Apr, 2023

通过引导性随机搜索从人脑活动中重建已见图像

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TL;DR利用条件生成扩散模型对大脑活动中的语义描述符进行可视化重建，有效改善了搜索策略，同时保持了低级图像细节的精细度和语义信息的一致性，并且发现该过程的收敛时间与视觉皮层的区域差异有关。
发现论文，激发创造
  • 脑优化推理改进功能磁共振成像的脑活动重建

    通过优化解码方法，将重构结果与脑活动一致性结合，通过迭代优化小样本图像库，我们证明了脑优化推理在改善重构质量和探索视觉脑区不同表征多样性方面的潜力。

    Dec, 2023

  • Second Sight: 使用脑部优化的编码模型将图像分布与人类脑活动对齐

    提出了一种名为 Second Sight 的新型重建过程，该过程通过迭代方式显式最大化挑战任何目标图像所引起的脑活动模式的体素编码模型的预测与脑活动模式之间的对齐，从而在语义内容和低级图像细节方面不断改进损伤图像，解决了多种输入图像问题。

    Jun, 2023

  • 利用多个解码输入通过潜在扩散模型改进从人脑活动中重建视觉图像

    通过深度学习和神经科学的整合，本研究使用多种不同的解码技术对视觉体验的再建进行了实验，证明了这些技术能够大大提高基线准确率。

    Jun, 2023

  • MindDiffuser：基于语义和结构扩散的人脑活动控制图像重建

    本文提出了一种名为 MindDiffuser 的两阶段图像重构模型，利用了稳定扩散技术，成功地同时实现了语义和结构信息的重构，并在自然场景数据集方面的重建结果超过了当前最先进模型。

    Mar, 2023

  • MindDiffuser：使用语义和结构扩散从人类大脑活动进行受控图像重建

    我们提出了一种名为 MindDiffuser 的两阶段图像重建模型，通过使用 fMRI 进行前向估计和反向传播来实现想定图像的语义和结构信息的精确对齐，实验结果表明该模型在自然场景数据集上超过了现有的最先进模型，并且与相应的大脑反应呈现的多模态特征解释力一致，从而证实其神经生物学的合理性。

    Aug, 2023

  • Brain-Diffuser: 使用生成潜在扩散从 fMRI 信号中重建自然场景

    利用神经解码技术和新型图像生成的巨大进展，我们提出了一个两阶段场景重建框架（Brain-Diffuser），它能够从 fMRI 信号中推断出场景的低级特征和整体布局，随后通过潜在扩散模型生成最终重建的图像。该方法在公开数据集基准测试中表现出色，在应用（例如脑机接口）和基础神经科学方面都有深远的影响。

    Mar, 2023

  • 利用对比自监督和潜在扩散从脑活动解码现实图像

    我们提出了一个名为 CnD 的两阶段框架，通过自监督对比学习获取功能磁共振成像数据的表示，并利用这些编码的数据重建视觉刺激，从而实现了基于人脑活动的可行的图像重建方法。

    Sep, 2023

  • 通过知识蒸馏和潜在扩散模型从脑电图解码视觉大脑表示

    本研究通过采用电脑脑波数据对 ImageNet 数据集中的图像进行分类和重建，提出了一种创新的方法。该研究不仅可以从神经活动中解码图像，还能仅利用脑电波数据生成图像的可靠重建，为个性化迅速反馈实验铺平了道路。

    Sep, 2023

  • 通过形状语义 GAN 从脑活动中重建感知图像

    使用层次化的视觉处理技术，通过深度学习以及生成对抗网络，更加准确和高效地从 fMRI 数据中解析视觉信息，从而实现更优秀的图像重建性能。

    Jan, 2021

  • 透视大脑：从人脑信号重建视觉感知

    本文介绍了一种名为 NeuroImagen 的综合流程，用于从动态的脑电信号（EEG 信号）中重构高分辨率的视觉刺激图像，并通过多层次的感知信息解码提取实用信息，实验结果表明该方法在图像重构方面具有显著的效果和卓越的定量性能。

    Jul, 2023