論文の概要: DreamDiffusion: Generating High-Quality Images from Brain EEG Signals

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2306.16934v2
• Date: Fri, 30 Jun 2023 10:46:54 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-07-03 14:30:02.961159
• Title: DreamDiffusion: Generating High-Quality Images from Brain EEG Signals
• Title（参考訳）: DreamDiffusion:脳波信号から高画質画像を生成する
• Authors: Yunpeng Bai, Xintao Wang, Yan-pei Cao, Yixiao Ge, Chun Yuan, Ying Shan
• Abstract要約: DreamDiffusionは、脳脳波(EEG)信号から直接高品質な画像を生成する新しい方法である。 提案手法は、ノイズ、限られた情報、個人差などの画像生成に脳波信号を使用する際の課題を克服する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 42.30835251506628
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: This paper introduces DreamDiffusion, a novel method for generating high-quality images directly from brain electroencephalogram (EEG) signals, without the need to translate thoughts into text. DreamDiffusion leverages pre-trained text-to-image models and employs temporal masked signal modeling to pre-train the EEG encoder for effective and robust EEG representations. Additionally, the method further leverages the CLIP image encoder to provide extra supervision to better align EEG, text, and image embeddings with limited EEG-image pairs. Overall, the proposed method overcomes the challenges of using EEG signals for image generation, such as noise, limited information, and individual differences, and achieves promising results. Quantitative and qualitative results demonstrate the effectiveness of the proposed method as a significant step towards portable and low-cost ``thoughts-to-image'', with potential applications in neuroscience and computer vision. The code is available here \url{https://github.com/bbaaii/DreamDiffusion}.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,脳脳波(EEG)信号から直接,思考をテキストに変換することなく高品質な画像を生成する新しい手法であるDreamDiffusionを紹介する。 DreamDiffusionは、事前訓練されたテキスト・ツー・イメージモデルを活用し、時間マスキング信号モデリングを使用して、効果的で堅牢なEEG表現のためにEEGエンコーダを事前訓練する。 さらに、この方法は、CLIPイメージエンコーダを活用して、EEG、テキスト、画像埋め込みを限られたEEGイメージペアでより良く整合させることができる。 総じて,提案手法は,ノイズや情報量,個人差などの画像生成に脳波信号を使用するという課題を克服し,有望な結果を得る。 定量的および定性的な結果から,提案手法の有効性は,コンピュータビジョンや神経科学に応用可能な,ポータブルで低コストな「思考からイメージ」に向けた重要なステップであることが示された。 コードはhttps://github.com/bbaaii/dreamdiffusion}で入手できる。

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