(EN) Methods for generating facial images with a given facial expression using neural networks, and methods of training neural networks for generating facial images with a given facial expression are provided. A method of training a generator neural network to generate a facial image with a target expression from a facial image and a set of target expression parameters, wherein the training comprises: receiving training data comprising a plurality of training examples, each training example comprising an input facial image, a set of initial expression parameters and a set of target expression parameters; applying the generator neural network to an input facial image and a corresponding set of target parameters to generate an output facial image; applying the generator neural network to the first output facial image and a corresponding set of initial expression parameters to generate a reconstructed facial image; applying the discriminator neural network to the input facial image to generate a first predicted classification; applying the discriminator neural network to the output facial image to generate a second predicted classification; and updating parameters of the generator neural network in dependence on a generator loss function depending on the first predicted classification, the second predicted classification and a comparison between the input facial image and the reconstructed facial image; and/or updating parameters of the discriminator neural network in dependence on a discriminator loss function depending on the first predicted classification and the second predicted classification.
(FR) L'invention concerne des procédés de génération d'images d'un visage ayant une expression faciale donnée au moyen de réseaux neuronaux, ainsi que des procédés de formation de réseaux neuronaux de génération d'images d'un visage ayant une expression faciale donnée.
L'invention concerne un procédé de formation d'un réseau neuronal générateur de génération d'une image d'un visage ayant une expression cible à partir d'une image d'un visage et d'un ensemble de paramètres de l'expression cible. La formation comprend les étapes consistant à : recevoir des données de formation contenant une pluralité d'exemples de formation, chaque exemple de formation contenant une image d'un visage d'entrée, un ensemble de paramètres d'une expression initiale et un ensemble de paramètres d'une expression cible ; appliquer le réseau neuronal générateur à une image d'un visage d'entrée et à un ensemble correspondant de paramètres cibles de façon à générer une image d'un visage de sortie ; appliquer le réseau neuronal générateur à la première image d'un visage de sortie et à un ensemble correspondant de paramètres de l'expression initiale de façon à générer une image d'un visage reconstruite ; appliquer le réseau neuronal discriminateur à l'image d'un visage d'entrée de façon à générer une première classification prédite ; appliquer le réseau neuronal discriminateur à l'image d'un visage de sortie de façon à générer une seconde classification prédite ; et mettre à jour des paramètres du réseau neuronal générateur d'après une fonction de perte de générateur dépendant de la première classification prédite, de la seconde classification prédite et d'une comparaison entre l'image d'un visage d'entrée et l'image d'un visage reconstruite ; et/ou mettre à jour des paramètres du réseau neuronal discriminateur d'après une fonction de perte de discriminateur dépendant de la première classification prédite et de la seconde classification prédite.