7月5日消息，清華大學(xué)深圳國(guó)際研究生院、騰訊人工智能實(shí)驗(yàn)室(AILAB)和鵬城實(shí)驗(yàn)室的研究人員近日發(fā)表論文稱，研究團(tuán)隊(duì)開(kāi)發(fā)了一種名為DreamDiffusion的圖像生成模型，可以通過(guò)腦電圖(EEG)信號(hào)直接生成高質(zhì)量圖像。相關(guān)論文發(fā)表在美國(guó)康奈爾大學(xué)的在線學(xué)術(shù)論文平臺(tái)arXiv上。

目前已有多個(gè)團(tuán)隊(duì)研究了使用文本到圖像的擴(kuò)散模型從人腦中生成圖像的方法，但大部分采用的是功能性磁共振成像(FMRI)技術(shù)來(lái)捕捉大腦活動(dòng)，從而生成圖像。這種技術(shù)缺乏實(shí)用性，因?yàn)樗枰枰嘿F且難以攜帶的FMRI設(shè)備。

相比之下，腦電圖是一種非侵入性、低成本的活動(dòng)的方法，目前已經(jīng)有一些便攜式的商業(yè)產(chǎn)品能夠方便地收集到腦電圖信號(hào)。

研究小組由此提出了一種“穩(wěn)定擴(kuò)散”的圖像生成方法可以減少噪聲對(duì)腦電圖信號(hào)的干預(yù)，使預(yù)訓(xùn)練的擴(kuò)散模型效果更好。

研究小組向6名受試者展示了2000張屬于40個(gè)不同對(duì)象類別的圖像，然后通過(guò)采集受試者的腦電圖信號(hào)，制作出高質(zhì)量的圖像。下圖左邊每組標(biāo)有GT的是原圖，右邊的Sample圖是腦電圖生成的圖。

為了評(píng)估該方法的準(zhǔn)確性，研究團(tuán)隊(duì)將其與最近的另一項(xiàng)類似研究 Brain2Image 進(jìn)行了定性比較，結(jié)果證實(shí)，其準(zhǔn)確率明顯高于 Brain2Image 生成的圖像，從而證明了該方法的有效性。

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