据 IT之家 7 月 5 日消息，来自清华大学深圳国际研究生院、腾讯人工智能实验室（AI Lab）和鹏程实验室的研究人员近日发表论文称，研究团队开发了一种图像生成模型，名为该模型可以生成直接来自脑电图 (EEG) 信号的高质量图像。 相关论文发表在康奈尔大学旗下在线学术论文平台arXiv上。
▲来源研究团队的论文（下同）
几个小组研究了使用文本到图像扩散模型从人脑生成图像的方法，但大多数百思特网小组都使用功能磁共振成像 (fMRI) 来捕获大脑活动以生成图像。 该技百思特网术缺乏实用性，因为它需要专家操作和功能磁共振成像设备，价格昂贵且难以携带。
相比之下，脑电图是一种无创、低成本的记录大脑电活动的方法，并且已经有一些便携式商业产品可以轻松获取脑电图信号。 因此，研究团队提出了一种“稳定扩散”图像生成方法，可以减少脑电信号的噪声干扰，使扩散模型的预训练更加稳定有效。
研究团队向六名受试者展示了属于 4百思特网0 个不同物体类别的 2000 张图像，然后通过收集受试者的脑电图信号生成高质量的图像。 下图中每组左边标记为GT的图像是原始图像，右边的图像是EEG生成的图像。
为了评估该方法的准确性，研究团队将其与最近另一项类似的研究进行了定性比较，该研究证实了其准确率明显高于生成的图像，证明了该方法的有效性。
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