il existe des modèles de génération d'images qui peuvent créer une image qui donne l'illusion d'une autre image en miniature. Ces modèles utilisent généralement une technique appelée "super-résolution". La super-résolution consiste à augmenter la résolution d'une image en utilisant des techniques de traitement de l'image pour ajouter des détails à l'image d'origine.
Il existe plusieurs modèles de super-résolution qui peuvent être utilisés pour créer une image miniature à partir d'une image de base. L'un des modèles les plus populaires est appelé "ESRGAN" (Enhanced Super-Resolution Generative Adversarial Network). ESRGAN utilise une architecture de réseau de neurones génératif adversarial pour apprendre à augmenter la résolution d'une image tout en conservant les détails de l'image d'origine.
Il existe également d'autres modèles de super-résolution, tels que "SRGAN" (Super-Resolution Generative Adversarial Network) et "SRCNN" (Super-Resolution Convolutional Neural Network). Ces modèles utilisent également des techniques de traitement de l'image pour augmenter la résolution d'une image, mais ils utilisent des architectures de réseaux de neurones différentes pour y parvenir.
