{"id":171284,"date":"2022-08-24T12:14:13","date_gmt":"2022-08-24T12:14:13","guid":{"rendered":"https:\/\/datascientest.com\/?p=171284"},"modified":"2023-11-09T14:03:42","modified_gmt":"2023-11-09T14:03:42","slug":"attgan-un-outil-de-modification-des-attributs-du-visage","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/datascientest.com\/attgan-un-outil-de-modification-des-attributs-du-visage","title":{"rendered":"AttGAN : un outil de modification des attributs du visage"},"content":{"rendered":"\t\t<div data-elementor-type=\"wp-post\" data-elementor-id=\"171284\" class=\"elementor elementor-171284\" data-elementor-post-type=\"post\">\n\t\t\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-f2170b8 e-flex e-con-boxed e-con\" data-id=\"f2170b8\" data-element_type=\"container\" data-settings=\"{&quot;content_width&quot;:&quot;boxed&quot;}\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"e-con-inner\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-afe8665 elementor-widget elementor-widget-heading\" data-id=\"afe8665\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"heading.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t<style>\/*! elementor - v3.15.0 - 02-08-2023 *\/\n.elementor-heading-title{padding:0;margin:0;line-height:1}.elementor-widget-heading .elementor-heading-title[class*=elementor-size-]>a{color:inherit;font-size:inherit;line-height:inherit}.elementor-widget-heading .elementor-heading-title.elementor-size-small{font-size:15px}.elementor-widget-heading .elementor-heading-title.elementor-size-medium{font-size:19px}.elementor-widget-heading .elementor-heading-title.elementor-size-large{font-size:29px}.elementor-widget-heading .elementor-heading-title.elementor-size-xl{font-size:39px}.elementor-widget-heading .elementor-heading-title.elementor-size-xxl{font-size:59px}<\/style><h2 class=\"elementor-heading-title elementor-size-default\">La modification des attributs du visage, aussi appel\u00e9 Facial Attribute Editing, d\u00e9signe l\u2019ensemble des m\u00e9thodes qui ont pour but de modifier un ou plusieurs attributs d\u2019un visage donn\u00e9. Avant l\u2019arriv\u00e9e du Deep Learning, cette t\u00e2che \u00e9tait fastidieuse car faite \u00e0 la main pixel par pixel. Mais, depuis peu, de nouveaux algorithmes ont vu le jour et permettent d\u2019automatiser cette cette modification. Nous allons ici \u00e9tudier en d\u00e9tail le mod\u00e8le AttGAN qui fait partie de ces algorithmes bas\u00e9s sur les r\u00e9seaux de neurones. Cet algorithme prend en param\u00e8tre le visage que nous voulons modifier ainsi qu\u2019un vecteur d\u2019attribut binaire et renvoie le visage modifi\u00e9 avec les attributs voulus. Des exemples de son fonctionnement sont montr\u00e9s ci-dessous : <\/h2>\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-9635dd0 elementor-widget elementor-widget-heading\" data-id=\"9635dd0\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"heading.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t<h3 class=\"elementor-heading-title elementor-size-default\">1- Architecture du AttGAN<\/h3>\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-8b87dce elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"8b87dce\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t<style>\/*! elementor - v3.15.0 - 02-08-2023 *\/\n.elementor-widget-text-editor.elementor-drop-cap-view-stacked .elementor-drop-cap{background-color:#69727d;color:#fff}.elementor-widget-text-editor.elementor-drop-cap-view-framed .elementor-drop-cap{color:#69727d;border:3px solid;background-color:transparent}.elementor-widget-text-editor:not(.elementor-drop-cap-view-default) .elementor-drop-cap{margin-top:8px}.elementor-widget-text-editor:not(.elementor-drop-cap-view-default) .elementor-drop-cap-letter{width:1em;height:1em}.elementor-widget-text-editor .elementor-drop-cap{float:left;text-align:center;line-height:1;font-size:50px}.elementor-widget-text-editor .elementor-drop-cap-letter{display:inline-block}<\/style>\t\t\t\t<p><span style=\"font-weight: 400;\">Pour obtenir un visage modifi\u00e9 en coh\u00e9rence avec le visage original, le mod\u00e8le a \u00e9t\u00e9 construit pour suivre 3 r\u00e8gles.\u00a0<\/span><\/p><ul><li style=\"font-weight: 400;\" aria-level=\"1\"><span style=\"font-weight: 400;\">Premi\u00e8rement, le nouveau visage doit <\/span><b>ressembler \u00e0 celui de base<\/b><span style=\"font-weight: 400;\"> (hors attribut).<\/span><\/li><li style=\"font-weight: 400;\" aria-level=\"1\"><span style=\"font-weight: 400;\">Ensuite, il doit \u00e9galement \u00eatre visuellement <\/span><b>r\u00e9aliste<\/b><span style=\"font-weight: 400;\">, c\u2019est-\u00e0-dire que les attributs cr\u00e9\u00e9s doivent respecter des contraintes de tailles et de position.\u00a0<\/span><\/li><li style=\"font-weight: 400;\" aria-level=\"1\"><span style=\"font-weight: 400;\">Pour finir, il doit bien <\/span><b>poss\u00e9der les attributs demand\u00e9s<\/b><span style=\"font-weight: 400;\">. C\u2019est pour cela que l\u2019on peut d\u00e9composer l\u2019architecture de l\u2019AttGAN en 3 parties principales.\u00a0<\/span><\/li><\/ul><p><span style=\"font-weight: 400;\">Premi\u00e8rement, un <\/span><b>apprentissage non supervis\u00e9 par reconstruction<\/b><span style=\"font-weight: 400;\"> dans l\u2019espace latent est utilis\u00e9 afin de pr\u00e9server les d\u00e9tails du visage hors attribut. Cette t\u00e2che est effectu\u00e9e par un Auto Encoder. Si vous voulez en savoir plus sur le fonctionnement d\u2019un <\/span><b>Auto Encoder<\/b><span style=\"font-weight: 400;\">, <a href=\"https:\/\/datascientest.com\/les-autoencoders-modeles-dapprentissage-non-supervise\">un article traitant du sujet<\/a> est disponible sur le blog.<\/span><\/p><p><span style=\"font-weight: 400;\">La partie D\u00e9codeur de cet Auto Encoder est ensuite utilis\u00e9e pour <\/span><a href=\"https:\/\/datascientest.com\/gan-machine-learning\">entra\u00eener un G\u00e9n\u00e9rative Adversarial Network (GAN)<\/a><span style=\"font-weight: 400;\"> afin d\u2019obtenir un visage modifi\u00e9 visuellement r\u00e9aliste. De m\u00eame, si vous voulez vous renseigner sur le GAN, il y a \u00e9galement un article disponible sur le blog (https:\/\/datascientest.com\/generative-model-ou-modele-generatif).\u00a0<\/span><\/p><p><span style=\"font-weight: 400;\">Enfin, pour v\u00e9rifier que le nouveau visage obtenu poss\u00e8de bien les nouveaux attributs demand\u00e9s, une <\/span><b>contrainte de classification<\/b><span style=\"font-weight: 400;\"> est appliqu\u00e9e \u00e0 l\u2019image g\u00e9n\u00e9r\u00e9e et les attributs d\u00e9tect\u00e9s sont compar\u00e9s aux attributs demand\u00e9s.\u00a0<\/span><\/p><p><span style=\"font-weight: 400;\">On peut illustrer cette architecture avec l\u2019image ci-dessous qui pr\u00e9sente une it\u00e9ration de l&rsquo;entra\u00eenement de l\u2019AttGAN :\u00a0<\/span><\/p>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-606c949 elementor-widget elementor-widget-image\" data-id=\"606c949\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"image.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t<style>\/*! elementor - v3.15.0 - 02-08-2023 *\/\n.elementor-widget-image{text-align:center}.elementor-widget-image a{display:inline-block}.elementor-widget-image a img[src$=\".svg\"]{width:48px}.elementor-widget-image img{vertical-align:middle;display:inline-block}<\/style>\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<img decoding=\"async\" width=\"512\" height=\"251\" src=\"https:\/\/datascientest.com\/wp-content\/uploads\/2022\/08\/unnamed-3.png\" class=\"attachment-large size-large wp-image-171291\" alt=\"\" loading=\"lazy\" srcset=\"https:\/\/datascientest.com\/wp-content\/uploads\/2022\/08\/unnamed-3.png 512w, https:\/\/datascientest.com\/wp-content\/uploads\/2022\/08\/unnamed-3-300x147.png 300w\" sizes=\"(max-width: 512px) 100vw, 512px\" \/>\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-c188e11 elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"c188e11\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t<p><span style=\"font-weight: 400;\">Sur ce sch\u00e9ma, l\u2019image de gauche est l\u2019image originale et le vecteur a contient ses attributs (femme, jeune, brune, \u2026). Le vecteur b, quant \u00e0 lui, d\u00e9signe le vecteur d\u2019attributs d\u00e9sir\u00e9s (femme, jeune, blonde, \u2026).\u00a0<\/span><\/p><p><span style=\"font-weight: 400;\">L\u2019Auto Encoder est entra\u00een\u00e9 de mani\u00e8re \u00e0 minimiser la reconstruction Loss qui est tout simplement la norme de la diff\u00e9rence entre l\u2019image originale et l\u2019image reconstruite. En ce qui concerne le GAN, son but va \u00eatre de g\u00e9n\u00e9rer une nouvelle image avec les attributs souhait\u00e9s b et de tromper le discriminateur D pour que cette image ressemble fortement \u00e0 l\u2019image originale. La classification de contrainte se fait tout simplement par une d\u00e9tection du vecteur d\u2019attribut dont la fonction de perte est une Cross Entropy.\u00a0<\/span><\/p><p><span style=\"font-weight: 400;\">Ainsi, pour faire plus simple, durant sa phase d&rsquo;entra\u00eenement, l\u2019AttGAN va apprendre \u00e0 quoi correspond chaque attribut en se basant sur sa base de donn\u00e9es d&rsquo;entra\u00eenement.<\/span><\/p><p><span style=\"font-weight: 400;\">Voyons maintenant ce qui se passe durant la phase de Test, lorsque nous voulons modifier un visage :\u00a0<\/span><\/p>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-b642eba elementor-widget elementor-widget-image\" data-id=\"b642eba\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"image.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<img decoding=\"async\" width=\"512\" height=\"78\" src=\"https:\/\/datascientest.com\/wp-content\/uploads\/2022\/08\/unnamed-4.png\" class=\"attachment-large size-large wp-image-171295\" alt=\"\" loading=\"lazy\" srcset=\"https:\/\/datascientest.com\/wp-content\/uploads\/2022\/08\/unnamed-4.png 512w, https:\/\/datascientest.com\/wp-content\/uploads\/2022\/08\/unnamed-4-300x46.png 300w\" sizes=\"(max-width: 512px) 100vw, 512px\" \/>\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-fd84115 elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"fd84115\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t<p><span style=\"font-weight: 400;\">Une fois que la partie D\u00e9codeur \/ G\u00e9n\u00e9rateur est entra\u00een\u00e9e, pour transformer une image, on se sert de la partie Encoder pour encoder l\u2019image dans l\u2019espace latent tout en sp\u00e9cifiant les nouveaux attributs souhait\u00e9s et le G\u00e9n\u00e9rateur g\u00e9n\u00e8re tout simplement une nouvelle image gr\u00e2ce \u00e0 toutes les r\u00e8gles qu\u2019il a apprises durant sa phase d&rsquo;entra\u00eenement. <\/span><\/p>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-93a9dab elementor-widget elementor-widget-heading\" data-id=\"93a9dab\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"heading.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t<h3 class=\"elementor-heading-title elementor-size-default\">2 - Base de donn\u00e9es utilis\u00e9e pour entra\u00eener l\u2019AttGAN<\/h3>\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-25b48b5 elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"25b48b5\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t<p><span style=\"font-weight: 400;\">La base de donn\u00e9es qui a \u00e9t\u00e9 utilis\u00e9e par les cr\u00e9ateurs de cet algorithme est CelebA. Elle recense plus de 200 000 visages de 10 177 personnalit\u00e9s connues diff\u00e9rentes annot\u00e9s \u00e0 l\u2019aide de 40 attributs sous forme de vecteurs binaires qui pr\u00e9cisent si l\u2019attribut est pr\u00e9sent (1) ou non (0). Ces 40 attributs peuvent aller d\u2019une simple couleur des cheveux jusqu\u2019\u00e0 la pr\u00e9sence ou non de maquillage sur le visage.\u00a0<\/span><\/p>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-415a5e9 elementor-widget elementor-widget-image\" data-id=\"415a5e9\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"image.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<figure class=\"wp-caption\">\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<img decoding=\"async\" width=\"512\" height=\"317\" src=\"https:\/\/datascientest.com\/wp-content\/uploads\/2022\/08\/unnamed-5.png\" class=\"attachment-large size-large wp-image-171299\" alt=\"\" loading=\"lazy\" srcset=\"https:\/\/datascientest.com\/wp-content\/uploads\/2022\/08\/unnamed-5.png 512w, https:\/\/datascientest.com\/wp-content\/uploads\/2022\/08\/unnamed-5-300x186.png 300w\" sizes=\"(max-width: 512px) 100vw, 512px\" \/>\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<figcaption class=\"widget-image-caption wp-caption-text\">Base de donn\u00e9es CelebA<\/figcaption>\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<\/figure>\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-7e089c6 elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"7e089c6\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t<p><span style=\"font-weight: 400;\">Pour acc\u00e9l\u00e9rer l&rsquo;entra\u00eenement de l\u2019algorithme, seulement 13 de ces 40 attributs ont \u00e9t\u00e9 utilis\u00e9s : chauve, frange, cheveux noirs, cheveux blonds, cheveux ch\u00e2tains, sourcils \u00e9pais, lunettes, homme, bouche ouverte, moustache, barbe, peau p\u00e2le, jeune.<\/span><\/p>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-c1342dd elementor-widget elementor-widget-heading\" data-id=\"c1342dd\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"heading.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t<h3 class=\"elementor-heading-title elementor-size-default\">3- R\u00e9sultats obtenus et comparaison avec d\u2019autres algorithmes d\u2019\u00e9dition d\u2019attributs<\/h3>\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-10049c2 elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"10049c2\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t<p><span style=\"font-weight: 400;\">Voici les r\u00e9sultats obtenus apr\u00e8s un entra\u00eenement du r\u00e9seau de neurones sur 50 epochs qui correspond \u00e0 peu pr\u00e8s \u00e0 une journ\u00e9e :\u00a0<\/span><\/p>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-54501c9 elementor-widget elementor-widget-image\" data-id=\"54501c9\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"image.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<img decoding=\"async\" width=\"512\" height=\"205\" src=\"https:\/\/datascientest.com\/wp-content\/uploads\/2022\/08\/unnamed.jpeg\" class=\"attachment-large size-large wp-image-171318\" alt=\"\" loading=\"lazy\" srcset=\"https:\/\/datascientest.com\/wp-content\/uploads\/2022\/08\/unnamed.jpeg 512w, https:\/\/datascientest.com\/wp-content\/uploads\/2022\/08\/unnamed-300x120.jpeg 300w\" sizes=\"(max-width: 512px) 100vw, 512px\" \/>\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-e5aa5bf elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"e5aa5bf\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t<p><span style=\"font-weight: 400;\">Les deux premi\u00e8res images de chaque ligne repr\u00e9sentent l\u2019image originale et l\u2019image reconstruite par l\u2019Auto Encoder et les images suivantes sont les images g\u00e9n\u00e9r\u00e9es en ne modifiant qu&rsquo;un attribut \u00e0 la fois sur les 13 dans l&rsquo;ordre d\u2019\u00e9nonciation ci-dessus.<\/span><\/p><ul><li><span style=\"font-weight: 400;\">Premi\u00e8rement, on peut constater que les visages g\u00e9n\u00e9r\u00e9s sont en coh\u00e9rence avec les visages d\u2019origine.\u00a0<\/span><\/li><li><span style=\"font-weight: 400;\">De plus, on retrouve bien les attributs demand\u00e9s m\u00eame si certains ont du mal \u00e0 \u00eatre g\u00e9n\u00e9r\u00e9s.\u00a0<\/span><\/li><li><span style=\"font-weight: 400;\">Enfin, les attributs g\u00e9n\u00e9r\u00e9s sont visuellement r\u00e9alistes.\u00a0<\/span><\/li><\/ul><p><span style=\"font-weight: 400;\">Ceci est d\u00fb aux<\/span><b> 3 r\u00e8gles que l\u2019on a impos\u00e9es dans l\u2019architecture <\/b><span style=\"font-weight: 400;\">durant l&rsquo;entra\u00eenement.\u00a0<\/span><\/p><p><span style=\"font-weight: 400;\">Cependant, on peut remarquer que certains attributs paraissent plus naturels que d\u2019autres. C\u2019est le cas de l\u2019ouverture de la bouche et de la couleur des cheveux. A l\u2019inverse, les attribut \u201cchauve\u201d ou encore \u201clunettes\u201d sont plus difficiles \u00e0 obtenir. On peut donc en conclure que les modifications qui consistent \u00e0 ajouter ou retirer de la mati\u00e8re sont celles qui ont \u00e9t\u00e9 le moins entra\u00een\u00e9es.\u00a0<\/span><\/p><p><span style=\"font-weight: 400;\">Comparons maintenant ce mod\u00e8le \u00e0 d\u2019autres types de r\u00e9seaux de neurones effectuant la m\u00eame t\u00e2che :\u00a0<\/span><\/p>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-71174b5 elementor-widget elementor-widget-image\" data-id=\"71174b5\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"image.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<img decoding=\"async\" width=\"512\" height=\"214\" src=\"https:\/\/datascientest.com\/wp-content\/uploads\/2022\/08\/unnamed-6.png\" class=\"attachment-large size-large wp-image-171328\" alt=\"\" loading=\"lazy\" srcset=\"https:\/\/datascientest.com\/wp-content\/uploads\/2022\/08\/unnamed-6.png 512w, https:\/\/datascientest.com\/wp-content\/uploads\/2022\/08\/unnamed-6-300x125.png 300w\" sizes=\"(max-width: 512px) 100vw, 512px\" \/>\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-7d6a7e4 elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"7d6a7e4\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t<p><span style=\"font-weight: 400;\">Ici, on compare l\u2019AttGAN \u00e0 deux autres mod\u00e8les dont l\u2019architecture est un peu diff\u00e9rente : Le VAE \/ GAN et l\u2019IcGAN. On s\u2019int\u00e9resse \u00e0 la reconstruction de l\u2019image originale ainsi qu\u2019\u00e0 quelques attributs pour chaque mod\u00e8le. On remarque que l\u2019AttGAN est le seul mod\u00e8le capable de reconstruire quasi parfaitement le visage original alors que les autres le modifient l\u00e9g\u00e8rement. On peut donc en d\u00e9duire que m\u00eame si les autres mod\u00e8les d\u2019\u00e9dition d\u2019attributs r\u00e9alisent bien la modification, ils ne respectent pas le principe de base qui est de pr\u00e9server les d\u00e9tails du visage hors attribut.\u00a0<\/span><\/p>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-b8e1195 elementor-widget elementor-widget-heading\" data-id=\"b8e1195\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"heading.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t<h3 class=\"elementor-heading-title elementor-size-default\">4- Conclusion<\/h3>\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-33bfc53 elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"33bfc53\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t<p><span style=\"font-weight: 400;\">Dans cet article, nous avons vu en d\u00e9tail un mod\u00e8le de r\u00e9seaux de neurones permettant de r\u00e9aliser l\u2019\u00e9dition d\u2019attributs sur des visages, l\u2019AttGAN. Nous avons d\u00e9crit son architecture divis\u00e9e en 3 parties qui permet d\u2019obtenir des images tr\u00e8s coh\u00e9rentes par rapport aux images originales. Puis, nous avons compar\u00e9 ce mod\u00e8le avec d\u2019autres r\u00e9seaux de neurones \u00e9galement utilis\u00e9s dans l\u2019\u00e9dition d\u2019attributs et nous avons remarqu\u00e9 que c&rsquo;\u00e9tait l\u2019AttGAN le plus abouti pour le moment.<\/span><\/p><p><span style=\"font-weight: 400;\">Si vous avez aim\u00e9 cet article et que vous voulez d\u00e9couvrir d\u2019autres m\u00e9thodes de Deep Learning, je vous invite \u00e0 rejoindre notre cursus expert en Deep Learning.<\/span><\/p>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-d906950 elementor-align-center button-principale elementor-widget elementor-widget-button\" data-id=\"d906950\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"button.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-button-wrapper\">\n\t\t\t<a class=\"elementor-button elementor-button-link elementor-size-sm elementor-animation-grow\" href=\"https:\/\/datascientest.com\/formation-deep-learning\">\n\t\t\t\t\t\t<span class=\"elementor-button-content-wrapper\">\n\t\t\t\t\t\t<span class=\"elementor-button-text\">D\u00e9couvrir le parcours Deep Learning<\/span>\n\t\t<\/span>\n\t\t\t\t\t<\/a>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>La modification des attributs du visage, aussi appel\u00e9 Facial Attribute Editing, d\u00e9signe l\u2019ensemble des m\u00e9thodes qui ont pour but de modifier un ou plusieurs attributs d\u2019un visage donn\u00e9. Avant l\u2019arriv\u00e9e du Deep Learning, cette t\u00e2che \u00e9tait fastidieuse car faite \u00e0 la main pixel par pixel. 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