AI Deep Dream: Van Google se Eksperiment na Virale Kuns

In 2015 het my sosiale voeds vol geraak met foto’s van geboue, bome en wolke wat lyk asof dit smelt in hondegesigte en ekstra oë. Baie kykers het dit vreemde AI-kuns genoem. Wat hulle gesien het, was een van die eerste kere dat die publiek sien hoe ’n neurale netwerk openbaar hoe dit ’n beeld “sien”.

Wat is AI Deep Dream en Waarom Dit Saak Maak

AI Deep Dream saak maak omdat dit by ’n keerpunt in kreatiewe tegnologie staan. Dit het die publiek ’n lewendige, ontstellende, onvergeetlike kyk binne-in ’n neurale netwerk gegee op ’n tyd toe min mense direk met machine learning gewerk het.

Die eerste ding om op te klaar is die grootste misverstand. DeepDream het nie beelde van kraak af geskep soos baie moderne AI-gereedskap nie. Dit het begin met ’n bestaande beeld, dan patrone reeds daarin oordrewe totdat die resultaat psigedelies, oorvol en droomagtig gelyk het.

Daardie onderskeid laat mense nog steeds struikel. In een Reddit-bespreking het 78% van gebruikers wat “Hoe maak ek my eie deepdream-beelde?” gevra het, verwarring getoon oor of die gereedskap oorspronklike inhoud genereer of ’n insetbeeld verdraai, volgens hierdie Reddit-discussie oor wat DeepDream-beelde is.

Wat DeepDream eintlik doen

Wanneer jy na wolke staar, begin jy dalk diere, gesigte of simbole sien. DeepDream doen iets soortgelyks, maar in plaas van informeel vorms op te merk, versterk dit hulle aggressief.

Praktiese reël: As daar geen bronbeeld is nie, is daar geen klassieke DeepDream-resultaat nie.

Dis waarom dit beter is om DeepDream ’n visualisasie-instrument te noem as ’n algemene beeldgenerator. Dit wys die soorte patrone wat ’n opgeleide neurale netwerk geleer het om op te merk, dan stoot dit daardie patrone totdat hulle onmoontlik om te ignoreer word.

Waarom skeppers nog steeds moet omgee

Vir skeppers wat vandag werk, is DeepDream meer as ’n ou internet-nutsigheid. Dit het ’n visuele taal bekendgestel wat oral nog opduik: rekursiewe teksture, organiese vervormings, herhaalde oë, dieragtige vorms, en ’n gevoel dat die werklikheid skeef gly.

Jy kan sy invloed sien in:

• Musiekvisuele wat tonele in pulserende hallusinasies omskep
• Mode-bewerkings wat skoonheidbeelde met patroonoorlaai meng
• Kortvorm-video’s wat surreële oorgange gebruik om ’n kyker se scroll te stop
• Opvoedkundige verduidelikings wat persepsie, geheue of veranderde toestande visualiseer

DeepDream se werklike erfenis is nie die oorspronklike kode nie. Dis die estetika en die idee daaragter. Masjiene label nie net beelde nie. Hulle kan dit hervorm baseer op wat hulle geleer het om op te spoor. Sodra jy dit verstaan, maak moderne AI-video-effekte baie meer sin.

Die Virale Fenomeen van Google se AI-eksperiment

In 2015 het die internet skielik lyk asof dit begin hallusineer het. Foto’s van honde, geboue en stadstrate het teruggekom bedek met ekstra oë, krulende teksture, en dieragtige vorms wat lyk asof dit uit die beeld self groei. Vir baie mense was DeepDream die eerste keer dat AI opgehou het om soos agtergrond-infrastruktuur te voel en iets geword het wat jy kon sien, deel en dadelik reageer.

DeepDream het binne Google begin as ’n navorsingsprojek onder leiding van Alexander Mordvintsev, Mike Tyka en Christopher Olah. In die begin is die proses Inceptionism genoem, ’n naam wat sin gemaak het vir navorsers maar min gedoen het om die gevoel van die beelde te verduidelik. DeepDream het vasgehaak omdat dit by die resultaat gepas het. Die beelde het minder soos sagteware-uitset gelyk en meer soos masjien-gemaakte visioene.

Google het die projek op sy navorsingsblog in Junie 2015 gepubliseer en die kode kort daarna vrygestel, soos vroeër genoem. Daardie volgorde het saak gemaak. ’n Laboratorium-eksperiment het ’n publieke gereedskap geword, en sodra mense dit op hul eie foto’s kon laat loop, het die styl ver versprei bo en behalwe AI-navorsingskringe.

Waarom die vrystelling so vinnig versprei het

DeepDream het op presies die soort internet-momen gelei wat visuele skok beloon. Sosiale voeds het reeds remix-kultuur, vreemde humor en beelde begunstig wat mense vir ’n sekonde laat stop scroll net om te vra, “Wat kyk ek aan?”

’n Paar faktore het gehelp dit versprei:

• Enigiemand kon dit probeer: Open-sourcing het toeskouers in deelnemers verander.
• Die uitset was dadelik leesbaar: Jy het nie ’n machine learning-agtergrond nodig gehad om te reageer op ’n skyline wat oë en snuite laat uitspruit nie.
• Dit het skoonheid met onrus gemeng: Die beelde was speels, grillerig en vreemd hipnotiserend op dieselfde tyd.

Daardie kombinasie het DeepDream maklik gemaak om te meme, te remix en te onthou.

Een sin verduidelik sy kulturele krag. DeepDream het gewone internetgebruikers ’n manier gegee om masjienpersepsie as ’n beeldstyl te ervaar.

Van internet-nutsigheid tot kuns-wêreld-materiaal

Virality was net die eerste hoofstuk. Binnekort het kunstenaars begin om DeepDream as meer as ’n nuwigheidsfilter te gebruik. Gallowye en kreatiewe instellings het neuraal-netwerk-beelde as ’n werklike artistieke medium begin behandel, nie net ’n tegniese truuk nie.

Daardie verskuiwing saak maak omdat dit die gesprek oor AI-visuele verander het. Voor DeepDream het rekenaarvisie meestal administratief geklink. Dit het foto’s getag, voorwerpe opgespoor en inligting gesorteer. DeepDream het daardie verborge proses na buite gedraai. Dit het die stelsel se patroon-soekgedrag sigbaar, vreemd en emosioneel gelaai gemaak.

Vir skeppers vandag is dit die historiese les wat werd is om te hou. DeepDream was ru, stadig en moeilik om te beheer volgens huidige standaarde, maar dit het ’n surreële visuele taal bekendgestel wat nog werk. Moderne gereedskap soos ShortGenius laat jou toe om daardie selfde droomagtige onstabiliteit in kortvorm-video te produseer met baie meer spoed en beheer, hetsy jy ’n vervormde oorgang, ’n sluipende tekstuurverskuiwing of ’n volle AI-hallusinasie-reeks wil bou vir sosiale platforms.

DeepDream lees nou soos ’n historiese artefak uit die vroeë publieke era van AI-kuns. Sy invloed leef nog. Die verskil is dat skeppers nie meer die oorspronklike gereedskap se beperkings hoef te aanvaar om die estetika te gebruik nie.

Hoe DeepDream Beelde in Drome omskep

’n Goeie manier om DeepDream te gryp is om te begin met ’n foto van iets alledaags. Miskien is dit ’n boomlyn, ’n geboufasade of ’n bewolkte lug. Die stelsel bestudeer daardie beeld, begin sekere visuele seine bevoordeel, en dan hou aan om daardie seine terug in die prentjie te stoot totdat die toneel begin om homself te hallusineer.

Op ’n tegniese vlak redigeer DeepDream ’n insetbeeld deur te meet watter piksels aktiwiteit in ’n geselekteerde laag van ’n opgeleide neurale netwerk sal verhoog, dan die beeld in daardie rigting te stoot keer op keer. TensorFlow se DeepDream-togsnid verduidelik hierdie gradiëntgebaseerde proses en wys waarom vlakker lae neig om eenvoudiger teksture te produseer terwyl dieper lae meer komplekse vorms uittrek.

Dit klink abstrak totdat jy dit as ’n terugvoerlussie sien.

1. Begin met ’n werklike beeld.
2. Kies ’n laag in die netwerk.
3. Meet watter visuele veranderinge daardie laag sterker sal laat reageer.
4. Pas daardie veranderinge op die beeld toe.
5. Herhaal.

Elke deurloop is klein. Die akkumulasie is wat saak maak.

’n Plek blare kan begin om vere te laat uitspruit. ’n Wolkebank kan oë groei. ’n Steenmuur kan dieragesigte ontwikkel wat nooit daar was nie, maar nou onmoontlik om te ignoreer voel.

Waarom sommige uitsette subtiel lyk en ander wild

Verskillende dele van die netwerk let op verskillende visuele bestanddele. Vroeë lae reageer op rande, kontrasverskuiwings en tekstuur. Middellae begin om daardie fragmente in motiewe te groepeer. Dieper lae reageer op groter, meer voorwerpagtige patrone.

Dis waarom DeepDream-beelde so verskillend kan voel selfs wanneer die beginfoto’s ewe eenvoudig is. Die gekose laag verander die tipe visuele oordrywing, amper soos om verskillende knoppe op ’n vervormingspedraal te draai.

As jy ’n duideliker basis wil hê vir hoe neurale netwerke visuele kenmerke verteenwoordig, gee hierdie praktiese AI-beeldmodel-verduideliker hulpvaardige konteks.

’n Bewegende voorbeeld help meer as ’n definisie. Hierdie deurkijk wys die effek in aksie:

Die rol van algoritmiese pareidolia

Mense doen alreeds iets soortgelyks. Ons sien gesigte in vensters, wesens in rook en patrone in tapyt. DeepDream draai daardie impuls in ’n masjienproses om.

Die droom-effek kom van die masjien wat oorbind tot patrone wat dit half herken.

Dis waarom die uitset spokerig voel eerder as ewekansig. Die netwerk hou aan om ’n visuele raais te maak, dan daardie raais terug op die beeld te verf totdat die voorstel in struktuur verhard.

Vir skeppers saak maak daardie idee nog. Die sterkste surreële visuele hou gewoonlik een voet in die werklikheid. Hulle buig ’n herkenbare toneel in plaas van om dit heeltemal te vervang. In 2015 het DeepDream dit gedoen deur stadige beeld-iterasie. Vandag laat kortvorm-video-gereedskap soos ShortGenius skeppers toe om dieselfde beginsel op beweging, oorgange en ontwikkelende teksture toe te pas met baie strakker beheer. Die estetika oorleef, maar die werkstroom pas by moderne inhoudskepping.

DeepDream Teenoor Moderne Generatiewe AI

DeepDream saak maak nog, maar dit help om dit korrek te plaas. Dis ’n historiese artefak, nie ’n moderne produksie-werkstroom nie. Volgens ’n gedokumenteerde terugblik bly tien jaar na sy 2015-vrystelling, DeepDream fundamenteel in AI-beeldgeskiedenis, wat Stable Diffusion met 7 jaar en Google Veo 3 met 10 jaar voorloop, en dit het gewerk deur beelde iteratief te verbeter binne ’n VGG16-netwerk eerder as om uit nuwer model-families te genereer, soos beskryf in hierdie DeepDream-terugblik-video.

Daardie “historiese artefak”-raamwerk is belangrik omdat baie skeppers DeepDream agterstevoor ontdek. Hulle kom eers moderne AI-beeld- en video-gereedskap teë, dan kyk hulle ouer stelsels op en neem aan dit was vroeë weergawes van dieselfde ding. Dit was nie.

Die sentrale verskil

DeepDream gaan oor verbetering. Moderne generatiewe AI gaan dikwels oor skepping.

DeepDream begin met ’n beeld en transformeer dit deur geleerde kenmerke te oordryf. Moderne stelsels kan dikwels begin met ’n teksversoek, ’n toneel van kraak af genereer, dit hersien, animeer, uitbrei en aanpas vir verskillende uitsette in een werkstroom.

Dit verander alles vir skeppers. Dit beïnvloed spoed, beheer, herhaalbaarheid en hoe maklik jy in video kan werk.

DeepDream vs moderne AI-gereedskap

Waarom dit in die praktyk saak maak

As jy die presiese DeepDream-proses vir historiese of artistieke redes wil hê, is die ou metode nog interessant. Maar die meeste werkende skeppers het nie historiese getrouheid nodig nie. Hulle het ’n resultaat nodig wat hulle kan vorm en stuur.

Dit beteken vandag se vraag is gewoonlik nie, “Hoe loop ek klassieke DeepDream?” nie. Dis nader aan, “Hoe kry ek daardie spokerige, oorbelaste, droomagtige gevoel in ’n vertikale video sonder om beheer te verloor?”

Moderne gereedskap is beter by:

• Onderhoud van onderwerpkonsekwensie
• Hantering van sosiale formate
• Integrasie van titels, tempo en stemoor
• Laat jou itereer sonder om alles handmatig te herbou

As jy ’n breër kaart wil hê van hoe beeldstelsels verskil, is hierdie praktiese AI-beeldmodel-verduideliker nuttig omdat dit ouer benaderings van nuwer modelkategorieë skei in eenvoudige taal.

Toe teenoor nou vir surreële estetika

DeepDream het ons ’n kyk in masjienpersepsie gegee. Moderne AI-gereedskap laat jou toe om daardie persepsie te rig na ’n kreatiewe doel. Dis die sleutelverskuiwing.

Werkreël: Behandel DeepDream as inspirasie, nie as jou produksie-stapel nie.

Vir kortvorm-skapepers is die geleentheid nou groter. Jy kan die oorspronklike estetika-logika leen, herhaalde motiewe, vervormde tekstuur, onstabiele realisme, visuele rekursie, en dit toepas met baie strakker beheer as wat die 2015-werkstroom ooit toegelaat het.

Her-skep van Surreële Visuele vir Moderne Inhoud

’n Skepper in 2015 het dalk ’n stilbeeld in DeepDream gevoer, gewag en gekyk hoe die sagteware pels, wolke en klip in ’n koorsige hoop oë en dieragesigte omskep. ’n Skepper wat nou Shorts maak, het iets anders nodig. Die beeld moet nog onheimlik voel, maar dit moet ook in 9:16-raming pas, aandag hou in die eerste sekonde, en leesbaar genoeg bly om ’n boodskap te ondersteun.

Daardie verskuiwing saak maak omdat DeepDream nou minder nuttig is as ’n produksiemetode as as ’n visuele verwysingspunt. Dit het gewys wat masjienpersepsie lyk wanneer ’n model ’n beeld oorlees. Moderne kortvorm-skapepers kan daardie selfde spanning her-skep, alledaagse werklikheid wat in patroonobsessie omslaan, met baie meer beheer oor tempo, onderwerp fokus en finale formaat.

Begin met materiaal wat goed kan muteer

DeepDream het altyd beelde met oppervlaktes, rande en herhaalde vorms begunstig. Dieselfde beginsel geld vir moderne video. Digte visuele gee die stelsel meer geleenthede om te oordryf, te eggo en te vervorm.

Nuttige beginpunte sluit in:

• Argitektuur: vensters, teëls, relings, gegraveerde oppervlaktes
• Natuurmateriaal: wolke, takke, blomme, water, rook
• Portret-nabyups: hare, wimpers, juwele, grimeringsteksture
• Gedetailleerde produkte: glas, steekwerk, chroom, etikette, verpakking

Spierse tonele werk selde. ’n Blanke muur gee jou baie min om te transformeer. ’n Raam vol tekstuur gee jou materiaal om te buig.

Bou die surreële effek in stadiums

Die maklikste fout is om maksimum vervorming van die eerste raam af toe te pas. Ou DeepDream-uitsette het dikwels oortuigend gelyk omdat die kyker nog die oorspronklike beeld onder die hallusinasie kon herken. Goeie kortvorm-video gebruik daardie selfde trek-en-sleep.

’n Praktiese volgorde lyk soos dit:

1. Begin met ’n stabiele opname
   Gebruik ’n kliptjie met duidelike komposisie en beperkte kamertrilling. Stadige beweging gee die gehoor tyd om die verandering op te merk.

2. Verhoog tekstuur en randbesonderheid
   Bring klein patrone, lyne en oppervlak-kontras uit. Dit skep die ou DeepDream-gewoonte om verborge detail in visuele ruis te draai.

3. Herhaal een motief
   Kies ’n terugkerende vorm soos oë, blomblare, vloeistofweerkaatsings, vertakkende are of gevoude geometries. Herhaling maak die effek droomagtig voel in plaas van ewekansig.

4. Verskuif die kleurlogika
   Suurgroens, infrarooi rooi, elektriese blou of vervaagde pastelwaas kan die emosionele lesing van die toneel verander voordat die kyker selfs die vervorming opmerk.

5. Versteur die beweging effens
   Sagte morfing, pulserende zoems en lus-onstabiliteit voel dikwels meer ontstellend as aggressiewe beweging.

Hierdie proses werk soos om terugvoer op ’n oudio-menger te verhoog. ’n Klein hoeveelheid voeg karakter by. Te veel draai die hele sein in ruis.

Vorm die kliptjie soos ’n droom, nie ’n filter-demo nie

Sterk surreële redigeringe het gewoonlik ’n eenvoudige boog. Die toneel begin in werklikheid, gly in misherkenning, bereik oorlaai, dan keer terug na duidelikheid of land op ’n openbaring.

Daardie struktuur is nuttig omdat die gehoor kontras nodig het om die transformasie te voel. As alles vreemd is vanaf raam een, voel niks asof dit verander het nie.

’n Eenvoudige vier-deel-voortgang werk goed:

• Open met normale werklikheid
• Laat een detail muteer
• Sprei daardie logika oor die raam
• Los op met ’n skoon beeld, produkopname of sleutellyn

Dit is een van die duidelikste maniere om van DeepDream te leen sonder om sy oorspronklike werkstroom te kopieer.

Komponeer vir vertikale skerms

Vertikale video verander waar surreële energie moet woon. In ’n galerybeeld kan die oog sywaarts dwaal. Op ’n foon-skerm bly aandag neig by die middel en reis op of af.

Vir 9:16-redigeringe:

• Hou die hoofonderwerp gemiddeel
• Laat ruimte vir titels en koppelvlak-elemente
• Laat druppels, wingerdstokke, rook, oë of herhaalde vorms vertikaal klim
• Vermy om die syrande met detail te volstop

As jy verwysings wil hê voordat jy ’n volgorde ontwerp, kan blaaideur ’n visuele kategorie soos surreële tatoe-styl help omdat tatoeëerkunstenaars dikwels bisarre droombeelde in vet, leesbare komposisies saampers. Dit is ’n nuttige beperking vir sosiale video ook.

’n Moderne werkstroom vir kortvorm-skapepers

’n Moderne AI-video-werkstroom gee jou die DeepDream-stemming sonder die ou wrywing. Gereedskap gebou vir kortvorm-produksie laat jou toe om die surreële laag te genereer, dit op ’n rit te tyd, en die onderwerp leesbaar te hou oor tonele. As jy ’n huidige voorbeeld wil hê, pas ShortGenius vir AI-kortvorm-video-skepping by hierdie benadering.

Gebruik ’n eenvoudige produksielogika:

• Kies een anker-onderwerp: een gesig, voorwerp of omgewing
• Stel ’n mutasie-reël: blomgroei, masjien-oë, vloeibare metaal, kosmiese mis, insek-simmetrie
• Verhoog intensiteit oor tyd: subtiel eers, swaar later
• Sny op ’n rit, liriek of skripdraai: die effek voel opsetlik wanneer visuele verandering by betekenis pas
• Eindig op duidelikheid: die gehoor moet die punt onthou, nie net die vervorming nie

Rigting saak meer as chaos.

Dis die kernles om vorentoe te dra van DeepDream. Die memorabele beelde was nie net vreemd nie. Hulle het die kyker een stabiele ding gegee om vas te hou terwyl die res van die raam in masjien-fantasie gly.

Waar hierdie estetika die beste werk

Surreële visuele kan baie meer ondersteun as kuns-eksperimente. Hulle werk veral goed wanneer die vervorming ’n idee uitdruk.

Die doel is nie historiese nabootsing nie. Die doel is om ’n visuele taal gebore in die DeepDream-era te neem en dit vir die spoed, raming en vertel-eise van kortvorm-video oor te maak.

Kreatiewe en Ethisiese Gebruike vir Skeppers

DeepDream het skeppers met ’n nuttige waarskuwingsetiket gelaat. AI genereer nie net styl nie. Dit openbaar ook wat ’n stelsel opgelei is om op te merk, te herhaal en te oorbeklemtoon.

’n Bekende DeepDream-eienaardigheid het dit maklik gemaak om te sien. Omdat die model sterk blootstelling aan hondebeelde gehad het, het dit voortdurend hondegelyke oë, snuite en pels patrone uit onverwante onderwerpe getrek. ’n Wolk het ’n kennel van verborge gesigte geword. ’n Geboufasade het begin om snuite te laat uitspruit. Die beeld het surreëel gelyk, maar die vooroordeel was konkreet.

Daardie selfde les geld vir huidige video-gereedskap. As jou versoek vra vir “droomagtige transformasie” en die uitset hou aan om na glansende vroulike gesigte, cyberpunk-neon of smeltende luukse teksture te dryf, wys die gereedskap sy gewoontes. Daardie gewoontes kom uit opleidingsdata, model-afstemming en produk-standaarde. Behandel hulle as seine om te rig, nie as finale antwoorde om te aanvaar nie.

Kreatiewe maniere om die estetika te gebruik

Surrealisme werk die beste wanneer die vervorming iets spesifiek sê.

’n Velosigheidskundige-skepper kan byvoorbeeld porosies laat in gekraakte woestyngrond verander, dan gladde vel herstel wanneer die produk verskyn. ’n Musiekpromo kan straatligte op die rit laat in waaksame oë bloei, angs in ’n visuele motief draai in plaas van ewekansige vreemdheid. ’n Opvoeder wat patroonherkenning verduidelik, kan ’n neutrale gang wys wat geleidelik vol herhaalde gesigte of dieravorme raak, sodat kykers voel hoe ’n AI-stelsel begin om betekenis op ruis af te dwing.

Nuttige toepassings sluit in:

• Hipnotiese B-roll: transformeer kamers, strate of natuurtonele in metafore vir stres, hunkering, geheue of oorlaai
• Produk-oorgange: laat ’n produktekstuur, soos borrels, chroom, blomblare of rook, oor die raam versprei voordat dit terugklap na die item
• Opvoedkundige vertelling: visualiseer vooroordeel, valse patroonopsporing, onstabiele persepsie of masjienvisie-foute
• Kunstenaar-promo’s: begin met ’n werklike skets, uitrusting, masker of gesig, dan laat een kenmerk repliseer en muteer met doel
• Kampveehake: open met een onmoontlike visuele gebeurtenis wat vinnig aandag verdien, dan keer terug na ’n duidelike boodskap

Vir kortvorm-video saak maak matiging. Een mutasie deur drie vinnige snitte dra normalweg harder as tien onverwante effekte in tien sekondes.

’n Praktiese etiese toets

Gebruik twee vrae voordat jy publiseer.

Eers, wat stoot hierdie gereedskap my visueel na? Antwoord dit met spesifieke. As elke “mooie portret”-versoek ligter vel, simmetriese kenmerke en duurkykende redaksie-grimering terugbesorg, is die vooroordeel nie meer abstrak nie. As elke “surreële stad”-versoek neon Tokyo snags word, sak die model ’n breë idee in een bekende internet-beeldstel in.

Tweede, wat behoort aan my in hierdie stuk? Jou onderwerpkeuse, redigeringstyding, skrip, kamer-verwysing en seleksielogika moet nog sigbaar wees. As die resultaat meestal afhang van ’n model se verstek-smaak, sal die werk uitruilbaar lyk. As dit jou rigting weerspieël, word die surrealisme deel van outeurskap.

Verantwoordelike AI-kuns begin wanneer skeppers herhaling opmerk, dit terugspoor na die stelsel, en kies of om te hou, te herrig of te verwerp.

Hou die menslike deel sigbaar

DeepDream saak maak vandag omdat dit beide die towerspel en die fout blootgelê het. Die masjien kon verstommende beelde genereer, maar dit het ook sy gewoontes in die openbaar gewys. Moderne gereedskap is vinniger, skoner en baie meer nuttig vir video, veral vir skeppers wat kortvorm-inhoud op stywe tydlyne maak. Die verantwoordelikheid het nie verander nie.

Die skepper besluit nog steeds wat die droom beteken.

Dis waar goeie smaak, redigeringsoordeel en etiese oordeel saamkom. Gebruik surreële estetika om obsessie, geheuedryf, sensoriese oorlaai of transformasie uit te druk. Moenie dit gebruik om mense in stereotipes te platmaak, ’n ander kunstenaar te naby te boots, of ’n model se gunstelingmotiewe toe te laat staan vir jou eie standpunt nie.

Soos vroeër genoem, maak nuwer video-werkstrooms dit baie makliker om hierdie soort beheerde surreële reeks vir Reels, Shorts, advertensies en skepper-inhoud te bou. Die historiese les van DeepDream hou nog. Vreemde beelde word memorabel wanneer ’n mens kies wat werklik moet bly, wat moet muteer, en waarom.