqué à l’image, par exemple, à l’image vidéo, de manière en temps réel (et affichée sur un dispositif d’affichage du dispositif mobile) pour simuler un effet sur un utilisateur pendant la capture de la vidéo. Lorsque la position de la caméra est modifiée, l’effet est appliqué en réponse à la ou aux images de la vidéo telle que capturée pour simuler la réalité augmentée. Comme on s'en rendra compte, le fonctionnement en temps réel est limité par les ressources de traitement. Selon un mode de réalisation, un effet n’est pas simulé en temps réel mais est retardé, ce qui peut avoir un impact sur l’expérience de réalité augmentée. Selon un mode de réalisation, les dispositifs informatiques sont couplés pour communication via un ou plusieurs réseaux (par ex. 922), qui comprennent des réseaux sans fil ou autres, des réseaux publics ou autres, etc. À titre d’exemple, mais sans s'y limiter, un système d’e-commerce 924 est basé sur le Web et fournit une application RA 920A basée sur un navigateur en tant que composant d’un service d’e-commerce fourni par le système d’e-commerce 924. Le système d’e-commerce 924 comprend un dispositif informatique configuré et une banque de données 8926 (par ex. une base de données ou une autre configuration). La banque de données 926 stocke des données sur les produits, les services et les informations connexes (par ex. techniques pour appliquer un produit). La banque de données 926 ou d’autres périphériques de stockage de données (non illustrés) stocke des règles de recommandation ou d’autres formes de recommandations de produits et/ou de services, etc. pour aider un utilisateur à choisir parmi les produits et services disponibles. Les produits et services sont présentés via une interface utilisateur affichée sur un dispositif informatique (mobile) de l'utilisateur. On se rendra compte de la simplification du système d’e-commerce 924. Selon un mode de réalisation, l’application RA 920A basée sur navigateur (ou application RA 920) fournit une expérience client à réalité augmentée telle que la simulation d’un produit, d’une technique ou d’un service fourni ou facilité par le système d’e-commerce 924. Il sera entendu que l’application RA 920, selon le mode de réalisation, est également configurée pour fournir des services d’e-commerce tels que via une connexion au service d’e-commerce 924. À titre d’exemple, mais sans s'y limiter, un produit comprend un produit cosmétique (par ex. de maquillage), un produit anti-âge ou rajeunissant, et un service comprend un service de cosmétique, d'anti-âge ou de rajeunissement. Un service comprend un traitement ou une autre procédure. Le produit ou service concerne une partie du corps humain telle que le visage, les cheveux ou les ongles. Selon un mode de réalisation, un dispositif informatique (tel que le dispositif mobile 912) ainsi configuré fournit donc une unité d’effet facial 912A comprenant des circuits de traitement configurés pour appliquer au moins un effet facial à l’image source et pour générer un ou plusieurs cas virtuels d’une image source à effet appliqué (par ex. affichée) sur une interface d'e-commerce du dispositif informatique qui est facilitée par le système e-commerce. Selon un mode de réalisation, l’unité d’effet facial 912A utilise le générateur basé sur le réseau antagoniste génératif (GAN) ( ) et le réseau auxiliaire 110 tels que décrits ici pour produire l’image source à effet appliqué. Selon un mode de réalisation, le dispositif informatique fournit une unité d’expérience utilisateur 912B comprenant des circuits de traitement pour déterminer au moins un produit ou service à partir de la banque de données 926 et pour générer un ou plusieurs cas virtuels d’une recommandation sur une interface d’e-commerce pour acheter des produits ou des services. Selon un mode de réalisation, le au moins un produit est associé à un effet facial respectif et l’unité d’effet facial applique l’effet facial respectif pour fournir une expérience d’essai virtuel. Selon un mode de réalisation, l’unité d’expérience utilisateur 912B est configurée pour présenter une interface utilisateur graphique (par ex. basée sur navigateur ou autre) pour travailler avec le dispositif informatique 912 et le système d’e-commerce 924. Selon un mode de réalisation, le système d’e-commerce 924 est ainsi configuré pour fournir l’application RA pour exécution par des dispositifs informatiques clients tels qu’un dispositif mobile (par ex. 912) et est configuré de manière coopérative pour fournir des services d’e-commerce au dispositif informatique client afin de faciliter les recommandations (produit/service) pour la simulation RA via le dispositif informatique client (par ex. 8912) et faciliter les achats. Ainsi, n’importe lequel des dispositifs informatiques, mais surtout les dispositifs mobiles, fournit un dispositif informatique pour traduire une image d’un premier espace de domaine vers un second espace de domaine. Le dispositif informatique comprend une unité de stockage stockant un générateur basé sur un réseau antagoniste génératif (GAN) ( , configuré pour générer des images contrôlées pour attributs sémantiques. Selon un mode de réalisation, le dispositif informatique comprend une unité de traitement configurée pour (par ex., via l’application RA 920) : recevoir l’image source .; recevoir une entrée pour identifier au moins un attribut sémantique à contrôler, par exemple, comprenant l'entrée pour affiner l’attribut sémantique (par ex. un pourcentage) ; fournir l’image au générateur pour obtenir une image synthétisée (par ex. nouvelle) en réponse à l'entrée d’attribut sémantique ; et fournir la nouvelle image pour présentation. Selon un mode de réalisation, le générateur est configuré pour synthétiser un attribut sémantique particulier qui comprend l’un parmi : une caractéristique faciale comprenant l’âge, le sexe, le sourire ou une autre caractéristique faciale ; un effet de pose ; un effet de maquillage ; un effet de coiffure ; un effet d'ongle ; un effet de chirurgie cosmétique ou dentaire comprenant l'un parmi une rhinoplastie, un lifting, une blépharoplastie, un implant, une otoplastie, un blanchiment des dents, un redressage des dents ou un autre effet cosmétique ou dentaire ; et un effet d’appareil comprenant l'un parmi un appareil oculaire, un appareil buccal, un appareil auditif ou un autre effet d’appareil. Selon un mode de réalisation, la sortie synthétisée du générateur (par ex. l’image synthétisée ou la nouvelle image) est fournie à un second modèle de réseau, par exemple pour une tâche d’édition de visage. Le second modèle de réseau peut être composé d’un second générateur ou d’un détecteur de caractéristiques et d’un simulateur pour appliquer un effet (par ex. production d’une autre nouvelle image). L’effet peut être présenté dans une interface RA. Selon un mode de réalisation, l’unité de traitement est configurée pour fournir l’image synthétisée (ou une autre nouvelle image définie à partir de celle-ci) dans une interface de réalité augmentée pour simuler un effet appliqué à l’image. Selon un mode de réalisation, l’effet comprend l'un quelconque parmi un effet de maquillage, un effet de coiffure, un effet d'ongle, un effet de chirurgie cosmétique ou dentaire, un effet d'appareil ou un autre effet de simulation appliqué. Selon un mode de réalisation, l’image source comprend une partie applicable (par ex. visage, cheveux, ongles ou partie du corps) d’un sujet tel qu’un utilisateur du dispositif. L’environnement de formation de modèle de réseau 902 fournit un dispositif informatique configuré pour exécuter une méthode telle qu’une méthode de configuration en conditionnant un générateur basé sur GAN et un réseau auxiliaire de classificateurs qui partagent le même espace latent. Il sera entendu que des modes de réalisation de l’aspect dispositif informatique de l’environnement de formation de modèle de réseau 902 et tous les modes de réalisation associés, par exemple le générateur ou modèle, s’appliquent à l’aspect méthode de formation, avec une adaptation appropriée. La Fig. 10 est un organigramme d'opérations 1000 conformément à un présent mode de réalisation. Les opérations prévoient une méthode telle que la formation (par ex. par conditionnement) dans un mode de réalisation. À l’étape 1002, les opérations configurent par conditionnement un générateur basé sur un réseau antagoniste génératif (GAN) 108 avec un réseau auxiliaire de formation 110. La formation met à jour l’espace latent . Selon un mode de réalisation, le générateur 108 avec le réseau auxiliaire de formation 110 sont formés avec des images étiquetées ayant des étiquettes d’attributs sémantiques respectives. La co-formation forme le réseau auxiliaire 110 en utilisant l’espace latent et les gradients respectifs du réseau auxiliaire 110 (par ex. où chaque attribut sémantique possède un classificateur binaire correspondant) sont utiles pour contrôler le fonctionnement du générateur g basé sur GAN lors de la génération d’une image. À l’étape 1004, les opérations fournissent le générateur 108 et le réseau auxiliaire 110 pour utilisation par un dispositif informatique afin de générer une image. Un aspect de produit de programme informatique et de dispositif informatique lié sera évident ainsi que d’autres aspects. La est un organigramme d'opérations 1100 conformément à un présent mode de réalisation. Les opérations 1100 sont effectuées par un dispositif informatique tel que 910, 912, 913 ou 924. En 1102 les opérations fournissent un générateur et un réseau auxiliaire partageant un espace latent. Le générateur est configuré pour générer des images synthétisées présentant des attributs sémantiques interprétables par l’homme. Le réseau auxiliaire comprend une pluralité de classificateurs d’attribut sémantique, notamment un classificateur d’attribut sémantique pour chaque attribut sémantique à contrôler (par le générateur) lors de la génération d’une image synthétisée à partir d’une image source. Chaque classificateur d’attribut sémantique est configuré pour classer la présence d’un (associé) des attributs sémantiques dans les images et fournir une direction significative pour contrôler l'un des attributs sémantiques dans les images synthétisées du générateur. Lors de la demande au générateur de générer l’image synthétisée à partir de l’image source, les opérations en 1104 appliquent un contrôle d’attribut sémantique respectif pour contrôler un attribut sémantique respectif dans une image synthétisée générée à partir d’une image source. Le contrôle d’attribut sémantique respectif répond à la direction significative fournie par le classificateur associé à l’attribut sémantique. L’application pratique du générateur comprend la génération et la fourniture de (grandes) quantités de données synthétiques étiquetées plus accessibles pour former (ou former davantage) un ou plusieurs modèles de réseau. Par exemple, de telles données peuvent être utiles pour améliorer les résultats d’un modèle d'édition de visage. Par exemple, pour une tâche de segmentation des cheveux, un modèle de segmentation peut être initialement formé sur des données déséquilibrées avec des couleurs de cheveux inégalement réparties, ce qui conduit à des résultats de segmentation insatisfaisants pour un groupe de couleurs de cheveux minoritaires. Pour résoudre ce problème et créer un ensemble de données plus équilibré, le générateur et/ou les techniques présents peuvent être employés pour éditer des couleurs de cheveux de données étiquetées existantes et générer des données abondantes pour le groupe minoritaire. Ainsi, une utilisation d’un générateur 108 (et d’un réseau 110) inclut la génération d’images synthétiques étiquetées pour formation et modélisation, et peut également inclure la formation du modèle avec les images synthétiques étiquetées. La mise en œuvre pratique peut inclure tout ou partie des caractéristiques décrites dans le présent document. Ces aspects, caractéristiques et diverses combinaisons, ainsi que d’autres, peuvent être exprimés sous forme de méthodes, d’appareils, de systèmes, de moyens d’exécution de fonctions, de produits de programmes, et d’autres manières, combinant les caractéristiques décrites dans le présent document. Un certain nombre de modes de réalisation ont été décrits. Néanmoins, il sera entendu que diverses modifications pourront être apportées sans déroger à l’esprit et à la portée des processus et techniques décrits dans le présent document. De plus, d’autres étapes peuvent être fournies, ou des étapes peuvent être supprimées, du processus décrit, et d’autres composants peuvent être ajoutés aux systèmes décrits ou en être retirés. Par conséquent, d’autres modes de réalisation entrent dans la portée des revendications suivantes. Tout au long de la description et des revendications de la présente spécification, les termes « comprendre » et « contenir » et leurs variations signifient « comprenant mais sans s'y limiter » et ne visent pas à exclure (et ne le font pas) d’autres composants, entiers ou étapes. Tout au long de cette spécification, le singulier englobe le pluriel, sauf si le contexte exige le contraire. En particulier, lorsque l’article indéfini est utilisé, la spécification doit être comprise comme envisageant la pluralité ainsi que la singularité, sauf si le contexte exige le contraire. Les caractéristiques, entiers, attributs ou groupes décrits conjointement avec un aspect, un mode de réalisation ou un exemple particulier de l’invention doivent être compris comme étant applicables à tout autre aspect, mode de réalisation ou exemple, à moins qu’ils ne soient incompatibles avec ceux-ci. Toutes les caractéristiques divulguées ici (comprenant les revendications, l'abrégé et les dessins annexés), et/ou toutes les étapes de toute méthode ou processus ainsi divulgué, peuvent être combinées dans n’importe quelle combinaison, sauf les combinaisons où au moins certaines de ces caractéristiques et/ou étapes sont mutuellement exclusives. L’invention ne se limite pas aux détails des exemples ou modes de réalisation précédents. L’invention s’étend à toute caractéristique nouvelle, ou toute combinaison nouvelle, des caractéristiques divulguées dans la présente spécification (comprenant toute revendication, l'abrégé et tout dessin annexés) ou à toute caractéristique nouvelle, ou toute combinaison nouvelle, des étapes de toute méthode ou de tout processus divulgué. Dispositif informatique comprenant : un processeur et un dispositif de stockage, le dispositif de stockage contenant des instructions qui, lorsqu’elles sont exécutées par le processeur, amènent le dispositif informatique à : fournir un générateur et un réseau auxiliaire partageant un espace latent, le générateur étant configuré pour générer des images synthétisées présentant des attributs sémantiques interprétables par l’homme et le réseau auxiliaire comprenant une pluralité de classificateurs d’attribut sémantique, y compris un classificateur d’attribut sémantique pour chaque attribut sémantique à commander lors de la génération d’une image synthétisée à partir d’une image source, chaque classificateur d’attribut sémantique étant configuré pour classer une présence d’un des attributs sémantiques dans des images et fournir une direction significative pour commander le un des attributs sémantiques dans les images synthétisées du générateur ; et lors d'une demande au générateur de générer l’image synthétisée à partir de l’image source, appliquer un contrôle d’attribut sémantique respectif pour contrôler un attribut sémantique respectif dans l’image synthétisée, le contrôle d’attribut sémantique respectif répondant à la direction significative fournie par le classificateur associé à l’attribut sémantique. Dispositif informatique selon la revendication 1, dans lequel la direction significative comprend une direction de gradient, et les instructions amènent le dispositif informatique à calculer un contrôle d’attribut sémantique respectif à partir d’une direction de gradient respective du classificateur associé à l’attribut sémantique. Dispositif informatique selon la revendication 2, dans lequel pour contrôler deux attributs sémantiques ou plus, les instructions amènent le dispositif informatique à combiner chaque direction de gradient respective de chaque classificateur associé aux deux attributs sémantiques à commander ou plus. Dispositif informatique selon la revendication 1 ou 2, dans lequel les instructions amènent le dispositif informatique à démêler le contrôle d’attribut sémantique respectif avant application au générateur. Dispositif informatique selon la revendication 4, dans lequel : chaque contrôle d’attribut sémantique respectif comprend un vecteur de direction de gradient respectif calculé à partir de paramètres du classificateur d’attribut sémantique respectif associé au contrôle d’attribut sémantique respectif ; et démêler un contrôle d’attribut sémantique respectif d’un autre contrôle d’attribut sémantique respectif consiste à supprimer des dimensions de données importantes du vecteur de direction de gradient associé au un contrôle d’attribut sémantique respectif du vecteur de direction de gradient associé à l’autre contrôle d’attribut sémantique respectif. Dispositif informatique selon la revendication 5, dans lequel les dimensions de données importantes supprimées répondent à un seuil identifiant ces dimensions de données présentant une valeur absolue supérieure ou égale au seuil. Dispositif informatique selon la revendication 6, dans lequel, si la i -ème dimension de données pour le vecteur de direction de gradient associé au contrôle d’attribut sémantique respectif est identifiée par le seuil, la i -ème dimension de données correspondante pour le vecteur de direction de gradient associé à l’autre contrôle d’attribut sémantique respectif est remise à zéro. Dispositif informatique selon l’une quelconque des revendications 1 à 7, dans lequel les instructions amènent le dispositif informatique à recevoir une entrée identifiant au moins l’un des attributs sémantiques respectifs à contrôler par rapport à l’image source. Dispositif informatique selon la revendication 8, dans lequel l’entrée identifiant au moins l'un des attributs sémantiques respectifs comprend une entrée granulaire pour déterminer une quantité d’attribut sémantique à appliquer lors de la génération de l’image synthétisée. Dispositif informatique selon l’une quelconque des revendications 1 à 9, dans lequel les instructions amènent le dispositif informatique à réaliser l'une quelconque ou plusieurs des actions consistant à : fournir le générateur et le réseau auxiliaire pour générer les images synthétisées en tant que service ; fournir une interface d’e-commerce pour acheter un produit ou un service ; fournir une interface de recommandation pour recommander un produit ou un service ; et fournir une interface de réalité augmentée à l'aide de l’image synthétisée pour fournir une expérience de réalité augmentée.