Desde que aparecieron las redes GAN, se han realizado varias investigaciones sobre cómo generar imágenes en diversos ámbitos, como la generación de imágenes, conversión de imágenes, síntesis de videos, síntesis de imágenes a partir de textos y predicción de cuadros de videos. Basándose mayormente en mejorar la generación de imágenes de alta resolución y la reconstrucción o predicción de datos. El propósito de este trabajo es implementar las redes GAN en otros ámbitos, como la generación de imágenes de entidades realizando una acción. En este caso se consideró 3 acciones de personas, que son los ejercicios de Glúteo, Abdomen y Cardio. En primer lugar, se descargaron y procesaron las imágenes de YouTube, el cual incluye una secuencia de imágenes de cada acción. Posteriormente, se separó dos grupos de imágenes, de una sola persona, y de personas diferentes reali...

Desde que aparecieron las redes GAN, se han realizado varias investigaciones sobre cómo generar imágenes en diversos ámbitos, como la generación de imágenes, conversión de imágenes, síntesis de videos, síntesis de imágenes a partir de textos y predicción de cuadros de videos. Basándose mayormente en mejorar la generación de imágenes de alta resolución y la reconstrucción o predicción de datos. El propósito de este trabajo es implementar las redes GAN en otros ámbitos, como la generación de imágenes de entidades realizando una acción. En este caso se consideró 3 acciones de personas, que son los ejercicios de Glúteo, Abdomen y Cardio. En primer lugar, se descargaron y procesaron las imágenes de YouTube, el cual incluye una secuencia de imágenes de cada acción. Posteriormente, se separó dos grupos de imágenes, de una sola persona, y de personas diferentes reali...