이 비디오는 ‘딥 드림(deep dream)’이라고 잘 알려진 기술을 확장하고 탐색하는 프로젝트이다. 이미 학습된 컨볼루션 네트워크(CNN: 합성곱 신경망) 구조에서 원하는 활성화 상태(activation state)에서 최적화 되고 있는 이미지 픽셀들을 보여주고 있다. 피드백으로 작동하는 딥 드림 비디오 역학을 주로 실험하는 것으로, 각 프레임은 이전 프레임에서 시작된다. 다채널 픽셀 그라디언트(변화도)를 동기화(마스킹)하고 미리 결정된 마스킹 패턴들과 믹싱함과 동시에 인풋 캔버스를 왜곡함으로써 새로운 미를 창조할 수 있다. 코건의 작업 방법들은 주로 마이크 타이카가 구글의 초기 딥 드립 프로젝트에서 최초로 실험했던 피드백, 캔버스 왜곡, 다채널의 그라디언트 믹싱 등에서 영감을 받았다. 이 작업의 생성 워크플로우는 현재 진행형이며, 앞으로의 작업은 더 일반화된 캔버스 왜곡 기능과 오리지널 이미지들을 마스킹하는 방법의 향상을 시도할 생각이다.
