AI根据人类大脑活动重建视觉图像

AI根据人类大脑活动重建视觉图像 这项研究利用了开源的 Stable Diffusion 模型,由日本大阪大学的科学家完成。该AI模型能够有效地生成高质量图像,并且能够捕捉到图像中不同层次的特征,从低级的边缘和纹理到高级的语义和场景。 他们使用功能性磁共振成像 (fMRI) 记录了人类大脑在观看不同类型的图片时产生的神经活动。然后设计了一个AI神经网络,学习大脑活动与 Stable Diffusion 的潜在表示 (图片的多维特征) 之间的映射关系。通过这个网络,他们能够从大脑活动中重建出与原始图片非常相似的图像。

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Stable Diffusion 是人工智能公司 Stability AI 背后的文本到图像模型,于 2022 年 8 月发布。Stability AI 首席执行官 Emad Mostaque 表示,Stable Diffusion 在所有渠道拥有超过 1000 万用户。如果我们推断一下《Midjourney》的数据和趋势,就会发现,通过官方的 Stable Diffusion 渠道,用户每天会生成 200 万张图片,而在发布一年多的时间里,这个数字已经达到了 6.9 亿张图像。 如果加上其他流行模型(例如 Runway,我们单独统计)和 Stability AI 的官方渠道,使用 Stable Diffusion 创建的图像数量将增加到 125.9 亿张,占所有使用文本转文字创建的 AI 图像的 80%。 Adobe Firefly Adobe Adobe 推出了 Firefly,于 2023 年 3 月发布。上线 6 周内,用户创建了超过 1 亿资产。随着 Firefly 于 2023 年 5 月集成到 Adobe Photoshop,考虑到全球使用 Photoshop 的人数,图像数量呈指数级增长。 Adobe 在最新的新闻稿中分享了其 AI 图像统计数据:推出仅 3 个月,使用 Adobe Firefly 创建的图像数量就已达到 10 亿张。 使用 Stable Diffusion、Adobe Firefly、Midjourney 和 DALLE-2 总共生成了超过 150 亿张人工智能创建的图像。这比 Shutterstock 的整个照片、矢量图和插图库还要多,而且是 Instagram 上传的图片数量的三分之一。

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