FR 3118241 A1 20220624 FR 2105404 A 20210525 APPLICATION D’UN EFFET CONTINU VIA DES INCORPORATION S DE CLASSE ESTIMÉ E PAR LE MODÈLE L’invention concerne des procédés, des dispositifs et des techniques pour traiter une image à l’aide d’un modèle d’apprentissage profond afin de réaliser une simulation d’effet continu par un réseau unifié où un simple estimateur (classe d’effet) est incorporé dans une architecture régulière d’encodeur-décodeur. L’estimateur permet l’apprentissage d’incorporation de classe estimée par le modèle de toutes les classes d’effets (par exemple, des degrés progressifs de l’effet), représentant ainsi les informations d’effet continu sans effort manuel pour sélectionner des groupes d’effets d’ancrage appropriés. Dans un mode de réalisation, étant donné une classe d’âge cible, il est dérivé une incorporation d’âge personnalisée qui prend en compte deux aspects de vieillissement de visage : 1) une incorporation d’âge résiduelle personnalisée à un âge estimé par le modèle du sujet, préservant des informations de vieillissement du sujet ; et 2) une base de vieillissement de visage exemplaire à l’âge cible, encodant les schémas de vieillissement partagés parmi la population entière. Les modes de réalisation d’entraînement et d’exécution (temps d’inférence) sont décrits, y compris une application AR qui génère des recommandations et fournit des services de commerce électronique. Figure pour l’abrégé : 1 APPLICATION D’UN EFFET CONTINU VIA DES INCORPORATIONS DE CLASSE ESTIMÉE PAR LE MODÈLE DOMAINE Cette demande concerne le traitement d’image et le traitement d’images pour générer une image actualisée en utilisant la technologie de réseau neuronal pour appliquer en continu un effet tel que le vieillissement d’une image faciale. CONTEXTE Le vieillissement de visage, également connu sous le nom de progression de l’âge, vise à rendre esthétiquement des images de visage d’entrée avec des effets naturels de vieillissement ou de rajeunissement tout en préservant des informations d’identité de l’individu. Grâce aux récents progrès en matière d’apprentissage approfondi, la synthèse de visage a également montré une amélioration substantielle de la fidélité des images et de la précision d’âge dans les images de visages simulées [10, 41, 24]. Le manque de données constitue un défi majeur pour résoudre divers problèmes restants (par exemple, le vieillissement continu). Par exemple, de nombreux travaux de recherche sur le vieillissement de visage [20, 41, 43, 10] doivent regrouper des images en 4 à 5 groupes d’âge (tels que Le vieillissement de visage traditionnel comporte principalement deux approches : celle basée sur un modèle physique [3, 42] et celle basée sur un prototype [37, 16]. Les procédés basés sur un modèle physique consistent souvent en une modélisation physique complexe, prenant en compte les rides de la peau, la forme du visage, les changements musculaires, la couleur des cheveux, etc. Ce type de procédé nécessite typiquement une énorme quantité de données et est très coûteux sur le plan des calculs. Les procédés basés sur des prototypes explorent tout d’abord des conceptions basées sur des groupes en calculant un visage moyen dans les groupes d’âge prédéfinis, ce qui ne permet pas de retenir des informations personnalisées sur le vieillissement. En outre, tous ces procédés ne sont pas applicables au vieillissement continu du visage. Suite au succès de modèles génératifs récents, tels que les auto-encodeurs variationnels (VAE) et les réseaux antagonistes génératifs (GAN) [9], sur les tâches de translation d’images, les chercheurs ont consacré des efforts à adapter ces procédés à la synthèse de visage. IPCGAN [41] a montré des progrès significatifs dans la génération d’images de visage avec des effets de vieillissement évidents en appliquant une perte d’estimation de l’âge. Une variation ultérieure [43] crée une structure pyramidale pour le discriminateur afin d’améliorer la compréhension de vieillissement de visage à plusieurs échelles. Le vieillissement continu n’a pas été exploré parmi ces procédés. He et al. [10] ont présenté un générateur multi-branches pour l’entraînement sur des groupes et ont proposé l’idée d’approximer le vieillissement continu par interpolation linéaire des représentations latentes entre deux groupes d’âge adjacents. Les auteurs de [24] abordent également le problème en utilisant une approche d’interpolation linéaire similaire, qui est effectuée sur le code latent d’âge appris entre deux groupes voisins à la place. Ces types de procédés supposent que la progression de l’âge est linéaire entre les deux groupes adjacents et que l’incorporation de groupe apprise peut être utilisée directement comme incorporation d’âge médian. Par conséquent, cela peut entraîner un décalage de l’âge cible dans les images générées. Intuitivement, cette non-linéarité peut être interprétée comme suit : les gens ne vieillissent pas à la même vitesse pour des étapes différentes. De plus, ces procédés basés sur l’interpolation peuvent modifier les traits personnels lorsque le désenchevêtrement est imparfait. RÉSUMÉ La présente invention a pour objet un procédé de traitement d’image(s) comprenant : -la fourniture d’un modèle unifié de simulation d’âge pour générer, à partir d’une image d’entrée d’un sujet, une nouvelle image à un âge cible pour le sujet ; dans lequel le modèle unifié de simulation d’âge fournit une pluralité d’incorporations d’âge estimé par le modèle respectives à chacun d’une pluralité d’âges continus représentant des informations de vieillissement continu, les incorporations d’âge estimé par le modèle étant apprises par l’entraînement conjoint d’un générateur et d’un estimateur d’âge incorporé dans une architecture d’encodeur-décodeur du modèle, l’estimateur d’âge étant configuré pour déterminer des âges estimés par le modèle de sujets à partir de caractéristiques générées par encodeur respectives en réponse à des images d’entrée respectives ; et dans lequel le générateur génère la nouvelle image en utilisant les caractéristiques générées par encodeur à partir de l’image d’entrée telle que transformée par les incorporations d’âge estimé par le modèle respectives déterminées conformément à l’âge cible et un âge estimé par le modèle du sujet. Suivant des modes particuliers de mise en œuvre, le procédé comprend une ou plusieurs des caractéristiques suivantes, prise(s) isolément ou suivant toutes les combinaisons techniquement possibles : - l’architecture d’encodeur-décodeur comprend l’estimateur d’âge pour estimer un âge estimé par le modèle du sujet dans l’image d’entrée ; - un encodeur du modèle unifié de simulation d’âge traite l’image d’entrée pour déterminer les caractéristiques générées par encodeur et dans lequel l’estimateur d’âge traite les caractéristiques générées par encodeur pour déterminer l’âge estimé par le modèle ; - les caractéristiques générées par encodeur sont transformées par des incorporations d’âge personnalisées comprenant : des incorporations respectives des incorporations d’âge estimé par le modèle déterminées conformément à l’âge estimé par le modèle ; et les incorporations respectives des incorporations d’âge estimé par le modèle déterminées conformément à l’âge cible ; - les incorporations d’âge personnalisées comprennent : des incorporations d’âge résiduelles personnalisées déterminées à partir de la pluralité d’incorporations d’âge estimé par le modèle en réponse à l’âge estimé par le modèle pour préserver des informations d’identité du sujet ; et des incorporations d’âge exemplaires comprenant les incorporations d’âge respectives des incorporations d’âge estimé par le modèle, déterminées conformément à l’âge cible pour représenter des schémas de vieillissement partagés parmi une population entière. L’invention a également pour objet un procédé de traitement d’image(s) comprenant : la fourniture d’un modèle unifié pour générer, à partir d’une image d’entrée d’un sujet, une nouvelle image à une classe cible d’un effet continu pour le sujet ; dans lequel le modèle fournit une pluralité d’incorporations de classe estimée par le modèle respectives à chacune d’une pluralité de classes continues représentant des informations d’effet continu, les incorporations de classe estimée par le modèle étant apprises par l’entraînement conjoint d’un générateur et d’un estimateur de classe incorporé dans une architecture d’encodeur-décodeur du modèle, l’estimateur de classe étant configuré pour déterminer des classes estimées par le modèle de sujets respectifs à partir de caractéristiques générées par encodeur respectives en réponse à des images d’entrée respectives ; et dans lequel le générateur génère la nouvelle image en utilisant les caractéristiques générées par encodeur à partir de l’image d’entrée telle que transformée par des incorporations respectives des incorporations de classe estimée par le modèle déterminées conformément à la classe cible et une classe estimée par le modèle du sujet. La présente invention a également pour objet un dispositif informatique comprenant une unité de traitement et un dispositif de stockage couplé à celle-ci, l’unité de stockage stockant des instructions qui, lorsqu’elles sont exécutées par l’unité de traitement, configurent le dispositif informatique pour : fournir une recommandation pour au moins un produit ou un service ; et fournir une image de simulation d’âge comprenant une nouvelle image générée à partir d’une image d’entrée et d’un âge cible, dans lequel la nouvelle image est générée conformément à un procédé tel que décrit précédemment. Pour résoudre les problèmes susmentionnés, il est proposé une nouvelle approche pour parvenir à l’application d’un effet de visage continu tel que le vieillissement par un réseau unifié où un simple estimateur de classe (par exemple un estimateur d’âge pour un effet de vieillissement, une progression de sourire (une classe) pour un effet de sourire continu, etc.) est incorporé dans une architecture régulière d’encodeur-décodeur. Cela permet au réseau d’apprendre des incorporations de classe estimée par le modèle (par exemple, l’âge, le sourire, etc.) de toutes les étapes ou classes progressives (par exemple, l’âge, le degré de sourire, etc.), représentant ainsi des informations d’effet continu sans effort manuel pour sélectionner les groupes d’étapes progressives d’ancrage appropriés (par exemple, l’âge, le degré de sourire, etc.). Dans l’exemple de l’âge, étant donné un âge cible (l’âge cible étant l’une des classes dans l’effet continu), est dérivée une incorporation d’âge personnalisée qui prend en compte deux aspects du vieillissement de visage : 1) une incorporation d’âge résiduelle personnalisée à l’âge actuel du sujet dans l’image, qui préserve les informations de vieillissement de l’individu ; et 2) une base de vieillissement de visage exemplaire à l’âge cible, qui encode les schémas de vieillissement partagés par la population entière. Le mécanisme détaillé de calcul et d’entraînement est décrit. L’incorporation d’âge cible calculée est ensuite utilisée pour une génération d’image finale. Des expériences sur des ensembles de données FFHQ [15] et CACD2000 [5] sont détaillées. Les résultats, tant qualitatifs que quantitatifs, montrent une amélioration significative par rapport à l’état de la technique dans divers aspects. Dans le contexte de l’âge, des modes de réalisation comportent un nouveau procédé d’auto-estimation (par exemple, où "auto" fait référence à des estimations par le modèle (par exemple, une estimation par le modèle)) d’incorporations d’âge continues et dérivent des incorporations d’âge personnalisées pour une tâche de vieillissement de visage en entraînant conjointement un estimateur d’âge avec le générateur. Des expériences et des analyses démontrent quantitativement et qualitativement que les images générées préservent mieux les informations personnalisées, permettent un contrôle du vieillissement plus précis et présentent des détails du vieillissement plus fins. L’approche de vieillissement continu, conformément à un mode de réalisation de donné ici, génère des images avec des âges cibles mieux alignés, et préserve mieux des traits personnels détaillés, sans effort manuel pour définir des groupes d’âge appropriés. Les techniques et procédés proposés, etc. pour estimer par le modèle une incorporation d’âge personnalisée à partir d’un modèle discriminant connexe peuvent être facilement appliqués à d’autres tâches de translation conditionnelle d’image à image, sans introduire de complexité supplémentaire. En particulier, des tâches impliquant une condition continue et une modélisation (par exemple, ne pas sourire à sourire, etc.), peuvent bénéficier de cette configuration. Dans un mode de réalisation il est proposé un procédé comprenant : la fourniture d’un modèle unifié de simulation d’âge pour générer, à partir d’une image d’entrée d’un sujet, une nouvelle image à un âge cible pour le sujet ; et l’utilisation du modèle pour générer la nouvelle image ; dans lequel le modèle unifié de simulation d’âge fournit une pluralité d’incorporations d’âge estimé par le modèle respectives à chacun d’une pluralité d’âges continus représentant des informations de vieillissement continu, les incorporations d’âge estimé par le modèle étant apprises par l’entraînement conjoint d’un générateur et d’un estimateur d’âge incorporé dans une architecture d’encodeur-décodeur du modèle, l’estimateur d’âge étant configuré pour déterminer des âges estimés par le modèle des sujets à partir des caractéristiques générées par encodeur respectives en réponse à des images d’entrée respectives ; et dans lequel le générateur génère la nouvelle image en utilisant les caractéristiques générées par encodeur à partir de l’image d’entrée telle que transformée par des incorporations respectives des éléments d’âge estimés par le modèle déterminées conformément à l’âge cible et à un âge estimé par le modèle du sujet. Dans un mode de réalisation, l’architecture d’encodeur-décodeur comprend l’estimateur d’âge pour estimer un âge estimé par le modèle du sujet dans l’image d’entrée. Dans un mode de réalisation, un encodeur du modèle traite l’image d’entrée pour déterminer les caractéristiques générées par encodeur et dans lequel l’estimateur d’âge traite les caractéristiques générées par encodeur pour déterminer l’âge estimé par le modèle. Dans un mode de réalisation, les caractéristiques générées par encodeur sont transformées par des incorporations d’âge personnalisées comprenant : des incorporations respectives des incorporations d’âge estimé par le modèle déterminées conformément à l’âge estimé par le modèle ; et les incorporations respectives des incorporations d’âges estimé par le modèle déterminées conformément à l’âge cible. Dans un mode de réalisation, les incorporations d’âge personnalisées comprennent : des incorporations d’âge résiduelles personnalisées déterminées à partir de la pluralité d’incorporations d’âges estimé par le modèle respectives en réponse à l’âge estimé par le modèle pour préserver des informations d’identité du sujet ; et des incorporations d’âge exemplaires comprenant les incorporations respectives des incorporations d’âges estimé par le modèle déterminées conformément à l’âge cible pour représenter des schémas de vieillissement partagés parmi une population entière. Dans un mode de réalisation, les incorporations d’âge personnalisées sont appliquées conformément à une transformation affine. Dans un mode de réalisation, le générateur traite les caractéristiques encodées telles que transformées par l’incorporation d’âge personnalisée pour générer la nouvelle image à l’âge cible. Dans un mode de réalisation, le modèle est l’un ou les deux d’un modèle de réseau neuronal d’apprentissage profond et d’un modèle basé sur un réseau antagoniste génératif. Dans un mode de réalisation, le procédé comprend la fourniture d’une interface de recommandation pour obtenir une recommandation pour l’un ou les deux d’un produit ou d’un service. Dans un mode de réalisation, le procédé comprend la fourniture d’une interface d’achat en ligne pour acheter les uns ou l’ensemble de produits ou de services. Dans un mode de réalisation, le procédé comprend la réception de l’image d’entrée et la fourniture de la nouvelle image pour un affichage. Dans un mode de réalisation, la nouvelle image comprend un visage du sujet. Conformément à un mode de réalisation, il est prévu un procédé comprenant : la fourniture d’un modèle unifié pour générer, à partir d’une image d’entrée d’un sujet, une nouvelle image à une classe cible d’un effet continu pour le sujet ; et l’utilisation du modèle pour générer la nouvelle image ; dans lequel le modèle fournit une pluralité d’incorporations de classe estimée par le modèle respectives à chacune d’une pluralité de plages cibles continues représentant des informations d’effet continu, les incorporations de classe estimée par le modèle étant apprises par un entraînement conjoint d’un générateur et d’un estimateur d’effet incorporé dans une architecture d’encodeur-décodeur du modèle, l’estimateur d’effet étant configuré pour déterminer des classes estimées par le modèle de sujets respectifs à partir de caractéristiques respectives générées par encodeur en réponse à des images d’entrée respectives ; et dans lequel le générateur génère la nouvelle image en utilisant les caractéristiques générées par encodeur à partir de l’image d’entrée telle que transformée par les incorporations respectives des incorporations de classe estimée par le modèle déterminées conformément à la classe cible et une classe estimée par le modèle du sujet. Conformément à un mode de réalisation, il est prévu un procédé comprenant : la fourniture d’un modèle de transfert de domaine pour transférer une image d’entrée vers une nouvelle image, l’application d’un effet continu de manière continue pour transformer l’image d’entrée en une classe cible d’une pluralité de classes continues de l’effet continu en utilisant une pluralité d’incorporations de classe estimée par le modèle respectives apprises par le modèle pour chacune des classes continues de l’effet continu ; et le transfert de l’image d’entrée vers la nouvelle image en utilisant le modèle de transfert de domaine. Conformément à un mode de réalisation, l’effet continu est un effet de vieillissement et la classe cible est un âge cible. Conformément à un mode de réalisation, lors du transfert de l’image d’entrée, le modèle de transfert de domaine fonctionne pour : a) produire des caractéristiques encodées de l’image d’entrée ; b) transformer les caractéristiques encodées en utilisant : des incorporations d’âge résiduelles personnalisées déterminées à partir de la pluralité d’incorporations de classe estimée par le modèle respectives en réponse à un âge estimé par le modèle d’un sujet dans l’image d’entrée pour préserver des informations d’identité du sujet ; et des incorporations d’âge exemplaires comprenant des incorporations respectives des incorporations de classe estimée par le modèle déterminées conformément à l’âge cible pour représenter des schémas de vieillissement partagés parmi une population entière ; et c) générer la nouvelle image en utilisant les caractéristiques encodées telles que transformées. Conformément à un mode de réalisation, le modèle comprend un estimateur d’âge pour déterminer l’âge estimé par le modèle. Conformément à un mode de réalisation, l’estimateur d’âge comprend un classificateur entraîné conjointement avec un encodeur (du modèle), l’encodeur étant configuré pour produire les caractéristiques encodées, dans lequel l’estimateur d’âge est entraîné pour déterminer des âges respectifs estimés par le modèle de sujets dans des nouvelles images en utilisant des caractéristiques encodées respectives encodées par l’encodeur. Conformément à un mode de réalisation, les incorporations de classe estimées par le modèle sont définies pendant l’entraînement de l’estimateur d’âge conjointement avec l’encodeur, en associant des incorporations respectives des incorporations de classe estimée par le modèle respectives aux âges estimés par le modèle respectifs. Conformément à un mode de réalisation, il est fourni un dispositif informatique comprenant une unité de traitement et un dispositif de stockage couplé à celle-ci, l’unité de stockage stockant des instructions qui, lorsqu’elles sont exécutées par l’unité de traitement, configurent le dispositif informatique pour exécuter un procédé conformément à l’un quelconque des modes de réalisation de procédé. Conformément à un mode de réalisation, il est fourni un produit-programme d’ordinateur comprenant un dispositif de stockage non transitoire stockant des instructions qui, lorsqu’elles sont exécutées par une unité de traitement d’un dispositif informatique, configurent le dispositif informatique pour exécuter un procédé conformément à l’un quelconque des modes de réalisation de procédé. Conformément à un mode de réalisation, il est fourni un dispositif informatique comprenant une unité de traitement et un dispositif de stockage couplé à celle-ci, l’unité de stockage stockant des instructions qui, lorsqu’elles sont exécutées par l’unité de traitement, configurent le dispositif informatique pour : fournir une recommandation pour au moins l’un d’un produit et d’un service ; et fournir une image de simulation d’âge comprenant une nouvelle image générée à partir d’une image d’entrée et un âge cible, dans lequel la nouvelle image est générée. Conformément à un mode de réalisation, la recommandation est générée en réponse à une analyse de peau de l’image d’entrée. Conformément à un mode de réalisation, la recommandation est générée en réponse à une entrée d’utilisateur de préférences. Conformément à un mode de réalisation, l’âge cible est déterminé en réponse à la recommandation. Conformément à un mode de réalisation, le dispositif informatique est configuré pour communiquer avec un service de commerce électronique pour la recommandation. Conformément à un mode de réalisation, le dispositif informatique est configuré pour fournir une image annotée générée à partir de l’image d’entrée pour présenter la recommandation. Conformément à un mode de réalisation, le dispositif informatique est configuré pour fournir une interface de commerce électronique permettant d’acheter des produits, des services ou les deux. Conformément à un mode de réalisation, le dispositif informatique comprend une caméra et l’unité de traitement reçoit l’image d’entrée de la caméra. Conformément à un mode de réalisation, le produit comprend l’un d’un produit de rajeunissement, d’un produit anti-âge, et d’un produit de maquillage cosmétique ; et dans lequel le service comprend l’un d’un service de rajeunissement, d’un service anti-âge, et d’un service cosmétique. La est un schéma fonctionnel d’une architecture de modèle conformément à un mode de réalisation de la présente invention montrant une configuration d’entraînement. [Figs. 2A, 2B, 2C, 2D, 2E, 2F] Les figures 2A, 2B, 2C, 2D, 2E et 2F sont des tableaux d’images montrant des images d’entrée avec des résultats de deux modèles conformément aux modes de réalisation respectifs de la présente invention et des résultats d’un modèle conformément à l’état de la technique pour six exemples montrant plus de détails de vieillissement et un préservation d’identité dans les résultats des deux modèles conformément aux modes de réalisation respectifs de la présente invention. [Figs. 3A, 3B, 3C, 3D ] Les figures 3A, 3B, 3C et 3D sont des tableaux d’images montrant des images d’entrée avec des résultats d’un modèle conformément à un mode de réalisation de la présente invention et des résultats de trois modèles conformément à l’état de la technique pour quatre exemples. La est un tableau d’images montrant des images d’entrée avec des résultats d’un modèle conformément à un mode de réalisation de la présente invention et des cadrages de visage agrandis de ces résultats montrant plus de détails de vieillissement. [Figs. 5A, 5B] Les figures 5A et 5B sont des tableaux d’images montrant des images d’entrée avec des résultats d’un modèle conformément à un mode de réalisation de la présente invention et des résultats d’un modèle conformément à l’état de la technique pour deux exemples montrant un vieillissement continu sur des écarts d’âge de 4 ans à partir de l’âge de 21 ans. [Fig. 6A, 6B] Les figures 6A et 6B montrent des matrices de confusion de vieillissement continu comparant des résultants d’un modèle conformément à un mode de réalisation de la présente invention et des résultats d’un modèle conformément à l’état de la technique ; La est un tableau d’images montrant une interpolation linéaire entre des encodages d’identité transformée à partir d’un modèle conformément à un mode de réalisation de la présente invention. La est un tableau d’images montrant des images d’entrée et des résultats d’un premier modèle conformément à un mode de réalisation de la présente invention et utilisant des incorporations résiduelles, et d’un second modèle (comparateur) conformément à un mode de réalisation de la présente invention et n’utilisant pas d’incorporations résiduelles. La est un schéma fonctionnel d’un système d’ordinateur comprenant une pluralité de dispositifs informatiques conformément à un mode de réalisation. Procédé de traitement d’image(s) comprenant : la fourniture d’un modèle unifié de simulation d’âge pour générer, à partir d’une image d’entrée d’un sujet, une nouvelle image à un âge cible pour le sujet ; dans lequel le modèle unifié de simulation d’âge fournit une pluralité d’incorporations d’âge estimé par le modèle respectives à chacun d’une pluralité d’âges continus représentant des informations de vieillissement continu, les incorporations d’âge estimé par le modèle étant apprises par l’entraînement conjoint d’un générateur et d’un estimateur d’âge incorporé dans une architecture d’encodeur-décodeur du modèle, l’estimateur d’âge étant configuré pour déterminer des âges estimés par le modèle de sujets à partir de caractéristiques générées par encodeur respectives en réponse à des images d’entrée respectives ; et dans lequel le générateur génère la nouvelle image en utilisant les caractéristiques générées par encodeur à partir de l’image d’entrée telle que transformée par les incorporations d’âge estimé par le modèle respectives déterminées conformément à l’âge cible et un âge estimé par le modèle du sujet. Procédé selon la revendication 1, dans lequel l’architecture d’encodeur-décodeur comprend l’estimateur d’âge pour estimer un âge estimé par le modèle du sujet dans l’image d’entrée. Procédé selon la revendication 1, dans lequel un encodeur du modèle unifié de simulation d’âge traite l’image d’entrée pour déterminer les caractéristiques générées par encodeur et dans lequel l’estimateur d’âge traite les caractéristiques générées par encodeur pour déterminer l’âge estimé par le modèle. Procédé selon la revendication 1, dans lequel les caractéristiques générées par encodeur sont transformées par des incorporations d’âge personnalisées comprenant : des incorporations respectives des incorporations d’âge estimé par le modèle déterminées conformément à l’âge estimé par le modèle ; et les incorporations respectives des incorporations d’âge estimé par le modèle déterminées conformément à l’âge cible. Procédé selon la revendication 1, dans lequel les incorporations d’âge personnalisées comprennent : des incorporations d’âge résiduelles personnalisées déterminées à partir de la pluralité d’incorporations d’âge estimé par le modèle en réponse à l’âge estimé par le modèle pour préserver des informations d’identité du sujet ; et des incorporations d’âge exemplaires comprenant les incorporations d’âge respectives des incorporations d’âge estimé par le modèle, déterminées conformément à l’âge cible pour représenter des schémas de vieillissement partagés parmi une population entière. Procédé de traitement d’image(s) comprenant : la fourniture d’un modèle unifié pour générer, à partir d’une image d’entrée d’un sujet, une nouvelle image à une classe cible d’un effet continu pour le sujet ; dans lequel le modèle fournit une pluralité d’incorporations de classe estimée par le modèle respectives à chacune d’une pluralité de classes continues représentant des informations d’effet continu, les incorporations de classe estimée par le modèle étant apprises par l’entraînement conjoint d’un générateur et d’un estimateur de classe incorporé dans une architecture d’encodeur-décodeur du modèle, l’estimateur de classe étant configuré pour déterminer des classes estimées par le modèle de sujets respectifs à partir de caractéristiques générées par encodeur respectives en réponse à des images d’entrée respectives ; et dans lequel le générateur génère la nouvelle image en utilisant les caractéristiques générées par encodeur à partir de l’image d’entrée telle que transformée par des incorporations respectives des incorporations de classe estimée par le modèle déterminées conformément à la classe cible et une classe estimée par le modèle du sujet. Dispositif informatique comprenant une unité de traitement et un dispositif de stockage couplé à celle-ci, l’unité de stockage stockant des instructions qui, lorsqu’elles sont exécutées par l’unité de traitement, configurent le dispositif informatique pour : fournir une recommandation pour au moins un produit ou un service ; et fournir une image de simulation d’âge comprenant une nouvelle image générée à partir d’une image d’entrée et d’un âge cible, dans lequel la nouvelle image est générée conformément à l’une quelconque des revendications de procédé précédentes.