【引起轰动的日本AI"读脑术"：大脑视觉信号被Stable Diffusion复现图像】这项研究来自大阪大学，已被CVPR

【引起轰动的日本AI"读脑术"：大脑视觉信号被Stable Diffusion复现图像】这项研究来自日本大阪大学，已被CVPR 2023收录。模型依次从大脑早期（蓝色）和较高（黄色）视觉皮层内的fMRI信号中，解码出重建图像（z）和相关文本（c）的潜在表征。将这些潜在表征当作输入模型，得到最终复现出来的图像Xzc。 #抽屉IT

使用脑电波活动作为输入运行 Stable Diffusion 进行高分辨率图像重建

使用脑电波活动作为输入运行 Stable Diffusion 进行高分辨率图像重建 摘要 从人脑活动重建视觉体验为研究大脑如何表示世界、解释计算机视觉模型与我们的视觉系统之间关系提供了一种独特的方式。虽然近年来深度生成模型已被应用于此任务，但实现高语义保真度的真实图像重建仍是一个具有挑战性的问题。在本文中，我们提出了一种基于扩散模型（Diffusion Model，DM）的新方法，通过功能性磁共振成像（fMRI）获得的人脑活动来重建图像。我们依赖于一种名为 Stable Diffusion 的潜在空间扩散模型（Latent Diffusion Model，LDM）。该模型降低了扩散模型的计算成本，同时保持了其高生成性能。我们还通过研究LDM的不同组成部分（如潜在向量Z、条件输入C和去噪U-Net的不同元素）与不同的脑功能联系起来，表征了LDM的内部机制。我们展示了我们的方法可以简单地重建高保真度的高分辨率图像，无需进行任何额外的训练和微调复杂的深度学习模型。我们还从神经科学的角度提供了对不同LDM组件的定量解释。总体而言，我们的研究提出了一种有前景的从人脑活动恢复图像的方法，并为理解扩散模型提供了一个新的框架。 （摘要由 ChatGPT 翻译）

让人观察图像，再通过大脑活动观测反向生成图像，像一个盗梦空间的技术。

让人观察图像，再通过大脑活动观测反向生成图像，像一个盗梦空间的技术。 CLaE: Stable Diffusion with Brain Activity High-resolution image reconstruction with latent diffusion models from human brain activity

AI 系统绘出 “多彩” 大脑布线图 可解开和重建大脑密集神经元网络

AI 系统绘出 “多彩” 大脑布线图 可解开和重建大脑密集神经元网络 日本九州大学研究人员在新一期《自然・通讯》上发表文章称，他们开发了一种新的人工智能（AI）工具 QDyeFinder，其可从小鼠大脑的图像中自动识别和重建单个神经元。该过程涉及使用超多色标记协议去标记神经元，然后让 AI 通过匹配相似的颜色组合自动识别神经元的结构。将 QDyeFinder 的结果与手动追踪神经元的数据进行比较时，它们的准确性几乎一致。即使与已经充分利用机器学习的现有追踪软件相比，QDyeFinder 也能以更高的准确度识别轴突。

Ai or Not 是一项免费服务，用于识别由人工智能创造的图像。

Ai or Not 是一项免费服务，用于识别由人工智能创造的图像。 - 它使用自己的AI来分析图像中是否存在人工痕迹； - 检测 Stable Diffusion、MidJourney、DALL-E 和 GAN神经网络的存在； - 检测精度88%至97%，有最新的MidJoureny更新。 #tools

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AIdea - AI 聊天、协作、图像生成 AIdea 是一款支持 GPT 以及国产大语言模型通义千问、文心一言等，支持 Stable Diffusion 文生图、图生图、 SDXL1.0、超分辨率、图片上色的全能型 APP。#AI #github #chatGPT #开源 链接：点击获取 频道 | 圈子 | 群聊 | 投稿