論文の概要: EEG-Driven 3D Object Reconstruction with Color Consistency and Diffusion Prior

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.20981v1
• Date: Mon, 28 Oct 2024 12:59:24 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-10-29 12:17:09.294730
• Title: EEG-Driven 3D Object Reconstruction with Color Consistency and Diffusion Prior
• Title（参考訳）: 脳波駆動型3次元物体再構成 : 色一貫性と拡散前
• Authors: Xin Xiang, Wenhui Zhou, Guojun Dai,
• Abstract要約: 脳波信号に基づくカラー一貫性で3Dオブジェクトを再構成する手法を提案する。 脳波を用いて3Dオブジェクトを色の整合性で再構成できることを実証した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.7205106391379026
• License:
• Abstract: EEG-based visual perception reconstruction has become a current research hotspot. Neuroscientific studies have shown that humans can perceive various types of visual information, such as color, shape, and texture, when observing objects. However, existing technical methods often face issues such as inconsistencies in texture, shape, and color between the visual stimulus images and the reconstructed images. In this paper, we propose a method for reconstructing 3D objects with color consistency based on EEG signals. The method adopts a two-stage strategy: in the first stage, we train an implicit neural EEG encoder with the capability of perceiving 3D objects, enabling it to capture regional semantic features; in the second stage, based on the latent EEG codes obtained in the first stage, we integrate a diffusion model, neural style loss, and NeRF to implicitly decode the 3D objects. Finally, through experimental validation, we demonstrate that our method can reconstruct 3D objects with color consistency using EEG.
• Abstract（参考訳）: 脳波に基づく視覚認識の再構築は、現在研究ホットスポットとなっている。 神経科学的研究により、人間が物体を観察する際に色、形、テクスチャなどの様々な視覚情報を知覚できることが示されている。 しかし、既存の技術手法では、視覚刺激画像と再構成画像との間のテクスチャ、形状、色の不整合などの問題に直面することが多い。 本稿では,脳波信号に基づくカラー一貫性を持つ3Dオブジェクトの再構成手法を提案する。 第1段階では、3Dオブジェクトを認識可能な暗黙の脳波エンコーダをトレーニングし、第2段階では、第1段階で得られた潜在脳波コードに基づいて、3Dオブジェクトを暗黙的に復号するために拡散モデル、ニューラルスタイル損失、NeRFを統合する。 最後に,実験による検証により,脳波を用いて3次元オブジェクトを色の整合性で再構成できることを実証した。

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