Fugu-MT 論文翻訳(概要): Guess What I Think: Streamlined EEG-to-Image Generation with Latent Diffusion Models

論文の概要: Guess What I Think: Streamlined EEG-to-Image Generation with Latent Diffusion Models

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.02780v1
Date: Tue, 17 Sep 2024 19:07:13 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2024-11-03 05:54:19.825099
Title: Guess What I Think: Streamlined EEG-to-Image Generation with Latent Diffusion Models
Title（参考訳）: 潜時拡散モデルによる脳波画像生成の合理化
Authors: Eleonora Lopez, Luigi Sigillo, Federica Colonnese, Massimo Panella, Danilo Comminiello,
Abstract要約: EEGは低コストで非侵襲的でポータブルなニューロイメージング技術である。 EEGは、空間分解能が低く、ノイズやアーティファクトへの感受性が低いため、固有の課題を提示している。脳波信号による潜伏拡散モデルの条件付けのための制御ネットアダプタに基づくフレームワークを提案する。
参考スコア（独自算出の注目度）: 4.933734706786783
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: Generating images from brain waves is gaining increasing attention due to its potential to advance brain-computer interface (BCI) systems by understanding how brain signals encode visual cues. Most of the literature has focused on fMRI-to-Image tasks as fMRI is characterized by high spatial resolution. However, fMRI is an expensive neuroimaging modality and does not allow for real-time BCI. On the other hand, electroencephalography (EEG) is a low-cost, non-invasive, and portable neuroimaging technique, making it an attractive option for future real-time applications. Nevertheless, EEG presents inherent challenges due to its low spatial resolution and susceptibility to noise and artifacts, which makes generating images from EEG more difficult. In this paper, we address these problems with a streamlined framework based on the ControlNet adapter for conditioning a latent diffusion model (LDM) through EEG signals. We conduct experiments and ablation studies on popular benchmarks to demonstrate that the proposed method beats other state-of-the-art models. Unlike these methods, which often require extensive preprocessing, pretraining, different losses, and captioning models, our approach is efficient and straightforward, requiring only minimal preprocessing and a few components. Code will be available after publication.
Abstract（参考訳）: 脳波から画像を生成することは、脳の信号がどのように視覚的手がかりをコードしているかを理解することによって、脳とコンピュータのインターフェース(BCI)を進化させる可能性によって、注目を集めている。文献の多くは、fMRIが高空間分解能を特徴とするfMRI-to-Imageタスクに焦点を当てている。しかし、fMRIは高価な神経画像モダリティであり、リアルタイムBCIを許さない。一方、脳波検査(EEG)は低コストで非侵襲的でポータブルなニューロイメージング技術であり、将来のリアルタイム応用には魅力的な選択肢である。しかし、脳波は空間分解能が低く、ノイズやアーティファクトへの感受性が低いため、脳波から画像を生成するのがより難しくなるため、固有の課題を提示している。本稿では,脳波信号を介して潜在拡散モデル(LDM)を条件付けるための制御ネットアダプタをベースとした合理化フレームワークを用いて,これらの問題に対処する。我々は,提案手法が他の最先端モデルに勝っていることを示すために,一般的なベンチマークの実験とアブレーション研究を行う。大規模な事前処理、事前訓練、異なる損失、キャプションモデルを必要とするこれらの方法とは異なり、我々のアプローチは効率的で簡単であり、最小限の事前処理と少数のコンポーネントしか必要としない。コードは公開後利用可能になる。

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