nu jen to ze vse spada pod GANs, tedy
https://en.wikipedia.org/wiki/Generative_adversarial_networka jakmile to vedci z univerzit trochu probadali, objevily se ruzne implementace, veskrze postavene na pythonu a bud pyTorch nebo TensorFlow frameworcich.
namatkou z machine learning diskuse
[Machine Learning | Strojové učení | In Machines We Trust | Víra v mechanickou bestii] taham z klobouku tenhle odkaz na jeden z prvnich vyborne popsanych workbooku, vse je na githubu pripadne v google collab.
GitHub - rkhamilton/vqgan-clip-generator: Implements VQGAN+CLIP for image and video generation, and style transfers, based on text and image prompts. Emphasis on ease-of-use, documentation, and smooth video creation.https://github.com/rkhamilton/vqgan-clip-generatorkrome generovani blbosti GANs umi treba i "zvetsovat" rozliseni, obarvovat (de-oldify) atp. videa jsou celkem zajimava pro tvorbu multidimenzionalnich cest napr. pro projekce, kdyby mel nekdo chut, mam takovej rozdelanej koncept, ale venuju se letos necemu jinymu a nechavam to na dlouhou zimu.