无需微调,用AI直接复现你在想什么 那么,AI读脑究竟如何实现? 最新研究来自日本大阪大学的研究团队。 论文地址:https://sites.google.com/view/stablediffusion-with-brain/ 大阪大学前沿生物科学研究生院和日本NICT的CiNet的研究人员基于潜在的扩散模型(LDM),更具体地说,通过Stable Diffusion从fMRI数据中重建视觉体验。
然后将这些潜在表征当作输入，就可以得到模型最终复现出来的图像Xzc。最后还没有完，如编码分析示意图，作者还构建了一个编码模型，用来预测LDM不同组件（包括图像z、文本c和zc）所对应的fMRI信号，它可以用来理解Stable Diffusion的内部过程。可以看到，采用了zc的编码模型在大脑后部视觉皮层产生的预测精确度是最高的。
当然,更准确地说是基于潜在扩散模型(LDM)——Stable Diffusion。 整体研究的思路,则是基于Stable Diffusion,打造一种以人脑活动信号为条件的去噪过程的可视化技术。 它不需要在复杂的深度学习模型上进行训练或做精细的微调,只需要做好fMRI(功...
方法7:使用图生图。这里没有固定解,根据自己的实际情况尝试后解决问题。 如果以上调试仍然达不到你想要的材质需求,那么则可以通过lora来解决材质问题。或按照后面内容中完整复现的方式进行材质复现。 3.套模复现: 该方法适用于没有真人拍照的情况。套模可以使用实物的假人模特,也可以使用如AI少女、vam等游戏引擎,也...
在基础环境承接Stable Diffusionv1得前提下, 更新pytorch和torchvision的版本,因为要使用GPU和xformers,需要下载gpu版本的pytorch。再下载open-clip-torch库文件,安装命令如下所示: conda install pytorch == 1.12.1 torchvision == 0.13.1 torchaudio0.12.1 cudatoolkit=11.3 -c pytorch ...
用Stable Diffusion可视化人脑信号 这项研究来自日本 大阪大学 ,目前已经被 CVPR 2023 收录: 研究希望能从人类大脑活动中,重建高保真的真实感图像,来理解大脑、并解读计算机视觉模型和人类视觉系统之间的联系。 要知道,此前虽然有不少脑机接口研究,致力于从人类大脑活动中读取并重建信号,如意念打字等。
近日,一项研究声称能够用 Stable Diffusion 将大脑活动重建为高分辨率、高精确度的图像。相关论文被 CVPR 2023 接收,引起网友哗然,AI 读脑已经近在咫尺? 即便没有霍格沃茨的魔法,也能看到别人在想什么了! 方法很简单,基于 Stable Diffusion 便可视化大脑图像。
用Stable Diffusion可视化人脑信号 这项研究来自日本大阪大学,目前已经被CVPR 2023收录: 研究希望能从人类大脑活动中,重建高保真的真实感图像,来理解大脑、并解读计算机视觉模型和人类视觉系统之间的联系。 要知道,此前虽然有不少脑机接口研究,致力于从人类大脑活动中读取并重建信号,如意念打字等。
在开始复现Stable Diffusion v2之前,我们需要先准备好相应的环境。这里我们推荐使用Anaconda来创建虚拟环境,这样可以方便地管理不同版本的依赖库。 安装Anaconda:你可以从Anaconda官网下载并安装Anaconda,选择适合你操作系统的版本。 创建虚拟环境:打开Anaconda Prompt,输入以下命令创建一个新的虚拟环境(命名为stable_diffusion...
用Stable Diffusion可视化人脑信号 这项研究来自日本大阪大学,目前已经被CVPR 2023收录: High-resolution image reconstruction with latent diffusion models from human brainactivity 研究希望能从人类大脑活动中,重建高保真的真实感图像,来理解大脑、并解读计算机视觉模型和人类视觉系统之间的联系。