研究人员声称根据实验结果该

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这些助记不变量是在同一对象的不同记忆中保守的模式。一种新的读心术人工智能扩散模型为了获得大脑活动的全局嵌入作者首先训练了一个自我监督模型不同的人都一样。然后他们使用预先训练的潜在扩散将交叉注意力引入到这些心理表征中。在对张图片对进行快速微调后该模型能够完全解读一个人在他面前看到的东西为了更好地理解人类视觉系统并为通过脑机接口连接人类和计算机视觉提供基础从大脑记。

录中解码视觉刺激试图扩大我们对视觉系统的理解。大脑信号底层表示的复杂性和数据注释的缺乏使得从大脑记录中重新创建高质量的准确图像变得困难。在对个图片对进行快速微调后该模型能够完全解读一个人在他面前看到的内容首先受初级视觉皮层信息稀疏 电报号码数据 编码的启发在相当大的潜在空间中使用掩模建模我们创建了功能磁共振成像数据的有效自监督表示。然后我们证明可以通过向潜在扩散。




模型添加双重条件使用最少数量的配对注释来重建具有来自大脑记录的语义匹配细节的高度可信的图像。策略在语义映射路语义分类和生成质量方面分别优于现有技术和。该模型已在定性和定量上进行了基准测试。为了评估该框架还对消融进行了彻底的研究。训练数据代码和模型权重均可根据要求向公众提供。研究人员认为该模型可用于为盲人或视力低下的人开发假肢。