論文の概要: NECOMIMI: Neural-Cognitive Multimodal EEG-informed Image Generation with Diffusion Models
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.00712v2
- Date: Thu, 3 Oct 2024 16:31:23 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-11-05 04:15:24.473840
- Title: NECOMIMI: Neural-Cognitive Multimodal EEG-informed Image Generation with Diffusion Models
- Title(参考訳): NECOMIMI:拡散モデルを用いたニューラル認知型マルチモーダル脳波インフォームド画像生成
- Authors: Chi-Sheng Chen,
- Abstract要約: NECOMIMIは、高度な拡散モデルを用いて、脳波信号から直接画像を生成する新しいフレームワークを導入した。
提案したNERV EEGエンコーダは、複数のゼロショット分類タスクにまたがる最先端(SoTA)性能を示す。
我々は、脳波画像評価に適した新しい指標としてCATスコアを導入し、 ThingsEEGデータセット上でベンチマークを確立する。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 0.0
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: NECOMIMI (NEural-COgnitive MultImodal EEG-Informed Image Generation with Diffusion Models) introduces a novel framework for generating images directly from EEG signals using advanced diffusion models. Unlike previous works that focused solely on EEG-image classification through contrastive learning, NECOMIMI extends this task to image generation. The proposed NERV EEG encoder demonstrates state-of-the-art (SoTA) performance across multiple zero-shot classification tasks, including 2-way, 4-way, and 200-way, and achieves top results in our newly proposed Category-based Assessment Table (CAT) Score, which evaluates the quality of EEG-generated images based on semantic concepts. A key discovery of this work is that the model tends to generate abstract or generalized images, such as landscapes, rather than specific objects, highlighting the inherent challenges of translating noisy and low-resolution EEG data into detailed visual outputs. Additionally, we introduce the CAT Score as a new metric tailored for EEG-to-image evaluation and establish a benchmark on the ThingsEEG dataset. This study underscores the potential of EEG-to-image generation while revealing the complexities and challenges that remain in bridging neural activity with visual representation.
- Abstract(参考訳): NECOMIMI(Neural-Cgnitive MultImodal EEG-Informed Image Generation with Diffusion Models)は,脳波信号から直接画像を生成する新しいフレームワークである。
コントラスト学習による脳波画像分類のみに焦点を当てた従来の研究とは異なり、NECOMIMIはこのタスクを画像生成に拡張している。
提案したNERV EEGエンコーダは,2ウェイ,4ウェイ,200ウェイを含む複数のゼロショット分類タスクにまたがる最新技術(SoTA)性能を実証し,セマンティック概念に基づく脳波生成画像の品質評価を行うカテゴリベースアセスメントテーブル(CAT)スコアの上位結果を得た。
この研究の重要な発見は、モデルが特定のオブジェクトではなく、ランドスケープのような抽象的あるいは一般化されたイメージを生成する傾向にあり、ノイズや低解像度の脳波データを詳細な視覚出力に変換するという固有の課題を強調していることである。
さらに、脳波画像評価に適した新しい指標としてCATスコアを導入し、 ThingsEEGデータセット上でベンチマークを確立する。
本研究は、視覚的表現を伴う脳活動のブリッジングに残る複雑さと課題を明らかにしながら、脳波から画像への生成の可能性を明らかにする。
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