DreamDiffusion：基于EEG信号的高质量图像生成

DreamDiffusion：基于EEG信号的高质量图像生成

DreamDiffusion Implementation of “DreamDiffusion: Generating High-Quality Images from Brain EEG Signals” 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/dr/DreamDiffusion

1. 项目基础介绍

DreamDiffusion是一个开源项目，旨在通过脑电图（EEG）信号直接生成高质量图像。该项目由优快云公司开发的InsCode AI大模型实现，主要使用Python编程语言进行开发。项目基于深度学习技术，通过预训练的文本到图像模型和时序遮蔽信号建模，将EEG信号转换为视觉图像。

2. 项目核心功能

项目的核心功能包括：

• EEG信号编码：利用预训练的EEG编码器对脑电信号进行编码，生成具有表征意义的特征向量。
• 图像生成：通过预训练的文本到图像模型，将编码后的EEG信号转换为高质量的图像。
• 多模态对齐：项目使用CLIP图像编码器提供额外的监督，以更好地对齐EEG、文本和图像嵌入，即使只有有限的EEG-图像对。
• 克服挑战：项目解决了使用EEG信号进行图像生成时面临的各种挑战，如信号噪声、信息有限以及个体差异等。

3. 项目最近更新的功能

最近更新的功能主要包括：

• 性能优化：对模型进行了优化，提高了图像生成的效率和准确性。
• 新数据集支持：增加了对更多数据集的支持，以扩展模型的泛化能力。
• 代码重构：对项目代码进行了重构，提高了代码的可读性和可维护性。
• 文档更新：更新了项目文档，提供了更详细的安装和使用说明，帮助用户更好地理解和利用项目。

通过这些更新，DreamDiffusion项目不仅增强了其核心功能，还提高了用户体验，使得该项目更加成熟和稳定。

DreamDiffusion Implementation of “DreamDiffusion: Generating High-Quality Images from Brain EEG Signals” 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/dr/DreamDiffusion