FR 3112633 A1 20220121 FR 2009199 A 20200911 Vieillissement du visage contrôlable à haute résolution avec des GAN conditionnels à sensibilité spatiale Des dispositifs informatiques et des méthodes, etc. sont fournis pour transformer de manière contrôlable une image d’un visage, y compris une image à résolution élevée pour simuler un vieillissement continu. Des informations de vieillissement spécifiques à l’appartenance ethnique et une supervision spatiale faible sont utilisées pour guider le processus de vieillissement défini par le biais de l’apprentissage d’un modèle comportant un générateur basé sur des GAN. Des cartes de vieillissement présentent des informations de vieillissement spécifiques à l’appartenance ethnique-sous forme de scores de signes cutanés ou de valeurs d’âge apparent. Les scores sont situés sur la carte en association avec un emplacement respectif de la zone de signe cutané du visage associé avec le signe cutané. L’apprentissage basé sur des parcelles, notamment en association avec des informations de localisation pour différencier des parcelles similaires à partir de différentes parties du visage, est utilisé pour réaliser l’apprentissage sur des images à résolution élevée tout en minimisant l’utilisation de ressources informatiques. Figure pour l’abrégé : Figure 14 Vieillissement du visage contrôlable à haute résolution avec des GAN conditionnels à sensibilité spatiale Domaine La présente divulgation concerne le traitement et, plus particulièrement, le vieillissement du visage contrôlable à haute résolution avec des réseaux antagonistes génératifs (GAN) conditionnels à sensibilité spatiale. Contexte Le Vieillissement du visage est une tâche de synthèse d’image dans laquelle une image de référence doit être transformée pour donner l’impression d’une personne d’un âge différent, tout en préservant les caractéristiques d’identité et les traits clés du visage du sujet. Lorsque cela est fait correctement, ce processus peut être utilisé dans différents domaines, de la prédiction de l’aspect futur d’une personne absente à des utilisations dans le domaine des loisirs et de la formation. On doit accorder une attention particulière à l’obtention du vieillissement du visage à haute résolution, car c’est une étape importante vers la capture de détails fins du vieillissement (lignes fines, pigmentation, etc.). Ces récentes années, les GAN [14] ont permis, pour cette tâche, d’avoir une approche basée sur l’apprentissage. Toutefois les résultats sont fréquemment d’une qualité insuffisante et n’offrent que des options limitées de vieillissement. Des modèles populaires tels que StarGAN [10] ne produisent pas des résultats convaincants sans ajustements et modifications supplémentaires. Ceci découle partiellement du choix de la réduction du vieillissement à un âge apparent ou réel d’une personne [1]. Par ailleurs, les approches actuelles traitent le vieillissement comme un processus progressif, divisant l’âge en tranches (30-40, 40-50, 50+, etc.) [2, 16, 28, 30, 32]. En réalité, le vieillissement est un processus continu qui peut prendre de nombreuses formes en fonction de facteurs génétiques tels que les traits du visage et l’appartenance ethnique, ainsi que les choix de modes de vie (tabagie, hydratation, dommages causés par le soleil, etc.) ou de comportement. Notamment, les rides d’expression sont favorisées par des expressions habituelles du visage et peuvent être importantes sur le front, la lèvre supérieure ou au coin des yeux (pattes d’oie). Par ailleurs, le vieillissement est subjectif car il dépend du contexte culturel de la personne évaluant l’âge. Ces facteurs demandent une approche plus subtile du vieillissement du visage. Les approches existantes et les jeux de données pour le vieillissement du visage produisent des résultats biaisés vers la moyenne, les variations individuelles et les rides d’expression étant fréquemment invisibles ou ignorées au profit de tendances globales telles que l’empâtement du visage. Par ailleurs, elles offrent peu ou pas de contrôle sur le processus de vieillissement et peuvent difficilement être mises à l’échelle sur des images importantes, ce qui empêche leur utilisation dans de nombreuses applications du monde réel. Résumé Conformément aux méthodologies des technologies des présentes, il existe des modes de réalisation respectifs pour les dispositifs informatiques et des méthodes de calcul, etc. afin de transformer de manière contrôlée l’image d’un visage, y compris une image à haute résolution, pour simuler le vieillissement continu. Dans un mode de réalisation, des informations sur le vieillissement spécifiques à l’appartenance ethnique et une supervision faciale faible sont utilisées pour guider le processus de vieillissement défini par le biais de l’apprentissage d’un modèle comportant un générateur à base de GAN. Dans un mode de réalisation, des cartes de vieillissement présentent des informations sur le vieillissement spécifiques à l’appartenance ethnique telles que des degrés de signes cutanés ou des valeurs d’âge apparent. Dans un mode de réalisation, les degrés sont positionnés sur la carte en association avec l’emplacement respectif de la zone du signe cutané du visage associée au signe cutané. Dans un mode de réalisation, un apprentissage à base de parcelles, notamment en association avec des informations de localisation pour différentier des parcelles similaires à partir de différentes parties du visage, est utilisé pour faire un apprentissage sur des images à haute résolution, tout en minimisant l’utilisation de ressources informatiques. Brève Description des Illustrations La est une matrice de visages à haute résolution représentant deux visages sur des rangées respectives vieillis de manière continue en fonction d’un mode de réalisation. [Fig 2A, 2B, 2C, 2D] Les figures 2A, 2B, 2C et 2D sont des images représentant certaines zones de signes de vieillissement respectifs d’un visage représenté en Figure 2E. La Figure 2E représente également une carte de vieillissement pour le visage construite à partir de signes cutanés de vieillissement pour les zones du visage en fonction d’un mode de réalisation. Les zones (a) à (d) représentées dans les Figures 2A à 2D sont représentées agrandies par rapport à la Figure 2E. [Fig 3A, 3B] Les Figures 3A et 3B illustrent les cartes de gradients d’emplacements horizontal et vertical. [Fig 4, 5] Les Figures 4 et 5 sont des illustrations d’un déroulement d’apprentissage en fonction d’un mode de réalisation. La est une matrice d’images vieillies représentant une comparaison du vieillissement en fonction d’approches antérieures et d’une approche d’un mode de réalisation. La est une matrice d’images représentant le rajeunissement, l’original et le vieillissement de six visages d’âges différents et d’origines ethniques différentes à partir du jeu de données FFHQ en utilisant l’approche d’un mode de réalisation. La est une matrice d’images 800 représentant des résultats de modèle dans le groupe 802 dans lequel aucune valeur de signe cutané n’est définie et dans le groupe 804 dans lequel des valeurs de signe cutané sont définies en fonction d’un mode de réalisation. La est une matrice d’images représentant le vieillissement de manière continue en accord avec un mode de réalisation. [Fig 10A, 10B, 10C, 10D, 10E, 10F] Les figures 10A, 10B, 10C, 10D, 10E et 10F sont des images d’un même visage représentant une image originale et des images vieillies en utilisant des cartes de vieillissement respectives en fonction d’un mode de réalisation. La Figure 11 représente deux matrices d’images ou deux visages respectifs représentant les résultats de rajeunissement pour un visage et les résultats de vieillissement pour un second visage en utilisant trois tailles de parcelles différentes sur une image 1024 x1024 en accord avec un mode de réalisation. La représente des matrices d’images illustrant les effets du vieillissement là où la première matrice représente le vieillissement en utilisant un modèle (parcelle) dont l’apprentissage a été effectué sans utiliser de cartes de localisation et la second matrice représente le vieillissement en utilisant un modèle (parcelle) dont l’apprentissage a été effectué en utilisant des cartes de localisation, dans lequel l’apprentissage de chaque modèle a été effectué en suivant un mode de réalisation. La représente des matrices d’images illustrant les effets du vieillissement dans lesquelles la première matrice représente le vieillissement en utilisant un modèle (parcelle) dont l’apprentissage a été effectué en utilisant des cartes de caractéristiques uniformes et la seconde matrice représente un vieillissement en utilisant un modèle (parcelle) dont l’apprentissage a été effectué avec les cartes de vieillissement en accord avec un mode de réalisation. La est un organigramme d’un système informatique comportant une pluralité de dispositifs informatiques en accord avec un mode de réalisation. Les dessins, y compris des images de visages, sont masqués à des fins de présentation de la présente divulgation et ne sont pas masqués lorsqu’ils sont utilisés. Description détaillée En accord avec les méthodologies des technologies des présentes, dans des modes de réalisation respectifs, on a des systèmes et des méthodes visant à obtenir des résultats de vieillissement du visage en haute résolution en créant un modèle capable de transformer individuellement les signes de vieillissement locaux. La est une matrice 100 de visage en haute résolution représentant deux visages dans les rangées respectives 102 et 104 vieillis d’une manière continue conformément à un mode de réalisation. Dans un mode de réalisation, un jeu de données en haute résolution validé est utilisé en association avec (une combinaison de) techniques nouvelles pour produire des résultats de vieillissement détaillés de pointe. Des signes de vieillissement cliniques et une supervision spatiale faible permettent d’avoir un contrôle très précis du processus de vieillissement. Dans un mode de réalisation, une approche basée sur parcelles est introduite pour permettre d’effectuer des déductions sur des images en haute résolution tout en maintenant à un niveau bas les frais de calcul de l’apprentissage du modèle. Ceci permet au modèle de donner des résultats de vieillissement de pointe sur une échelle quatre fois plus importante qu’avec les méthodes précédentes. Travaux connexes Les Réseaux antagonistes génératifs conditionnels (GAN conditionnels) [14] tirent parti du principe d’une perte contradictoire pour forcer des échantillons générés par un modèle génératif à ne pas pouvoir être distingués des échantillons réels. Cette approche a obtenu des résultats impressionnants, notamment dans le domaine de la génération d’images. Les GAN peuvent être étendus pour générer des images basées sur une ou plusieurs conditions. Les GAN conditionnels résultants sont soumis à un apprentissage pour générer des images qui satisfont à la fois le réalisme et les critères de condition. Les GAN conditionnels de Translation d’image à image sans appariement sont un outil puissant pour les tâches de translation d’image à image [18], dans lesquelles une image en entrée est donnée au modèle pour synthétiser une image transformée. StarGAN [10] a introduit une manière d’utiliser une condition supplémentaire pour spécifier la transformation désirée à appliquer. Ils proposent de communiquer la condition d’entrée au générateur sous la forme de cartes de caractéristiques [10] concaténées sur l’image entrée, mais de nouvelles approches utilisent des mécanismes plus complexes tels que AdaIN [20] ou son extension 2D SPADE [22] pour donner au générateur la condition d’une manière plus optimale. Si les techniques antérieures nécessitaient des images d’apprentissage alignées par pixels dans les différents domaines, les travaux récents tels que CycleGAN [34] et StarGAN [10] ont introduit une perte de cohérence de cycle pour permettre l’apprentissage sans appariement entre des domaines discrets. Ceci a été étendu dans [23] pour permettre la translation entre des domaines continus. Vieillissement du visage Pour vieillir un visage à partir d’une seule image, les approches traditionnelles utilisent des données d’apprentissage d’une [2, 16, 30, 32, 33] ou de plusieurs images [26, 28] de la même personne parallèlement à l’âge de la personne au moment où l’image a été prise. L’utilisation de données longitudinales avec de multiples photos de la même personne, offre moins de souplesse car cela crée une lourde contrainte dépendante du temps sur l’ensemble du jeu de données. L’âge est en général classé (par ex. groupé) en tranches d’âges discrètes (20-30, 30-40, 40-50, 50+, etc.) [2,16,30,32], ce qui cadre de manière plus simple le problème, mais limite le contrôle sur le processus de vieillissement et ne permet pas à l’apprentissage de tirer parti de la nature ordonnée des groupes. La divulgation dans [33] aborde cette limitation en considérant l’âge comme une valeur continue. Le vieillissement n’est pas objectif car différents types de peau vieillissent différemment et différentes populations recherchent différents signes de vieillissement. Mettre l’accent sur l’âge apparent comme guide pour le vieillissement gèle, par conséquent, le point de vue subjectif. De telles approches ne peuvent pas être personnalisées selon la perspective d’une population sans exiger de donner une estimation d’âge supplémentaire de leur point de vue. Pour améliorer la qualité et le niveau des détails des images générées, [32] utilise le mécanisme d’attention à partir de [23] dans le générateur. Les échantillons générés sont, toutefois, des images à faible définition qui sont trop grossières pour des applications dans le monde réel. Le travail à cette échelle masque certaines difficultés de génération d’images réalistes, telles que la texture de la peau, des lignes fines et la netteté des détails. Approche Formulation du problème Dans un mode de réalisation, un objectif est d’utiliser des images isolées non appariées pour réaliser l’apprentissage d’un modèle capable de générer des visages vieillis réalistes en haute définition (par ex. 1024x1024) avec un contrôle continu des signes de vieillissement très précis afin de créer des transformations régulières entre l’original et les images transformées. C’est une approche plus intuitive car le vieillissement est un processus continu et les tranches de groupes d’âge n’entraînent pas explicitement un ordre logique. Dans un mode de réalisation, une utilisation d’atlas de peaux spécifiques à l’appartenance ethnique [4–7,13] incorpore la dimension ethnique des signes cliniques de vieillissement. Ces atlas définissent de nombreux signes cliniques tels que les rides sous l’œil, la ptose de la partie inférieure du visage, la densité des taches de pigmentation sur les joues, etc. Chaque signe est lié à une zone spécifique du visage et notée sur une échelle qui dépend de l’appartenance ethnique. L’utilisation de ces étiquettes en plus de l’âge, permet d’avoir une représentation plus complète du vieillissement et permet de transformer les images avec différentes combinaisons de signes cliniques et de scores. Dans un mode de réalisation, les Figures 2A, 2B, 2C et 2D sont des images qui représentent certaines zones de signes de vieillissement respectives (a)-(d) (202, 204, 206 et 208) d’un visage 212 représenté en Figure 2E. D’autres zones de signes sont utilisées mais non représentées. La Figure 2E représente également une carte de vieillissement 210 pour le visage 212. La Carte de vieillissement 210 est construite à partir de signes cutanés de vieillissement associés pour toutes les zones du visage 212 en fonction d’un mode de réalisation. On notera que les zones (a) à (d) représentées dans les Figures 2A à 2D sont représentées agrandies par rapport au visage 212 de la Figure 2E. Dans un mode de réalisation, les signes cutanés représentent l’« âge », les « rides du front », le « sillon nasogénien », les « rides sous l’œil », les « rides de la glabelle », les « rides interoculaires », les « rides des commissures des lèvres », la « lèvre supérieure » et la « ptose de la partie inférieure du visage ». Dans un mode de réalisation, d’autres signes cutanés sont utilisés pour lesquels il y a des données d’apprentissage suffisantes, etc. Dans la carte de vieillissement 210, la luminosité de chaque pixel représente le score normalisé du signe clinique localisé (par ex. rides à la commissure des lèvres (a), rides sous les yeux (b), rides du sillon nasogénien (c), rides interoculaires (d), etc.). Lorsqu’aucun score de signe de vieillissement n’est disponible (défini), on utilise une valeur d’âge apparent. En d’autres termes, dans un mode de réalisation, les cibles de vieillissement sont transmises au réseau sous la forme d’une carte de vieillissement (par ex. 210) pour une image de visage particulière (par ex. 212). Pour ce faire, des repères anatomiques faciaux sont calculés et la zone pertinente pour chaque signe de vieillissement (par ex. voir exemples des Figures 2A à 2D) est définie. Chaque zone (par ex. le front (non représenté comme une zone dans les Figures 2A à 2D)) est ensuite renseignée avec la valeur de score du signe correspondant (par ex. rides du front). Dans l’exemple actuel pour les Figures 2A à 2D, les valeurs de signes de vieillissement de la peau pour les régions applicables sont (a) 0.11; (b) 0.36; (c) 0.31; et (d) 0.40. Dans un mode de réalisation, l’âge apparent est utilisé (par le biais d’un estimateur) ou l’âge réel s’il est disponible, pour renseigner les blancs lorsque les signes cliniques ne sont pas définis. Enfin, un masque grossier est appliqué sur l’arrière-plan de l’image. Dans un mode de réalisation, les valeurs de signes du vieillissement de la peau (et d’âge apparent, si utilisé) sont normalisées sur une échelle située entre 0 et 1. Le traitement de la totalité de l’image d’emblée serait idéal, mais l’apprentissage d’un modèle avec des images 1024x1024 nécessite d’importantes ressources de calcul. Dans un mode de réalisation, une approche d’apprentissage basée sur parcelles est utilisée pour effectuer l’apprentissage du modèle, en utilisant uniquement une partie de l’image pendant l’apprentissage et la partie correspondante de la parcelle de la carte de vieillissement. L’apprentissage basé sur parcelle réduit le contexte (c'est-à-dire les informations globales) pour la tâche mais réduit également les ressources de calcul nécessaires pour traiter les images en haute résolution dans les lots importants, comme cela est recommandé dans [8]. Une taille de lot importante est utilisée sur les petites parcelles de 128x 128, 256x 256 ou 512x 512 pixels. Dans un mode de réalisation, l’apprentissage échantillonne une parcelle aléatoire chaque fois que l’image est vue dans le processus d’apprentissage (environ 300 fois dans ledit apprentissage). L’inconvénient majeur de l’apprentissage basé sur parcelles est que de petites parcelles peuvent se ressembler (comme par ex. le front et la joue) tout en ayant un vieillissement différent (par ex., respectivement des rides horizontales et verticales). En référence aux Figures 3A et 3B, dans un mode de réalisation, pour éviter les rides déterminées à partir d’une moyenne arithmétique sur ces zones ambigües, un générateur est prévu avec deux parcelles provenant respectivement d’une carte de localisation à gradient horizontal 300 et d’une carte de localisation à gradient vertical 302. La moyenne arithmétique des rides n’a pas un aspect naturel. Ceci permet au modèle de connaître la position de la parcelle afin de différentier entre des zones potentiellement ambigües. Architectures de réseau Dans un mode de réalisation, un processus d’apprentissage est basé sur un cadre StarGAN [10]. Le générateur est un codeur/décodeur totalement convolutionnel et découlant de [11] avec des blocs résiduels SPADE [22] dans le décodeur pour incorporer le vieillissement et les cartes de localisation. Ceci permet au modèle de tirer parti des informations spatiales présentes sur une carte de vieillissement et de les utiliser à des échelles multiples dans le décodeur. Pour éviter l’apprentissage de détails inutiles, un mécanisme d’attention à partir de [23] est utilisé pour forcer le générateur à transformer l’image uniquement lorsque cela est nécessaire. Le discriminateur est une version modifiée de [10] et produit les sorties pour l’objectif WGAN [3] (données pour une image et la carte de vieillissement dans l’Equation 1), l’estimation des coordonnées de la parcelle et l’estimation de la faible résolution de la carte de vieillissement. (1) Dans un mode de réalisation, les Figures 4 et 5 présentent le déroulement d’apprentissage basé sur parcelles 400 et 500, où la représente l’apprentissage d’un générateur (G) 402 et la représente l’apprentissage d’un discriminateur (D)502 d’un modèle basé sur des GAN. En référence à la Figure 4, le générateur (G) 402 comporte une partie d’encodeur 402A et une partie de décodeur 402B où la partie décodeur 402B est configurée avec des blocs résiduels SPADE pour tenir compte une fois de plus des cartes de l’emplacement de ces dernières. Les opérations de déroulement de travail 400 commencent par le détourage d’une parcelle à partir de chacune des images I (404), de la carte de vieillissement A (406) et des cartes de localisation X et Y (408, 410) pour définir la parcelle d’image Ip (412), la parcelle de carte de vieillissement Ap (414) et les cartes de localisation Xp et Yp (416, 418). Le générateur 402 transforme la parcelle d’image Ip 412 en fonction de la carte 414 et de l’emplacement (cartes 416, 418) via la configuration SPADE 420 pour produire une image 422. Comme cela est noté, la taille de la parcelle peut être 128x128, 256x256 ou 512x 512 pixels pour des images d’apprentissage de 1024x1024. Un mécanisme d’attention 424 de [23] est utilisé pour forcer le générateur 402 à transformer l’image (parcelle 412) uniquement lorsque cela est nécessaire en donnant le résultat 26. En référence à la Figure 5 et aux opérations de déroulement des opérations de flux de travail 500, le discriminateur (D ) 502 produit la sortie réelle/fausse 504, l’emplacement estimé de la parcelle (x, y) 506, et la carte de vieillissement estimé (508). Ces sorties (504, 506 et 508) sont respectivement pénalisées avec l’objectif WGAN, l’emplacement et les fonctions de perte de carte de vieillissement (510, 512 et 516). La localisation et, ici encore, les fonctions de perte de cartes sont décrites ci-après. Le résultat 426 est utilisé dans l’apprentissage de modèle basé sur les cycles GAN pour produire le résultat 518 à partir du générateur 402. La perte de cohérence de cycle 520 permet de s’assurer que la transformation préserve les caractéristiques clés de la parcelle d’image originale 412. Cartes de vieillissement Dans un mode de réalisation, pour éviter de pénaliser le modèle (par ex. un générateur G ) s’il n’a pas réussi à placer les boîtes englobantes avec une précision de l’ordre du pixel, les cartes de vieillissement sont floutées pour lisser les bords et calculer la perte de régression du discriminateur sur des cartes sous échantillonnées 10x10. Cette formulation permet d’empaqueter les informations d’une manière plus compacte et significative que des cartes individuelles à caractéristiques uniformes [10, 28, 32, 33]. L’approche n’a besoin de cartes à caractéristiques multiples que lorsqu’il y a d’importants chevauchements entre les signes (par ex. pigmentation du front et rides du front). Dans un mode de réalisation, le cas général pour les petits chevauchements est d’avoir uniquement une carte de vieillissement avec des valeurs qui sont la moyenne des deux signes dans la zone de chevauchement. Si les zones devaient trop se chevaucher (rides du front par rapport à la pigmentation du front par exemple), dans un mode de réalisation, la Carte de vieillissement comporte deux couches de cartes de vieillissement (c'est-à-dire dans ce cas une carte de vieillissement pour les rides et une pour la pigmentation). Si l’on examine une parcelle d’image et une parcelle de carte de vieillissement , la perte est donnée dans l’équation 2. (2) Cartes de localisation Dans un mode de réalisation, deux gradients orthogonaux (cartes de localisation 416, 418) sont utilisés pour aider le générateur 402 à appliquer les transformations de vieillissement pertinentes à une parcelle donnée (par exemple 412). Les coordonnées X, Y de la parcelle 412 pourraient être données au générateur 402 sous la forme de deux nombres au lieu de cartes à gradients linéaires, mais, cela empêcherait l’utilisation du modèle sur une image à pleine échelle car cela interromprait sa nature pleinement convolutionnelle. En prenant une parcelle d’image et une parcelle de carte de vieillissement , la perte est donnée par l’Equation 3. (3) Apprentissage Dans un mode de réalisation, l’apprentissage des modèles se fait avec l’optimisateur Adam [21] avec â 1 = 0, â 2 = 0 . 99 et des taux d’apprentissage de 7 × 10 -5 pour G et 2× 10 -4 pour D . En suivant la règle de mise à jour selon deux échelles temporelles [17], les deux modèles sont mis à jour à chaque étape. Par ailleurs, les taux d’apprentissage pour G et D diminuent linéairement jusqu’à zéro au cours de l’apprentissage. Pour imposer une cohérence des cycles, une perte perceptuelle de [31] est utilisée avec Cyc = 100. Pour les tâches de régression, Loc = 50 est utilisé pour prédire les coordonnées ( ) de la parcelle et Age = 100 pour estimer la carte de vieillissement sous échantillonnée. Le discriminateur est pénalisé avec la pénalité de gradient originale présentée dans [15] avec GP = 10. La fonction objective de perte complète est donnée dans l’Equation 4 : .(4) I nférence Pour l’inférence, dans un mode de réalisation, le modèle (générateur) G , tel qu’ayant été soumis à un apprentissage, peut être optimisé pour la stabilité, notamment en déterminant une moyenne de déplacement exponentielle [29] sur les paramètres de G pour définir un modèle d’inférence G . Le générateur ayant subi l’apprentissage peut être utilisé directement sur l’image 1024x 1024, quelle que soit la taille de la parcelle utilisée pendant l’apprentissage en raison de la nature totalement convolutionnelle du réseau et de l’utilisation des cartes de vieillissement 2D continues. Dans un mode de réalisation, une carte de vieillissement cible est créée manuellement. Dans un mode de réalisation, les repères anatomiques faciaux et les scores cibles sont utilisés pour construire une carte de vieillissement cible. Dans un mode de réalisation, un utilisateur peut facilement entrer un vieillissement cible dans une interface d’application et l’application est configurée pour définir une carte de vieillissement (et une carte de localisation si besoin), les valeurs de carte de vieillissement étant le vieillissement cible. Dans un mode de réalisation, au lieu d’un âge absolu, un utilisateur peut facilement entrer une différence d’âge (par exemple, une valeur delta pour retirer 3 ans ou ajouter 10 ans). Dans le mode de réalisation, l’application analyse ensuite une image reçue pour déterminer l’âge apparent ou les valeurs des signes cutanés et définit ensuite une carte de vieillissement relative à cette analyse, modifiant les valeurs de l’âge apparent /des signes cutanés pour s’adapter à la demande de l’utilisateur. L’application est configurée pour utiliser la carte pour définir une image modifiée représentant l’image vieillie. Dans un mode de réalisation, une méthode (par exemple, une méthode de dispositif de calcul) comprend : la réception d’une image « selfie » fournie par l’utilisateur ; l’analyse de l’image pour générer les valeurs des signes cutanés « actuels » ; l’analyse automatique des signes cutanés est représentée et décrite dans le Brevet U.S. Pub. No. 2020/0170564A1 du 4 janvier 2020 intitulé « Automatic image-based diagnostics using deep learning » (Diagnostics basés sur une image automatique en utilisant l’apprentissage profond), la présentation (par le biais d'un dispositif d'affichage) à l’utilisateur d’un selfie annoté qui représente les signes cutanés analysés de l’utilisateur en superposition sur les zones du visage se rapportant aux signes respectifs ; la réception de l’entrée de l’utilisateur (par le biais d'une interface graphique ou d'une autre interface utilisateur) qui ajuste un ou plusieurs scores de signes. A titre d’exemple, l’entrée est une valeur d’ajustement de signe cutané (par exemple une cible ou un delta). A titre d’exemple, l'entrée est une sélection de produit et/ou de service qui a un rapport avec une zone (ou plusieurs zones). Le produit et/ou service est associé à une valeur d’ajustement de score de signe cutané (par exemple, un delta). la définition d’une carte de vieillissement utilisant le score de signes cutané actuel et la valeur d’ajustement de score de signes cutanés ; l’utilisation de la carte avec le générateur G pour définir une image modifiée et la présentation à l’utilisateur (par exemple, par le biais d'un dispositif d'affichage) de l'image modifiée, à titre d'exemple, représentant ce à quoi l'utilisateur peut ressembler après l'utilisation du produit et /ou service. Expériences Milieu expérimental La plupart des jeux de données de vieillissement du visage [9, 24, 25] souffrent d’un manque de diversité en termes d’appartenance ethnique [19], et s’axent principalement sur des images à faible résolution (jusqu’à 250x 250 pixels). Ceci n’est pas suffisant pour capturer des détails fins liés au vieillissement de la peau. Par ailleurs, fréquemment, ils n’arrivent pas à normaliser la pause et l’expression des visages (sourire, froncement de sourcils, sourcils relevés), ce qui se traduit par des rides accentuées non liées au vieillissement (la plupart des rides nasogéniennes, les rides de patte d’oie, les rides du front et les rides sous les yeux). Enfin, l’absence d’informations précises sur les signes du vieillissement fait que d’autres approches capturent des caractéristiques corrélées non voulues telles que l’empâtement du visage, comme observé dans des jeux de données tels que IMDB-Wiki [25]. On peut observer ces effets en . La représente une matrice d’images 600, y compris une image originale dans une première colonne 602 et des images vieillies dans les colonnes restantes pour illustrer une comparaison des approches du vieillissement antérieures et une approche de l’apprentissage actuel dans les présentes. Des images en accord avec les approches de vieillissement antérieures sont présentées dans les rangs 604, 606, 608 et 610 suivant [28], [16], [26] et respectivement [2]. Des images en accord avec une approche de l’apprentissage actuel dans les présentes sont présentées en rang 612. Des approches précédentes opèrent sur des images à faible résolution et souffrent d’un manque de plage dynamique de rides, notamment pour les rides d’expression (rang 604). Elles sont également exposées à des décalages de couleur et à des artefacts (606, 608 et 610), ainsi qu’à des caractéristiques corrélées indésirables telles que l’empâtement du visage (610). Pour traiter ces problèmes, les modèles en accord avec l’apprentissage actuel ont été testés sur deux jeux de données à haute résolution validés, en utilisant des cartes de vieillissement générées manuellement ou des cartes de vieillissement uniformes pour souligner le rajeunissement /vieillissement. FFHQ Des tests ont été effectués en utilisant le jeu de données FFHQ [20]. Dans un mode de réalisation, pour minimiser les problèmes d’éclairage, de pause et d’expressions faciales, des heuristiques simples ont été appliquées pour sélectionner un sous-jeu du jeu de données de meilleure qualité. Pour ce faire, des repères anatomiques faciaux ont été extraits à partir de tous les visages et utilisés pour retirer toutes les images dans lesquelles la tête était trop lourdement inclinée vers la gauche, la droite, le haut ou le bas. Par ailleurs, toutes les images avec une bouche ouverte ont été retirées pour limiter le sillon artificiel nasogénien et les rides sous les yeux. Enfin, un descripteur de fonction HOG [12] a été utilisé pour retirer les images dans lesquelles les cheveux couvraient le visage. Cette sélection a ramené le jeu de données de 70k+ à 10k+ d’images. En raison de l’extrême diversité du jeu de données FFHQ, les images restantes sont toujours loin d’être parfaites, notamment en terme d’éclairage, de couleurs, d’orientation et d’exposition. Pour obtenir les scores des signes de vieillissement individuels sur ces images, dans un mode de réalisation, des modèles d’estimation de signes de vieillissement basés sur l’architecture ResNet [27] ont été utilisés, leur apprentissage a été effectué sur un jeu de données normalisées de qualité supérieure décrit dans les présentes ci-dessous (c'est-à-dire 6 000 images à haute résolution 3000x3000). Enfin, les cartes de vieillissement réelles ont été générées en utilisant les repères anatomiques comme base pour les pavés englobants grossiers. L’apprentissage du modèle a été effectué sur des parcelles de 256x 256 sélectionnées de manière aléatoire sur le visage 1024x 1024. Jeu de données normalisées de qualité supérieure Pour obtenir de meilleures performances, dans un mode de réalisation, un jeu de données de 6 000 images de visages à haute-résolution (3000x 3000), centrées et alignées, couvrant la plupart des âges, des genres et des origines ethniques (Africain, Caucasien, Chinois, Japonais et Indien) a été collecté. Les images ont été étiquetées en utilisant des atlas de signes de vieillissement cliniques spécifiques à l’appartenance ethnique [4–7,13] et notées sur des signes couvrant la plupart du visage (âge apparent, rides du front, sillon nasogénien, rides en dessous des yeux, rides de la lèvre supérieure, rides à la commissure des lèvres et ptose de la partie inférieure du visage). Résultats Jeu de données FFHQ Malgré la complexité du jeu de données, et sans valeurs d’âge réelles, le modèle basé sur des parcelles est en mesure de transformer les rides individuelles sur le visage d’une manière continue. La représente une matrice d’images 700 représentant les images originales (colonnes 702) de rajeunissement (colonnes 704) et de vieillissement (colonnes 706) de six visages d’âges et d’appartenances ethniques différents du jeu de données FFHQ en utilisant un mode de réalisation de l’apprentissage actuel des présentes. La montre comment le modèle a été en mesure de transformer les différentes rides malgré la complexité de l’apprentissage basé sur parcelles, l’importante variation de l’éclairage dans le jeu de données et le déséquilibre entre les niveaux de signes cliniques / âge avec une vaste majorité de sujets jeunes avec quelques rides. La représente une matrice d’images 800 représentant les résultats du modèle dans le groupe 802 dans lequel aucune valeur de signe cutané n’est définie et dans le groupe 804 dans lequel les valeurs de signe cutané sont définies conformément à un mode de réalisation. Lorsqu’aucun signe n’est défini, la carte est renseignée avec une valeur d’âge. Ceci aide le modèle à faire l’apprentissage des caractéristiques globales telles que le blanchiment des cheveux (group 802). L’utilisation de signes cliniques individuels dans une carte de vieillissement nous permet de vieillir tous les signes mais en conservant l’aspect des cheveux intact (groupe 804) et de faire ressortir le contrôle que le modèle a sur les signes individuels, permettant de vieillir le visage d’une manière contrôlable, ce qui serait impossible avec la seule étiquette de l’âge. Jeu de données normalisées de qualité supérieure Sur des images plus standardisées et avec une meilleure couverture des signes de l’appartenance ethnique et du vieillissement, le modèle démontre les performances de pointe ( , ), avec un niveau élevé de détail, de réalisme et sans artéfacts visibles. À titre d’exemple, la est une matrice d’images 900 qui représente le vieillissement de quatre visages d’une manière continue sur les rangées 902, 904, 906 et 908 en accord avec un mode de réalisation. Aucune zone n’est laissée inchangée, même le front ou l’affaissement de la partie inférieure du visage. On peut voir les informations complémentaires sur l’âge utilisées pour renseigner le vide sur l’amincissement ou le blanchiment des sourcils. Le processus de vieillissement en utilisant l’apprentissage des présentes est réussi sur le spectre continu des cartes de vieillissement, permettant de générer des images réalistes pour un jeu différencié de valeurs de gravité de signes. Ce vieillissement réaliste et continu en utilisant des cartes vieillies définies respectivement est illustré sur un visage, dans un mode de réalisation, tel que représenté dans les exemples en Figures 10A à 10F. La Figure 10A représente une image 1002 du visage avant que le vieillissement ne soit appliqué. La Figure 10B représente une image 1004 du visage vieilli via une carte de vieillissement qui rajeunit tous les signes sauf le sillon nasogénien, la commissure des lèvres et les rides sous les yeux sur la partie droite du visage. La Figure 10C représente une image 1006 dans laquelle une carte n’a vieilli que le bas du visage et la Figure 10D une image 1008 dans laquelle une carte n’a vieilli que le haut du visage. La Figure 10E représente une image 1010 dans laquelle une carte a été définie pour ne vieillir que les rides sous les yeux. La Figure 10F représente une image 1012 pour une carte définie pour vieillir le visage d’une manière asymétrique, à savoir les rides droites sous les yeux et le sillon nasogénien gauche. Mesures d’évaluation Pour être considérée comme réussie, la tâche de vieillissement du visage nécessite de répondre à trois critères : l’image doit être réaliste, l’identité du sujet doit être préservée et le visage doit être vieilli. Ces derniers sont respectivement appliqués pendant l’apprentissage grâce à la fonction objective WGAN, à la perte de cohérence de cycle et à la perte d’estimation de carte de vieillissement. Par nature, une seule métrique ne pourrait pas garantir que tous les critères sont satisfaits. Par exemple, le modèle pourrait laisser l’image entrée sans la modifier tout en satisfaisant le réalisme et l’identité. Au contraire, le modèle pourrait réussir le vieillissement mais manquer de réalisme et/ou d’identité. Si un modèle n’est pas supérieur à un autre pour chaque mesure, on peut choisir un équilibre. Les expériences sur FFHQ et le jeu de données normalisées de qualité supérieure n’ont jamais posé de problèmes de préservation de l’identité du sujet. Dans un mode de réalisation, on a choisi de s’axer sur les critères de réalisme et de vieillissement pour une évaluation quantitative. Étant donné que l’approche dans les présentes se centre sur le vieillissement comme une combinaison de signes de vieillissement et ne s’appuie pas uniquement sur l’âge, la précision de la cible n’est pas utilisée comme métrique. Au contraire, la Distance d’Inception de Fréchet (FID) [17] est utilisée pour évaluer le réalisme des images et l’Erreur moyenne (MAE) pour la précision des signes du vieillissement cible. Pour ce faire, la moitié du jeu de données est utilisée comme référence pour des images réelles et le reste en qualité d’images à transformer par le modèle. Les cartes de vieillissement utilisées pour transformer ces images sont choisies de manière aléatoire à partir des étiquettes de référence pour assurer une distribution des images générées qui suit un jeu de données original. La valeur des scores individuels a été estimée sur toutes les images générées en utilisant des modèles d’estimation de signes de vieillissement dédiés sur l’architecture ResNet [27]. En référence pour les scores FID, la FID est calculée entre les deux moitiés du jeu de données d’images réelles. Il est à noter que la taille du jeu de données empêche de calculer la FID sur les 50k+ [17,20] recommandés, ce qui entraîne une surestimation de la valeur. On peut le voir lors du calcul de la FID entre les images réelles uniquement, ce qui donne une FID de base de 49,0. Les résultats sont présentés dans le Tableau 1. Méthode Taille de Parcelle FID ↓ MAE ↓ AMGAN (Ours) 512x512 110.1 0.14 AMGAN (Ours) 256x256 110.7 0.14 Sans cartes de localisation 256x256 141.6 0.17 AMGAN (Ours) 128x128 112.9 0.17 Sans cartes de localisation 128x128 140.0 0.20 Images réelles - 49.0 - Comparaison entre l'âge et les signes cliniques Dans un mode de réalisation, lors d’un apprentissage sans signes cliniques, en utilisant uniquement l’âge pour créer une carte de vieillissement uniforme, le modèle continue à donner des résultats convaincants, avec une FID et un MAE faibles sur les critères de l’âge estimé. Le Tableau 2 montre par conséquent la Distance d’Inception de Fréchet et l’Erreur moyenne pour le modèle avec les signes cliniques et avec l’âge uniquement. Méthode Taille de Parcelle Contrôle FID ↓ MAE ↓ AMGAN (Ours) 256x256 ✓ 110.7 0.143 Sans signes cliniques 256x256 ✗ 101.3 0.116 En comparant les visages vieillis avec l’approche âge uniquement, toutefois il apparait que certaines rides ne manifestent pas la totalité de leur plage de dynamique pour le modèle âge seulement. Ceci est dû au fait que tous les signes de vieillissement n’ont pas besoin d’être maximisés afin d’atteindre l’âge limite du jeu de données. En fait, les 150 individus les plus âgés du jeu de données normalisé (âgés de 65 à 80 ans) affichent un écart standard médian de leurs signes de vieillissement normalisés de 0,18, ce qui fait ressortir les nombreuses combinaisons de signes de vieillissement possibles chez les personnes âgées. Ceci est un problème pour le modèle avec âge seul car il offre une seule manière de vieillir un visage. Par exemple, des signes tels que les rides du front dépendent fortement des expressions du visage du sujet et font partie intégrante du processus de vieillissement. En ne regardant que l’âge des sujets dans le jeu de données, la distribution de ces signes de vieillissement cliniques ne peut pas être contrôlée. Au contraire, les visages vieillis, dans un mode de réalisation, avec la carte de vieillissement offrent nettement plus de contrôle sur le processus de vieillissement. En contrôlant chaque signe de vieillissement individuel, on peut choisir si on applique ou non ces rides d’expression. Une extension naturelle de cet avantage est la pigmentation de la peau, qui est considérée dans certains pays asiatiques comme un signe de vieillissement. Un modèle basé sur l’âge ne peut pas produire de vieillissement pour ces pays sans avoir à ré-estimer l’âge d’un point de vue local. Ceci n’est pas adapté, à la différence de l’approche divulguée dans les présentes qui, une fois l’apprentissage effectué avec le signe de vieillissement pertinent, peut offrir une expérience de vieillissement de visage personnalisée au point de vue de différents pays, le tout dans un seul modèle et sans étiquette supplémentaire. Étude d’ablation Impact de la taille de la Parcelle : lors de l’apprentissage du modèle, dans un mode de réalisation, pour une résolution d’image cible donnée (1024x1024 pixels dans les expériences), on peut choisir la taille de la parcelle utilisée pour l’apprentissage. Plus la parcelle est importante, plus le modèle aura de contexte pour effectuer la tâche de vieillissement. Pour la même puissance de calcul, toutefois, les parcelles plus importantes entraînent une réduction de la taille du lot, ce qui freine l’apprentissage [8]. Des expériences ont été mises en œuvre en utilisant des parcelles de 128x 128, 256x256 et 512x512 pixels. La montre des matrices d’images 1100 montrant les résultats de rajeunissement et de vieillissement sur des images 1024x1024 de visages en accord avec l’apprentissage des présentes. Les matrices 1100 comportent une première matrice d’images 1102 et une seconde matrice d’images 1104 pour les deux visages respectifs. La matrice 1102 montre les résultats du rajeunissement pour un visage et la matrice 1104 montre les résultats du vieillissement pour un second visage. Les rangées 1106, 1108 et 1110 montrent les résultats en utilisant les différentes tailles de parcelles. La rangée 1106 montre une taille de parcelle de 128x128, la rangée 1108 montre une taille de parcelle de 256x256 et la rangée 1110 montre une taille de parcelle de 512x512. La montre que toutes les tailles de parcelle réussissent à vieillir le visage en haute résolution, dans un mode de réalisation, mais en fonction de différents degrés de réalisme. La taille de parcelle la plus petite souffre le plus du manque de contexte et produit des résultats qui sont inférieurs aux deux autres, avec des artéfacts de texture visibles. La parcelle 256x256 donne des résultats convaincants, avec des imperfections mineures qui ne sont visibles que lorsqu’elles sont comparées à la parcelle 512x512. Ces résultats suggèrent que l’application de la technique à des résolutions plus importantes, telles qu’avec des parcelles de 512x512 sur des images de 2048x2048. Cartes de localisation Pour voir la contribution des cartes de localisation, dans un mode de réalisation, un modèle a été soumis à un apprentissage avec et sans ces dernières. Comme on peut s’y attendre, l’impact des cartes de localisations est plus important sur de petites tailles de parcelle où l’ambiguïté est élevée. La montre comment sur des tailles de parcelle petites et en l’absence d’informations de localisation, le modèle n’est pas en mesure de différentier des parcelles similaires à partir de différentes parties du visage. La montre des matrices 1200 d’images illustrant les effets du vieillissement sur deux matrices 1202 et 1204 en accord avec deux modèles (parcelle ayant subi un apprentissage) suivant un apprentissage dans les présentes. La montre, par conséquent, dans la matrice 1202, un visage vieilli avec une taille de parcelle la plus petite, sans utiliser de cartes de localisation et, dans la matrice 1204, le visage vieilli avec la taille de parcelle la plus petite en utilisant des cartes de localisation. Dans chaque matrice respective, le visage vieilli est représenté avec la différence par rapport à l’image originale. Lorsque la parcelle a suivi un apprentissage sans utiliser de cartes de localisation, le modèle n’est pas en mesure d’ajouter des rides qui sont cohérentes avec l’emplacement et génère des ondulations diagonales génériques. Cet effet est moins présent sur des tailles de parcelle plus importantes car l’emplacement de la parcelle est moins ambigu. Les cartes de localisation éliminent la présence d’artéfacts de texture en diagonale, notamment sur le front où elles permettent l’apparition de rides horizontales. Spatialisation des informations : L’utilisation des cartes de vieillissement proposées en accord avec l’apprentissage des présentes a été comparée avec une méthode de base de conditions de formatage, à savoir pour donner des scores de signes, sous la forme de cartes de caractéristiques uniformes individuelles. Étant donné que tous les signes ne sont pas présents dans une parcelle particulière, notamment lorsque la taille de la parcelle est petite, la plupart des informations traitées n’ont aucune utilité pour le modèle. Les cartes de vieillissement représentent une manière simple de donner uniquement le modèle des étiquettes présentes dans la parcelle, en plus de leur étendue spatiale et de leur emplacement. La fait ressortir l’impact de la carte de vieillissement. La représente les matrices 1300 d’images illustrant les effets du vieillissement et, une première matrice 1302 représente le vieillissement en utilisant un modèle (parcelle) ayant suivi un apprentissage en utilisant des cartes de caractéristiques uniformes et une seconde matrice 1304 représente le vieillissement en utilisant un modèle (parcelle) ayant subi un apprentissage avec des cartes de vieillissement en accord avec l’apprentissage des présentes. Sur des parcelles petites ou moyennes (par ex. 128x128 ou 256x256 pixels), le modèle se bat pour créer des résultats réalistes. La carte de vieillissement aide à réduire la complexité du problème. La , par conséquent, représente, dans la matrice 1302 de trois images et la matrice 1304 de trois images, un visage vieilli avec une taille de parcelle importante (par ex. 512x512 avec des cartes de caractéristiques de conditions uniformes individuelles (matrice 1302) et des cartes de vieillissement proposées (matrice 1304), ainsi que la différence avec l’image originale dans chaque matrice respective. La taille de la parcelle n’a pas à être un facteur de deux de la taille d’image originale (par ex. 800x800 serait importante sans être la taille totale de l’image 1024x1024). Les cartes de vieillissement aident à rendre l’apprentissage plus efficace grâce à des informations spatialisées plus denses et produit un vieillissement plus réaliste. La différence fait ressortir les petites rides non réalistes pour la technique de base. Alternativement, dans un mode de réalisation, une approche différente est utilisée comme représenté dans StarGAN, dans laquelle le modèle reçoit toutes les valeurs de signes pour chaque parcelle, même les valeurs de signes qui ne sont pas présents dans la parcelle. Application(s) Dans un mode de réalisation, des technologies et méthodologies divulguées incluent les méthodes liées au développeur et des systèmes pour définir (notamment par le biais du conditionnement) un modèle ayant un générateur pour une translation d’image à image qui offre la simulation de l’âge. Le générateur permet d’avoir un contrôle continu (sur une pluralité de signes cutanés liés à l’âge) pour créer une transformation régulière entre une image originale et une image transformée (par ex. d’un visage). Le générateur est soumis à un apprentissage en utilisant des images d’apprentissage non appairées individuelles dans lesquelles chacune des images d’apprentissage a une carte de vieillissement identifiant les repères anatomiques faciaux associés avec des signes cutanés respectifs liés à l’âge pour offrir une supervision spatiale faible pour guider le processus de vieillissement. Dans un mode de réalisation, les signes cutanés liés à l’âge représentent les dimensions spécifiques au caractère ethnique de vieillissement. Dans un mode de réalisation, des modèles basés sur GAN ayant des générateurs pour une translation d’image à image pour une simulation de vieillissement sont incorporés dans une méthode mise en œuvre de manière informatique (par ex. une application) ou dans un dispositif ou système informatique pour offrir une réalité virtuelle, une réalité augmentée et/ou une expérience de réalité modifiée. Une application est configurée pour permettre à un utilisateur d’utiliser facilement un smartphone ou une tablette équipée d’une caméra, etc. pour prendre une image selfie (ou vidéo) et un générateur G applique l’effet désiré tel que pour être lu ou être présenté autrement par le smartphone ou la tablette. Dans un mode de réalisation, un générateur G, ayant suivi un apprentissage des présentes, est configuré pour être chargé et s’exécuter sur des smartphones ou tablettes grand public disponibles dans le commerce (par ex dispositifs cibles). Une configuration type comporte des dispositifs ayant les spécifications matérielles suivantes : Intel® Xeon® CPU E5-2686 v4 @ 2.30GHz, profilées uniquement avec un cœur et un fil. Dans un mode de réalisation, le générateur G est configuré pour être chargé et s’exécuter sur un dispositif informatique avec plusieurs ressources, y compris un serveur, un ordinateur de bureau, un ordinateur de jeu ou un autre dispositif tel qu’il aura plusieurs cœurs et s’exécutera sur plusieurs fils. Dans un mode de réalisation, le générateur G est fourni en tant que service (basé sur le cloud). Dans un mode de réalisation, en plus des aspects liés au dispositif informatique du développeur (par ex. utilisé au moment de l’apprentissage) et à la cible (utilisée au moment de l’inférence), une personne ayant des compétences ordinaires comprendra que les aspects du produit logiciel sont divulgués, que des instructions y sont stockées sur un dispositif de stockage non-transitoire (par ex. une mémoire, un CD-ROM, un DVD-ROM, un disque, etc.) pour configurer un dispositif informatique pour effectuer l’un des aspects des méthodes divulguées dans les présentes. La Figure 14 représente un organigramme d’un système informatique 1400, en accord avec un mode de réalisation. Le système informatique 1400 comporte une pluralité de dispositifs informatiques (1402, 1406, 1408, 1410 et 1450) qui comportent des serveurs, des ordinateurs de développeur (PC, ordinateurs de bureau, etc.) et des ordinateurs d’utilisateurs typiques (par ex. PC, ordinateurs de bureau et des dispositifs mobiles (personnels) plus compacts notamment des smartphones et des tablettes, etc.). Dans le mode de réalisation, le dispositif informatique 1402 fournit un environnement d’apprentissage de modèle de réseau 1412 comportant du matériel et du logiciel, en accord avec un apprentissage des présentes, pour définir un modèle pour une translation d’image à image offrant un vieillissement continu. Les composants de l’environnement d’apprentissage de modèle de réseau 1412 comportent une composante d’apprentissage de modèle 1414 pour définir et configurer, notamment par le biais du conditionnement, un modèle comportant un générateur G 1416 et un discriminateur D 1418. Le Générateur G est utile pour définir un modèle pour utilisation en inférence pour effectuer la translation d’image à image, tandis que le discriminateur D 1418 est une construction pour l’apprentissage, comme cela est bien connu. Dans le mode de réalisation, le conditionnement est réalisé de manière à être en accord avec les flux de travail d’apprentissage des Figures 4 et 5. Le flux de travail utilise l’apprentissage de parcelles d’images à haute résolution (par ex. 1024x 1024 ou résolution de pixels supérieure). L’apprentissage utilise des valeurs de signes cutanés ou d’âge apparent pour ces dernières pour des zones respectives du visage où se situent lesdits signes cutanés. Des informations denses, spatialisées pour ces caractéristiques sont fournies notamment en utilisant des cartes de vieillissement. Dans le mode de réalisation, l’emplacement de la parcelle est fourni, par exemple, pour éviter les ambiguïtés et différentier des parcelles similaires provenant de différentes parties d’un visage, en utilisant des informations de localisation. Dans le mode de réalisation, pour obtenir un traitement totalement convolutionnel, les informations d’emplacement sont fournies en utilisant les cartes de localisation de gradient pour les coordonnées (x,y) à l’intérieur de l’image d’apprentissage. Dans le mode de réalisation, le modèle et le discriminateur ont la forme, fournissent les sorties et sont conditionnés en utilisant les fonctions objectives (par ex. fonctions de perte) décrites dans les présentes ci-dessus. Dans le mode de réalisation, étant donné que l’apprentissage utilise des parcelles, des cartes de vieillissement et des cartes de localisation, d’autres composants d’environnement 1412 comportent un composant créateur de parcelle d’image ( Ip ) 1420, un composant créateur de carte de vieillissement ( Ap ) 1422 et un composant créateur de cartes de localisation ( Xp, Yp ) 1424. D’autres composants ne sont pas représentés. Dans le mode de réalisation, un serveur de données (par ex. 1404) ou une autre forme de dispositif informatique stocke un jeu de données d’images 1426 (à haute résolution) pour l’apprentissage et à d’autres fins, etc. et est couplé par le biais d’un ou plusieurs réseaux, représentés sous la forme d’un réseau 1428, ledit réseau 1428 couplant l’un quelconque des dispositifs informatiques 1402, 1404, 1406, 1408 et 1410. Les réseaux 1428 sont, à titre d’exemple, des réseaux sans fil ou autres, publics ou autres, etc. Il sera également entendu que le système 1400 est simplifié. L’un des services au moins peut être mis en œuvre par plusieurs dispositifs informatiques. Une fois qu’il a subi l’apprentissage, le générateur 1416 peut être mieux défini comme désiré et fourni en qualité de modèle temporel d’inférence (générateur GIT) 1430. En fonction des techniques et des méthodologies des présentes, dans les modes de réalisation, le modèle temporaire d’interférence (générateur GIT 1430) est mis à disposition pour être utilisé de différentes manières. Dans l’une des manières, dans un mode de réalisation, tel qu’il est représenté en , le générateur GIT 1430 est proposé en tant que service de nuage 1432 ou autre logiciel en qualité d’offre de service (SaaS) par le biais du serveur de nuage 1408. Une application d’utilisateur telle qu’une application à réalité augmentée (AR) 1434 est définie pour être utilisée avec le service de nuage 1432 fournissant une interface avec le générateur GIT 1430. Dans un mode de réalisation, l’application AR 1434 est fournie pour la distribution (par ex. via un téléchargement) à partir d’un service de distribution d’application 1436 fourni par un serveur 1406. Même si elle n’est pas représentée, dans un mode de réalisation, l’application AR 1434 est développée en utilisant un dispositif informatique développant des applications pour des dispositifs cibles particuliers ayant un matériel et un logiciel particuliers, notamment la configuration du système d’exploitation, etc. Dans un mode de réalisation, l’application AR 1434 est une application native configurée pour être exécutée dans un environnement natif spécifique tel que celui qui est défini pour un système d’exploitation particulier (et/ou matériel). Les applications natives sont fréquemment distribuées par le biais d’un service de distribution d’application 1436 qui est configuré en tant que « Magasin » de commerce électronique (exploité par un service tiers), même si cela n’est pas nécessaire. Dans un mode de réalisation, l’application AR 1420 est une application basée sur un navigateur, par exemple, configuré pour exécuter dans un environnement de navigateur le dispositif utilisateur cible. L’application AR 1434 est fournie pour distribution (par ex. téléchargement) par les dispositifs utilisateurs tels que les dispositifs mobiles 1410. Dans un mode de réalisation, l’application AR 1434 est configurée pour offrir une expérience de réalité augmentée (par exemple via une interface) à l’utilisateur. Par exemple, un effet est appliqué sur une image par le biais du traitement par le générateur temporel d’inférence 1430. Le dispositif mobile est doté d’une caméra (non représentée) pour capturer une image (par ex. image capturée 1438) qui, dans un mode de réalisation, est une image fixe, comportant une image selfie. Un effet est appliqué sur l’image capturée 1438 utilisant des techniques de traitement d’images offrant la translation d’image à image. Une image vieillie 1440 est définie et affichée sur le dispositif d’affichage (non représenté) du dispositif mobile 1410 pour simuler l’effet sur l’image capturée 1438. La position de la caméra peut être changée et l’effet appliqué en réponse à une autre image capturée (d’autres images capturées) pour simuler la réalité augmentée. Il sera entendu que l’image capturée définit une source ou une image originale et que l’image vieillie définit une image translatée ou transformée ou une image sur laquelle un effet est appliqué. Dans le paradigme de service de nuage actuel du mode de réalisation actuel de la , l’image capturée 1438 est fournie au service de nuage 1432 où elle est traitée par le générateur GIT 1430 pour effectuer une translation d’image à image avec vieillissement continu pour définir une image vieillie 1440. L’image vieillie 1440 est communiquée au dispositif mobile 1440 pour affichage, sauvegarde, partage, etc. Dans un mode de réalisation, l’application AR 1434 offre une interface (non représentée), par exemple, une interface utilisateur graphique (GUI) dont la voix peut être activée, pour exploiter l’application AR 1434. L’interface est configurée pour permettre la capture d’image, la communication avec le service en nuage et l’affichage, l’enregistrement et/ou le partage de l’image translatée (par ex. image vieillie 1440). Dans un mode de réalisation, l’interface est configurée pour permettre à un utilisateur de fournir des entrées pour le service en nuage, notamment pour définir une carte de vieillissement. Comme cela a été noté précédemment, dans un mode de réalisation, l’entrée comporte un âge cible. Comme cela a été noté précédemment, dans un mode de réalisation, l’entrée comporte un delta d’âge. Comme cela a été noté précédemment, dans un mode de réalisation, l’entrée comporte une sélection de produit/service. Dans le mode de réalisation de la l’application AR 1434 ou une autre (non représentée) offre un accès (par ex. par le biais de la communication) à un dispositif informatique 1450 offrant un service de commerce électronique 1452. Le Service de commerce électronique 1452 comporte un composant de recommandation 1454 pour fournir des recommandations (personnalisées) pour un produit, service ou les deux. Dans le mode de réalisation, ledit produit et/ou service est un produit et/ou service anti-vieillissement ou de rajeunissement, etc. Dans le mode de réalisation ledit produit et/ou service est associé à des signes cutanés spécifiques par exemple. Une image capturée à partir du dispositif 1410 est fournie au service de commerce électronique 1452. Une analyse de signe cutané est réalisée, notamment par un modèle analyseur de signe cutané 1456, utilisant un apprentissage profond conformément à un mode de réalisation. Le traitement d’image en utilisant un modèle ayant subi un apprentissage analyse la peau (par ex. des zones du visage associées avec des signes cutanés spécifiques) afin de générer une analyse de peau comportant des scores pour au moins plusieurs signes cutanés. La valeur des scores individuels peut être générée sur une image en utilisant des modèles d’estimation de signes de vieillissement (dédiés) (par exemple un type de classificateur) basé sur l’architecture ResNet [27], par exemple, comme précédemment décrit pour l’analyse du jeu de données d’apprentissage. Dans le mode de réalisation, les signes cutanés (par ex. scores de ces données) sont utilisés pour générer des recommandations personnalisées. Par exemple, un produit (ou service) respectif est associé à un ou plusieurs signes cutanés et à des scores particuliers (ou plages de scores) pour lesdits signes. Dans le mode de réalisation, des informations sont stockées dans la base de données (par ex. 1460) pour être utilisées par le service de commerce électronique 1452 notamment via des recherches appropriées établissant une correspondance entre les données d’un utilisateur et les données du produit et/ou service. Dans un mode de réalisation, d’autres données utilisateur pour être utilisées par le composant de recommandation 1454 comportent toutes données sur le genre, l’appartenance ethnique et la localisation, etc. Dans le mode de réalisation, les scores de signes cutanés d’une image capturée d’utilisateur sont fournis à partir du service de commerce électronique pour s’afficher via l’application AR 1434 notamment, sur l’interface d’application AR. Dans le mode de réalisation, des scores de signes cutanés sont utilisés pour définir une carte de vieillissement à fournir au service en nuage 1432 pour être utilisés par le générateur G IT 1430 pour définir une image translatée. Par exemple, dans le mode de réalisation, des scores de signes cutanés générés par le modèle 1456 sont utilisés comme générés au départ à partir d’une image pour définir des valeurs de carte de vieillissement de certains signes cutanés. D’autres scores de signes cutanés tels que générés au départ sont modifiés électroniquement pour définir des valeurs de carte de vieillissement pour certains signes cutanés. Dans le mode de réalisation, par exemple, un utilisateur peut modifier certains scores tels que générés via l’interface (par ex. signes cutanés uniquement autour des yeux). Par exemple, dans un mode de réalisation, d’autres moyens sont utilisés pour modifier les scores, notamment par l’application d’une règle ou d’un autre code. Dans le mode de réalisation, la modification est faite pour représenter le rajeunissement de signes cutanés ou le vieillissement sélectionnés ou toute combinaison de ces derniers. Des valeurs d’âge apparent au lieu de scores de signes cutanés peuvent être utilisées pour certains signes cutanés tels que décrits précédemment. Dans un mode de réalisation, qui ne doit pas être limitant, un utilisateur reçoit une recommandation de produit personnalisée telle que recommandée par le service de commerce électronique 1452. L’utilisateur sélectionne un produit ou service particulier. La sélection de ces derniers invoque une modification d’un score de signe cutané pour l’utilisateur pour un signe cutané associé lié au produit ou service. La modification ajuste un score pour simuler une utilisation du produit ou service. Les scores de signes cutanés, tels que générés au départ ou tels que modifiés, sont utilisés dans une carte de vieillissement et fournis au service en nuage 1432 pour recevoir une image vieillie. Tels que décrits précédemment dans les présentes, les scores de signes cutanés pour différents signes peuvent être combinés dans une carte et le générateur G IT est capable de vieillir différemment différents signes. Par conséquent, dans le mode de réalisation, une carte de vieillissement est définie lorsque certains scores de signes cutanés sont tels que générés au départ pour certains signes tandis que d’autres signes ont des scores modifiés. Dans le mode de réalisation de la , le service de commerce électronique 1452 est configuré par le biais d’un composant d’achat 1458 pour faciliter l’achat d’un produit ou service. Les produits ou services comportent des produits ou services cosmétiques ou autres. Même s’il n’est pas représenté, le service de commerce électronique 1452 et/ou l’application AR 1434 fournissent le traitement d’images d’une image capturée pour simuler un produit cosmétique ou des services tels que l’application d’un maquillage sur une image capturée produisant une image sur laquelle un effet est appliqué. Même si les images capturées sont utilisées dans les modes de réalisation décrits ci-dessus en tant qu’images sources pour le traitement, dans un mode de réalisation, d’autres images sources (par ex. à partir d’autres sources qu’une caméra d’un dispositif 1410) sont utilisées. Des modes de réalisation peuvent utiliser une image capturée ou une autre image source. Qu’il s’agisse d’une image capturée ou d’une autre image, dans un mode de réalisation, de telles images à haute résolution pour améliorer l’expérience d’un utilisateur notamment comme le modèle de générateur G IT 1430 subit un apprentissage pour ces dernières. Même si elles ne sont pas représentées, dans le mode de réalisation, les images utilisées par un modèle d’analyseur de signe cutané sont réduites lorsqu’elles sont analysées. Un autre prétraitement d’images est réalisé pour une telle analyse. Dans un mode de réalisation, l’application AR 1434 peut orienter l’utilisateur par rapport aux caractéristiques de qualité (éclairage, centrage, fond, obstruction par des cheveux, etc.) pour améliorer les performances. Dans un mode de réalisation, l’application AR 1434 rejette une image si elle ne répond pas à certaines exigences minimales et si elle est inadaptée. S’il est représenté en tant que dispositif mobile en , dans un mode de réalisation, le dispositif informatique 1410 peut avoir des dimensions différentes, comme indiqué. Plutôt que (ou en plus de) de fournir un générateur GIT 1430 en tant que service de nuage, il peut être hébergé et exécuté localement sur un dispositif informatique particulier ayant des ressources de stockage et de traitement suffisantes. Par conséquent, dans un mode de réalisation, un dispositif informatique est fourni et comporte : une unité de traitement configurée pour : recevoir une image originale d’un visage et utiliser un générateur de simulation d’âge pour générer une image translatée à présenter ; dans lequel le générateur simule le vieillissement avec un contrôle continu sur une pluralité de signes cutanés liés à l’âge entre l’image originale et l’image translatée du visage, le générateur configuré pour translater l’image originale utilisant des cibles de vieillissement respectifs pour les signes cutanés. Dans un mode de réalisation, le générateur est basé sur des GAN conditionnels. Dans un mode de réalisation, les cibles sont fournies au générateur en tant que carte de vieillissement identifiant des zones du visage associées avec des zones respectives des signes cutanés, dans lesquelles chaque zone de la carte de vieillissement est renseignée par une cible de vieillissement respective correspondant au signe cutané associé. Dans un mode de réalisation, la carte de vieillissement représente une cible de vieillissement particulière pour le signe cutané associé par une valeur de score du signe cutané associé. Dans un mode de réalisation, la carte de vieillissement représente une cible de vieillissement particulière pour le signe cutané associé par une valeur d’âge apparent pour le signe cutané associé. Dans un mode de réalisation, la carte de vieillissement représente une cible de vieillissement particulière pour le signe cutané associé par une valeur de score du signe cutané associé, lorsqu’elle est disponible et une valeur d’âge apparent lorsque la valeur de score n’est pas disponible. Dans un mode de réalisation, la carte de vieillissement est définie pour utiliser l’intensité de pixels pour représenter les cibles de vieillissement. Dans un mode de réalisation, la carte de vieillissement masque un arrière-plan de l’image originale. Dans un mode de réalisation, le générateur est configuré par le biais de l’apprentissage en utilisant des images d’apprentissage respectives et des cartes de vieillissement associées et dans lesquelles les cartes de vieillissement offrent une supervision spatiale faible pour guider les transformations de vieillissement des signes cutanés respectifs. Dans un mode de réalisation, les signes cutanés représentent des dimensions de vieillissement spécifiques à l’appartenance ethnique. Dans un mode de réalisation, les signes cutanés représentent un ou plusieurs des signes suivants : l’« âge », les « rides du front », le « sillon nasogénien », les « rides sous les yeux », les « rides glabellaires », les « rides interoculaires », les « rides aux commissures des lèvres », la « lèvre supérieure » et la « ptose de la partie inférieure du visage ». Dans un mode de réalisation, le générateur est un codeur-décodeur totalement convolutionnel comportant des blocs résiduels dans le décodeur pour incorporer les cibles de vieillissement sous la forme de cartes de vieillissement. Dans un mode de réalisation, le générateur est configuré en utilisant un apprentissage basé sur des parcelles en utilisant une partie des images d’apprentissage particulières et une parcelle correspondant à une carte de vieillissement associée. Dans un mode de réalisation, les blocs résiduels incorporent par ailleurs des informations de localisation pour indiquer une localisation respective de la partie de l’image d’apprentissage particulière et la parcelle correspondante de la carte de vieillissement associée. Dans un mode de réalisation, les informations de localisation sont fournies en utilisant des cartes de coordonnées X et Y respectives à partir d’une carte de gradient horizontal et d’une carte de gradient vertical liées à une dimension en hauteur et largeur ( ) de l’image originale. Dans un mode de réalisation, l’image d’apprentissage particulière est une image à haute-résolution et une taille de parcelle est une partie de cette dernière. Dans un mode de réalisation, la taille de parcelle est de la moitié, voire moins, de l’image à haute résolution. Dans un mode de réalisation, le générateur est configuré via un mécanisme d’attention afin de limiter le générateur à la transformation des signes cutanés liés à l’âge tout en minimisant les transformations supplémentaires à appliquer. Dans un mode de réalisation, l’unité de traitement est configurée pour communiquer avec un second dispositif informatique que le générateur propose d’utiliser, l’unité de traitement communiquant l’image originale et recevant l’image translatée. Dans un mode de réalisation, l’image originale est une image à haute résolution de 1024 x 1024 pixels ou plus. Dans un mode de réalisation, l’unité de traitement est en outre configurée pour fournir une application en réalité augmentée pour simuler le vieillissement en utilisant l’image translatée. Dans un mode de réalisation, le dispositif informatique comporte une caméra et dans lequel l’unité de traitement reçoit l’image originale à partir de la caméra. Dans un mode de réalisation, l’unité de traitement est configurée pour fournir au moins l’un des éléments suivants : une fonction de recommandation recommandant au moins l’un des produits et services et une fonction de commerce électronique avec laquelle acheter au moins l’un des produits et services. Dans un mode de réalisation, le produit comporte l’un des produits de rajeunissement, un produit anti-vieillissement et un produit de maquillage cosmétique. Dans un mode de réalisation, le service comporte l’un des services de rajeunissement, un service anti-vieillissement et un service cosmétique. Dans un mode de réalisation, le dispositif informatique tel qu’un dispositif mobile 1410 est configuré pour effectuer une méthode en accord avec l’aspect du dispositif informatique ainsi décrit. D’autres aspects seront apparents, notamment les aspects du produit de programme informatique. Dans un mode de réalisation, l’environnement d’apprentissage du modèle de réseau offre un dispositif informatique configuré pour effectuer une méthode telle qu’une méthode pour configurer en conditionnant un générateur de simulation d’âge (basé sur les GAN). Dans un mode de réalisation, la méthode comporte : la définition d’un générateur de simulation d’âge ayant un contrôle continu sur la pluralité des signes cutanés liés à l’âge entre une image originale et une image transformée d’un visage, dans laquelle la définition comporte l’apprentissage du générateur en utilisant des images d’apprentissage individuel sans appariement et où chacune des images d’apprentissage est associée avec une cible de vieillissement pour au moins quelques signes cutanés ; et en fournissant au générateur les images à translater. Dans un mode de réalisation, le générateur est basé sur des GAN conditionnels. Dans un mode de réalisation, la méthode comporte la définition de la cible de vieillissement en tant que carte de vieillissement identifiant des zones du visage associées avec les zones respectives des signes cutanés, où chaque zone de la carte de vieillissement est renseignée avec une cible de vieillissement respective correspondant au signe cutané associé. Dans un mode de réalisation, un dispositif informatique est prévu comportant une unité d’effet visage y compris des circuits de traitement configurés pour appliquer au moins un effet visage à une image source et pour générer une ou plusieurs instances virtuelles d’une image source avec effet appliqué sur une interface de commerce électronique, l’unité d’effet visage utilisant un générateur pour simuler le vieillissement avec un contrôle continu sur une pluralité de signes cutanés liés à l’âge entre l’image originale et l’image translatée du visage, le générateur étant configuré pour translater l’image originale en utilisant des cibles de vieillissement respectives pour les signes cutanés. Dans un mode de réalisation le dispositif informatique comporte une unité de recommandation y compris des circuits de traitement configurés pour présenter une recommandation d’un produit et/ou service et recevoir une sélection du produit et/ou service, dans lequel le produit et/ou service est associé avec un modificateur de cible de vieillissement pour au moins l’un des signes cutanés. L’unité d’effet visage est configurée pour générer des cibles de vieillissement respectives pour les signes cutanés en utilisant le modificateur de cible de vieillissement en réponse à la sélection, par conséquent pour simuler un effet du produit et/ou du service sur l’image source. Dans un mode de réalisation, l’unité de recommandation est configurée pour obtenir la recommandation en : invoquant un analyseur de signe cutané en vue de déterminer les scores de signes cutanés actuels en utilisant l’image source ; et en utilisant les scores de signes cutanés actuels pour déterminer le produit et/ou le service. Dans un mode de réalisation, l’analyseur de signe cutané est configuré pour analyser l’image source en utilisant un modèle d’apprentissage profond. Dans un mode de réalisation, les cibles de vieillissement sont définies à partir des scores de signes cutanés actuels et du modificateur de cible de vieillissement. Conclusion Dans la présente divulgation, l’utilisation de signes cliniques pour créer des cartes de vieillissement pour le vieillissement du visage est présentée. Des résultats excellents sont démontrés sur des images à haute résolution avec un contrôle complet du processus de vieillissement. Dans un mode de réalisation, l’approche basée sur des parcelles permet d’effectuer l’apprentissage de GAN conditionnels sur des images importantes tout en conservant une taille de lots importante. La mise en œuvre pratique peut inclure l’une quelconque ou l’ensemble des caractéristiques décrites dans les présentes. Ces derniers aspects ainsi que d’autres aspects, caractéristiques et différentes combinaisons peuvent être exprimés sous la forme de méthodes, d’appareils, de systèmes, de moyens pour réaliser des fonctions, des produits logiciels et combiner, par d’autres procédés, les caractéristiques décrites dans les présentes. Un certain nombre de modes de réalisation ont été décrits. Toutefois, il sera entendu que différentes modifications peuvent être apportées sans s’écarter de l’esprit et de la portée des processus et techniques décrits dans les présentes. Par ailleurs, d’autres étapes peuvent être prévues ou des étapes peuvent être éliminées, par rapport au processus décrit et d’autres composants peuvent être ajoutés ou retirés des systèmes décrits. En conséquence, d’autres modes de réalisation entrent dans le cadre des revendications suivantes. Sur l’ensemble de la description et des revendications de la présente spécification, le mot « comporte » et « contient » ainsi que les variations de ces derniers signifie « y compris, notamment », et ils ne sont pas destinés à exclure (et n’excluent pas) d’autres composants, entiers ou étapes. Sur l’ensemble de la présente spécification, le singulier englobe le pluriel à moins que le contexte n’exige le contraire. Notamment, lorsque l’article indéfini est utilisé, la spécification doit être entendue comme envisageant le pluriel ainsi que le singulier, à moins que le contexte n’exige le contraire. Les caractéristiques, entiers, traits ou groupes décrits en conjonction avec un aspect, mode de réalisation ou exemple de l’invention particulier doivent être entendus comme étant applicables à tout autre aspect, mode de réalisation ou exemple à moins qu’ils ne soient incompatibles avec ces derniers. L’ensemble des caractéristiques divulguées dans les présentes (y compris toutes revendications, résumés et dessins accompagnant), et/ou l’ensemble des étapes de toutes méthodes ou processus ainsi divulgués peuvent être combinés dans toute combinaison, sauf pour des combinaisons dans lesquelles au moins l’une desdites caractéristiques et/ou étapes s’excluent mutuellement. L’invention n’est pas limitée aux détails des exemples ou des modes de réalisation susmentionnés. L’invention s’étend à toute invention nouvelle ou à toute combinaison nouvelle des caractéristiques divulguées dans la présente spécification (y compris toute revendication, résumé et dessin accompagnant) ou à toute nouvelle, ou toute combinaison nouvelle, des étapes ou de toute méthode ou processus divulgué. 1. Agustsson, E., Timofte, R., Escalera, S., Baro, X., Guyon, I., Rothe, R.: Apparent and real age estimation in still images with deep residual regressors on appareal database. In: 2017 12th IEEE International Conference on Automatic Face & Gesture Recognition (FG 2017). pp. 87–94. IEEE (2017) 2. Antipov, G., Baccouche, M., Dugelay, J.L.: Face aging with conditional generative adversarial networks. In: 2017 IEEE international conference on image processing (ICIP). pp. 2089–2093. IEEE (2017) 3. Arjovsky, M., Chintala, S., Bottou, L. Wasserstein gan. arXiv preprint arXiv:1701.07875 (2017) 4. Bazin, R., Doublet, E.: Skin aging atlas. volume 1. caucasian type. 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In: Proceedings of the IEEE international conference on computer vision. pp. 2223–2232 (2017) Un dispositif informatique comportant : une unité de traitement configurée pour : recevoir une image originale d’un visage et utiliser un générateur de simulation d’âge pour générer une image translatée pour la présentation ; dans lequel le générateur simule le vieillissement avec un contrôle continu d’une pluralité de signes cutanés liés à l’âge entre l’image originale et l’image translatée du visage, le générateur configuré pour translater l’image originale en utilisant des cibles de vieillissement respectives pour les signes cutanés ; dans lequel le générateur est basé sur des GAN conditionnels et dans lequel l’unité de traitement est en outre configurée pour fournir une application à réalité augmentée pour simuler le vieillissement en utilisant l’image translatée. Le dispositif informatique de la revendication 1, dans lequel les cibles sont fournies au générateur sous la forme d’une carte de vieillissement identifiant les zones du visage associées avec les zones respectives des signes cutanés, dans lesquels chaque zone de la carte de vieillissement est renseignée avec une cible de vieillissement respectives correspondant au signe cutané associé. Le dispositif informatique de la revendication 3, dans lequel, la carte de vieillissement représente une cible de vieillissement particulière pour le signe cutané associé par une valeur de score du signe cutané associé. une valeur d’âge apparent pour le signe cutané associé ou une valeur de score du signe cutané associé, lorsque disponible et une valeur d’âge apparent lorsque la valeur de score n’est pas disponible. Le dispositif informatique de la revendication 1, dans lequel les signes cutanés représentent des dimensions de vieillissement spécifiques à l’origine ethnique. Le dispositif informatique de la revendication 1, dans lequel l’unité de traitement est configurée pour fournir au moins l’un des éléments suivants : une fonction de recommandation recommandant au moins l’un des produits et services et une fonction de commerce électronique avec laquelle acheter au moins l’un des produits et services. Une méthode comportant : la définition d’un générateur de simulation d’âge ayant un contrôle continu sur une pluralité de signes cutanés liés à l’âge entre une image originale et une image transformée d’un visage, dans laquelle la définition comporte l’apprentissage du générateur en utilisant des images d’apprentissage sans appariement individuelles, dans laquelle chacune des images d’apprentissage est associée avec une cible de vieillissement pour au moins l’un des signes cutanés et en fournissant le générateur pour translater les images. La méthode selon la revendication 6, comportant la définition de la cible de vieillissement en tant que zones d’identification de la carte de vieillissement associée aux zones respectives des signes cutanés, dans lesquelles chaque zone de la carte de vieillissement est renseignée avec une cible de vieillissement respective correspondant au signe cutané associé. Un dispositif informatique comportant: une unité d’effet visage incluant des circuits de traitement configurés pour appliquer au moins un effet de visage à une source image et pour générer une ou plusieurs instances virtuelles d’une image source avec effet appliqué sur une interface de commerce électronique, l’unité d’effet visage utilisant un générateur pour simuler le vieillissement avec un contrôle continu sur une pluralité de signes cutanés liés à l’âge entre l’image originale et l’image translatée du visage, le générateur configuré pour translater l’image originale en utilisant des cibles de vieillissement respectives pour les signes cutanés. Le dispositif informatique de la revendication 8, comporte par ailleurs : une unité de recommandation y compris les circuits de traitement configurés pour présenter une recommandation d’un produit and/ou service et recevoir une sélection de produits et/ou services, dans lesquels le produit et/ou service est associé avec un modificateur de cible de vieillissement pour au moins l’un des signes cutanés et. dans lequel l’unité d’effet visage est configurée pour générer les cibles de vieillissement respectives pour les signes cutanés en utilisant le modificateur de signe de cible de vieillissement en réponse à la sélection dans laquelle simuler un effet du produits ou service sur l’image source. Le dispositif informatique de la revendication 8 dans lequel l’unité de recommandation est configurée pour obtenir la recommandation en : invoquant un analyseur de signe cutané pour déterminer les scores de signes cutanés actuels en utilisant l’image source et en utilisant des scores de signes cutanés actuels pour déterminer le produit et/ou service.