論文の概要: Making Your Dreams A Reality: Decoding the Dreams into a Coherent Video Story from fMRI Signals
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2501.09350v1
- Date: Thu, 16 Jan 2025 08:03:49 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-01-17 15:10:17.816667
- Title: Making Your Dreams A Reality: Decoding the Dreams into a Coherent Video Story from fMRI Signals
- Title(参考訳): 夢を現実にする:fMRI信号から夢をコヒーレントなビデオにデコードする
- Authors: Yanwei Fu, Jianxiong Gao, Baofeng Yang, Jianfeng Feng,
- Abstract要約: 本稿では,マルチメディアコミュニティにおける勇敢な新しいアイデアについて考察し,夢をコヒーレントなビデオ物語に変換するための新しい枠組みを提案する。
脳イメージングの最近の進歩、特に機能的磁気共鳴イメージング(fMRI)は、夢の神経基盤を探索する新しい方法を提供してきた。
主観的な夢体験と客観的な神経生理学的データを組み合わせることで、夢の視覚的側面を理解し、完全なビデオ物語を作成することを目指す。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 46.90535445975669
- License:
- Abstract: This paper studies the brave new idea for Multimedia community, and proposes a novel framework to convert dreams into coherent video narratives using fMRI data. Essentially, dreams have intrigued humanity for centuries, offering glimpses into our subconscious minds. Recent advancements in brain imaging, particularly functional magnetic resonance imaging (fMRI), have provided new ways to explore the neural basis of dreaming. By combining subjective dream experiences with objective neurophysiological data, we aim to understand the visual aspects of dreams and create complete video narratives. Our process involves three main steps: reconstructing visual perception, decoding dream imagery, and integrating dream stories. Using innovative techniques in fMRI analysis and language modeling, we seek to push the boundaries of dream research and gain deeper insights into visual experiences during sleep. This technical report introduces a novel approach to visually decoding dreams using fMRI signals and weaving dream visuals into narratives using language models. We gather a dataset of dreams along with descriptions to assess the effectiveness of our framework.
- Abstract(参考訳): 本稿では,マルチメディアコミュニティにおける勇敢な新しいアイデアについて検討し,fMRIデータを用いて夢をコヒーレントな映像物語に変換する新しい枠組みを提案する。
基本的に夢は、何世紀にもわたって人類を魅了し、我々の潜在意識を垣間見るものだ。
脳イメージングの最近の進歩、特に機能的磁気共鳴イメージング(fMRI)は、夢の神経基盤を探索する新しい方法を提供してきた。
主観的な夢体験と客観的な神経生理学的データを組み合わせることで、夢の視覚的側面を理解し、完全なビデオ物語を作成することを目指す。
私たちのプロセスには、視覚的知覚の再構築、夢像の復号化、夢物語の統合という3つの主要なステップが含まれます。
fMRI分析と言語モデリングの革新的手法を用いて、夢の研究の境界線を推し進め、睡眠中の視覚的体験について深い洞察を得ようとしている。
本稿では,fMRI信号を用いて夢を視覚的に復号し,言語モデルを用いて夢を物語に織り込む新しい手法を提案する。
フレームワークの有効性を評価するために,夢のデータセットと記述を収集する。
関連論文リスト
- Neuro-3D: Towards 3D Visual Decoding from EEG Signals [49.502364730056044]
脳波信号から3次元視覚知覚を復号する新しい神経科学タスクを導入する。
まず、ビデオと画像の両方でレンダリングされた72の3Dオブジェクトのカテゴリを閲覧する12人の被験者から、マルチモーダル分析データと脳波記録を含むデータセットであるEEG-3Dを提示する。
脳波信号に基づく3次元視覚デコーディングフレームワークNeuro-3Dを提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-11-19T05:52:17Z) - Towards Neural Foundation Models for Vision: Aligning EEG, MEG, and fMRI Representations for Decoding, Encoding, and Modality Conversion [0.11249583407496218]
本稿では, コントラスト学習を活用することで, 脳活動のマルチモーダル表現に対して, 神経データと視覚刺激を協調させる基礎モデルを構築するための新しいアプローチを提案する。
脳波(EEG)、脳磁図(MEG)、fMRIデータを用いた。
われわれのフレームワークの能力は、ニューラルデータから視覚情報をデコードし、画像をニューラル表現にエンコードし、ニューラルモダリティ間の変換という3つの重要な実験によって実証される。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-11-14T12:27:27Z) - MeLFusion: Synthesizing Music from Image and Language Cues using Diffusion Models [57.47799823804519]
私たちは、ミュージシャンが映画の脚本だけでなく、視覚化を通して音楽を作る方法にインスピレーションを受けています。
本稿では,テキスト記述と対応する画像からの手がかりを効果的に利用して音楽を合成するモデルであるMeLFusionを提案する。
音楽合成パイプラインに視覚情報を加えることで、生成した音楽の質が大幅に向上することを示す。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-06-07T06:38:59Z) - Brain3D: Generating 3D Objects from fMRI [76.41771117405973]
被験者のfMRIデータを入力として利用する新しい3Dオブジェクト表現学習手法であるBrain3Dを設計する。
我々は,人間の視覚系の各領域の異なる機能的特徴を,我々のモデルが捉えていることを示す。
予備評価は、Brain3Dがシミュレーションシナリオで障害した脳領域を正常に識別できることを示唆している。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-05-24T06:06:11Z) - MindBridge: A Cross-Subject Brain Decoding Framework [60.58552697067837]
脳の復号化は、獲得した脳信号から刺激を再構築することを目的としている。
現在、脳の復号化はモデルごとのオブジェクトごとのパラダイムに限られている。
我々は,1つのモデルのみを用いることで,オブジェクト間脳デコーディングを実現するMindBridgeを提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-04-11T15:46:42Z) - Brainformer: Mimic Human Visual Brain Functions to Machine Vision Models via fMRI [12.203617776046169]
本稿では,人間の知覚システムにおけるfMRIパターンを解析するためのBrainformerという新しいフレームワークを紹介する。
この研究は、人間の知覚からニューラルネットワークに知識を移すための先進的なアプローチを導入する。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-11-30T22:39:23Z) - Dream Content Discovery from Reddit with an Unsupervised Mixed-Method
Approach [0.8127745323109788]
自然言語処理による自由形ドリームレポートのトピックを識別するための,データ駆動型混合手法を新たに開発した。
我々は、Redditのr/Dreams subredditから44,213件のドリームレポートでこの方法を試した。
本手法では,異なる種類の夢のパターンを見出すことができ,話題の重要度や関連性を理解し,時間的および主要イベントの周囲における集合的夢体験の変化を観察することができる。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-07-09T13:24:58Z) - DreamCatcher: Revealing the Language of the Brain with fMRI using GPT
Embedding [6.497816402045099]
本稿では、fMRIデータに基づいてキャプションを生成し、視覚知覚の洞察を得るfMRIキャプションを提案する。
DreamCatcherはRepresentation Space(RSE)とRevEmbedding Decoderで構成される。
fMRIベースのキャプションには、神経メカニズムの理解、ヒューマン・コンピュータインタラクション、学習とトレーニングプロセスの強化など、さまざまな応用がある。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-06-16T07:55:20Z) - Memory semantization through perturbed and adversarial dreaming [0.7874708385247353]
本稿では, 高速眼球運動(REM)ドリームが, 効率的なメモリセマンティゼーションに欠かせないことを提案する。
我々はGAN(Generative Adversarial Network)にインスパイアされた階層的なフィードフォワードとフィードバック経路を備えた皮質アーキテクチャを実装した。
以上の結果から,REM睡眠時の敵の夢は記憶内容の抽出に不可欠であり,NREM睡眠時の夢は雑音の知覚入力に対する潜伏表現の堅牢性を向上させることが示唆された。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-09-09T13:31:13Z) - Neural Body: Implicit Neural Representations with Structured Latent
Codes for Novel View Synthesis of Dynamic Humans [56.63912568777483]
本稿では,人間の演奏者に対する新しい視点合成の課題について,カメラビューの少なさから考察する。
異なるフレームで学習されたニューラルネットワーク表現が、変形可能なメッシュにアンカーされた同じ遅延コードセットを共有することを前提とした新しい人体表現であるNeural Bodyを提案する。
ZJU-MoCapの実験により、我々の手法は、新規なビュー合成品質において、先行研究よりも優れた性能を示した。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-12-31T18:55:38Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト(すべての情報・翻訳含む)の品質を保証せず、本サイト(すべての情報・翻訳含む)を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。