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TRANSPOSICIÓN  En este trabajo final de transposición tuvimos muchos percances, en un principio en la primera entrega, utilizamos rostoscopia y mezclamos un poco ésta técnica de animación con stop motion, pero animamos algo que ya estaba como lo fue el gangnam style, así que para la preentrega, que no presentamos, quisimos grabar una pequeña historia que nos permitiera utilizar la rotoscopia como forma de sueño o imaginación, para no rotoscopiar todo el vídeo, si no solo pequeñas partes que nos remitiera a un tipo de imaginación; así que elegimios grabar la historia de un niño en una habitación imaginando que su dragón de juguetes era verdadero.  A este vídeo,lo empezamos a trabajar con rotoscopia en photoshop  y con la wacon para poder avanzar, lo que pensamos en un principio fue cada integrante trabajar rotoscopia en casa y avanzar, y si a alguno quería hacer otra técnica y agregar otra situación, lo íbamos a aceptar , estábamos abierto a experimentar

Rotostopmotion   Nosotros decidimos utilizar dos técnicas de animación "Rotoscopia" y "Stop Motion" para experimentar y ver si estas dos técnicas se podían trabajar en un solo proyecto.  La rotoscopia es una técnica de animación, que consiste en re dibujar sobre cada fotograma, es decir cada frame es calcado y como resultado sera una animación con naturalidad y dinamismo de los movimientos . El stop motion por su parte es un técnica de animación que consiste en la sucesión de imágenes fijas, es decir una animación foto a foto, generando el movimiento de objetos o personajes estáticos. Estas dos técnicas de animación aunque son diferentes y una se basa en una secuencia de video y la otra en la foto fija, a la hora de utilizar la técnica, ambas se tienen que trabajar framea frame es decir foto a foto permitiéndonos poder jugar con el fondo y dándonos la facilidad para poder mezclar ambas técnicas. Queríamos mostrar a nuestro Gangman

Dispositivos  DeepDream Es un proyecto de investigación sobre redes neuronales artificiales llevado a cabo por los ingenieros Alexander Mordvintsev, Christopher Olah y Mike Tyka basado en la plataforma de reconocimiento de imágenes de Google. Una red neuronal tiene entre diez y treinta capas de neuronas artificiales, y el contenido a analizar e interpretar va atravesando cada una de ellas hasta llegar a la última  «capa de respuesta» , que presenta el resultado. Asignando valores para errores y aciertos y con experiencias e información previa, las neuronas van acumulando resultados y generando una suerte de conocimiento. De alguna manera, las redes neuronales se entrenan a sí mismas a lo largo del tiempo, de acuerdo a los patrones que buscan como correctos y los que descartan como incorrectos. Micrófono Visual  Investigadores del MIT publicaron un artículo que describe un algoritmo que puede recuperar el sonido a partir del análisis de las vibrac

 Artista: Hokusai y  Elección de trabajos   Como grupo elegimos a Katsushika Hokusai. Nuestra idea fue intentar imitar su forma de trabajar a partir de los colores, la observación de la naturaleza y su obsesión por el dibujo desde una temprana edad. El resultado que obtuvimos dista de su capacidad de síntesis y prolijidad digna de gran parte del arte japones, pero al mismo tiempo notamos que parte de lo absorbido por el autor se reflejo en lo que intentamos plasmar. Más que nada en las formas, trazos y colores que se desconstruyeron en una obra que parecería estar mezclada con la paleta de colores de Van Gogh quien también se inspiro en Hakusai. Encontramos muy inspirador un texto rescatado en palabras de hakusai que nos habla de su camino como artista: "Desde los 6 años aproximadamente adquirí el habito de bosquejar inspirándome en la vida. Me convertí en artista y recién a mis 50 años comenze a realizar trabajos que ganaron cierta reputación, pero