DeepDream
ディープドリーム / 2015– / 기법 / 디지털 아트
구글의 시각화 기술은 이미지 인식 네트워크가 학습한 특징을 반복적으로 증폭시켜, 구름, 바위 및 잎에서 눈, 동물 및 탑이 과도하게 나타나도록 만듭니다. 이러한 현상은 잘못된 인식을 초래하는 재귀적인 환상적 표면으로 이어집니다.
한눈에 판단
시각적 특징
- 프레임 전체에 반복되는 눈과 동물 얼굴
- 원본 경계선을 따라 회전하는 질감
- 더 자세히 볼 때 새로운 형상을 드러내는 다중 스케일 반복
- 지속적으로 굴러가는 채도 높은 파란색, 노란색 및 보라색
적합한 용도
- Exhibits and critical images that make machine misrecognition immediately visible
- Music video and cover imagery that keeps a source landscape beneath a multi-scale hallucination
이 양식 사용하기
짧은 지침을 프로젝트에 적용하거나 구조화된 사양을 AI 도구에 넘길 수 있습니다.
자세한 제작법과 출처제작 규칙, 실제 사례, 비교, 연구, 인용 형식
사전 항목
- 타이포그래피
- Add type after processing, keeping it short, bold and simple enough not to fight the detail.
- 구성
- Preserve the source's large composition and amplify related features at several scales to create recursion into depth.
- 재료
- Choose layers in a trained vision model and iteratively increase their activation through gradient ascent.
- 주의
- It is not a swirl filter or pasted dog faces. Preserve which layer and feature were amplified and how they bind to the source.
- 더 읽을거리
- Feature visualization and layer selection / Iterative zoom and octave scales / GoogLeNet ImageNet feature bias
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