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- /web/content/am/TP_Dance.md
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web/content/am/TP_AEAnimation.md

@@ -22,6 +22,7 @@ Le papier qui propose une approche équivalente pour transférer le style d'une
  * [Le code de départ est à télécharger ici.](https://perso.liris.cnrs.fr/alexandre.meyer/teaching/master_charanim/download/StyleTransfer.zip)
  * [le code](../doc/tp_style_transfer.zip)
 
+
 Il faut installer un peu plus de lib que pour pytorch. Panda3D, pyglm, etc. sont nécessaires pour la visualisation des animations. Vous pouvez sûrement pouvoir installer un env avec le fichier .yml fournit
 ```
     conda env create -f environment.yml

web/content/am/TP_Dance.md

@@ -27,7 +27,7 @@ Le modèle de machine learning doit apprendre à partir des images de la vidéo
 
 ### Le code de départ 
 
-[Téléchargez l'archive du code initial ici](../doc/tp_dance_start.zip)
+[Téléchargez l'archive du code initial ici.](../doc/tp_dance_start.zip)
 Il faut installer les classiques (numpy, pytorch), mais aussi OpenCV (cv2) et mediapipe.
 
 Les différents fichiers sont les suivants.