La traducción es: La traducción es: La traducción es: El enfoque de la traducción de imagen a imagen de múltiples dominios con los atributos deseados es un enfoque importante para modificar un solo o múltiples atributos de una imagen facial, pero sigue siendo una tarea desafiante en el campo de la visión por computadora. Los métodos anteriores se basaban en enfoques independientes o dependientes de atributos. El enfoque independiente de atributos, en el cual la modificación se realiza en la representación latente, tiene limitaciones de rendimiento porque requiere datos emparejados para cambiar los atributos deseados. En contraste, el enfoque dependiente de atributos es efectivo porque puede modificar las características requeridas mientras mantiene la información en la imagen dada. Sin embargo, el enfoque dependiente de atributos es sensible a las modificaciones de atributos realizadas mientras se preserva la identidad facial, y requiere un diseño cuidadoso del modelo para generar resultados de alta calidad. Para abordar este problema, proponemos una red de modificación de atributos afinada (FTAMN). El FTAMN consta de un generador único y dos discriminadores. Los discriminadores utilizan la imagen modificada en dos configuraciones con los atributos binarios para ajustar fino el generador de manera que pueda generar resultados de modificación de atributos de alta calidad. Los resultados experimentales obtenidos utilizando el conjunto de datos CelebA verifican la viabilidad y eficacia del FTAMN propuesto para editar múltiples atributos faciales mientras se preservan los otros detalles.