Microwave background radiation is a form of electromagnetic radiation that encompasses our entire universe. This technical image, produced in 1965, was the first representation that humanity obtained on a cosmic scale of the state of the universe. In the map with an ellipsoidal shape we can see represented the state of the entire matter existing in the initial moments of the formation of the cosmos. Thanks to the passage of time, it would end up conforming to the galaxies, nebulae, systems stars and planets that today inhabit our universe. That is, somehow, the mass matter report would take concrete, tangible forms; specific representations.

On the other hand, the methodology of generating images by text to image VQGAN+CLIP is the communication between two models of neural networks, a model of multimodal embedding (VQGAN) and a visual learning guidance model that mimics the human language (CLIP). By entering a text prompt that, depending on the parameters given will determine the result of the final image, we obtain intermediate images resulting from the shaping process.These images are also called iterations, and start from iteration 0 to an iteration n, number also determined by the preset parameters when running the model.

La radiación de fondo de microondas es una forma de radiación electromagnética que abarca todo nuestro universo. Esta imagen técnica, realizada en 1965, fue la primera representación que la humanidad obtuvo a escala cósmica del estado del universo. En el mapa con forma elipsoidal podemos ver representado el estado de toda la materia existente en los momentos iniciales de la formación del cosmos. Gracias al paso del tiempo, acabaría conformando las galaxias, nebulosas, sistemas estelares y planetas que hoy habitan nuestro universo. Es decir, de alguna manera, el informe sobre la materia masiva tomaría formas concretas, tangibles; representaciones específicas.

Por otro lado, la metodología de generación de imágenes por texto a imagen VQGAN+CLIP es la comunicación entre dos modelos de redes neuronales, un modelo de incrustación multimodal (VQGAN) y un modelo de guía de aprendizaje visual que imita el lenguaje humano (CLIP). Ingresando un mensaje de texto que, dependiendo de los parámetros dados, determinará el resultado de la imagen final, obtenemos imágenes intermedias resultantes del proceso de modelado. Estas imágenes también se llaman iteraciones, y comienzan desde la iteración 0 hasta una iteración n, también numérica. determinado por los parámetros preestablecidos al ejecutar el modelo.