StableDiffusion with Brain

2023年5月24日 21:49

https://www.biorxiv.org/content/10.1101/2022.11.18.517004v2.full.pdf

1. はじめに：人間の脳活動から高精度な画像再構築を可能にする研究とは
2. 潜在拡散モデルとは：脳活動に基づく画像再構築に革新をもたらす手法について解説
3. 精度・応用：現在の技術と比べてどれほど精度が向上しているのか、今後の応用について探る
4. 課題と展望：潜在拡散モデルによる技術革新の今後の発展に向けての課題と展望について考察

人間の脳活動から視覚体験を再構築することは、脳が世界をどのように表現し、コンピュータビジョンモデルと私たちの視覚システムのつながりを解釈するためのユニークな方法を提供します。最近では、この課題のために深層生成モデルが採用されていますが、高い意味的忠実度を持つ現実的な画像を再構築することはまだ難しい問題です。この記事では、機能的磁気共鳴画像法（fMRI）によって得られた人間の脳活動から画像を再構築するための新しい方法を提案します。より具体的には、安定した拡散と呼ばれる潜在拡散モデル（LDM）に依存します。このモデルは、DMの計算コストを削減しながら高い生成性能を維持します。私たちはまた、異なるブレーン機能との関連性を持つ、画像Zの潜在的なベクトル、調整入力C、および異なる要素のノイズ除去U-Netなど、LDMの異なるコンポーネントを研究しています。提案された方法は、複雑な深層学習モデルの追加トレーニングや微調整の必要性なしに、高い忠実度を持つ高解像度の画像を直接再構築できることを示しています。また私たちは、神経科学的な観点から異なるLDMコンポーネントの定量的な解釈を提供します。全体的に、私たちの研究は、人間の脳活動から画像を再構築するための有望な方法を提案し、DMを理解するための新しいフレームワークを提供しています。

https://sites.google.com/view/stablediffusion-withbrain/

このPDFはDiffusionモデルという最近話題のものを使って、脳が考えていることをfMRIで見る方法を紹介しています。始めに書かれているのはその説明です。

https://www.biorxiv.org/content/10.1101/2022.11.18.517004v2.full.pdf

- 研究者が人の脳活動に基づいてAIを使用して画像を生成することに成功した
- Stable Diffusion画像生成モデルが高精度な画像を再構築
- 私たちの「心」が読まれる時代が到来か
- 脳活動から高解像度の画像が生成できるように
- 画像生成技術の進歩がもたらす変化

Stable diffusion 画像生成モデルとは、「画像を作って出力するプログラム」のことです。具体的には、元になる画像を入力して、似たような画像を作り出すことができます。例えば、イラストを描くプログラムを使って、オリジナルのイラストを入力すると、似たようなイラストが作られます。これを使うことで、オリジナルの画像を変換したり、新しい画像を作ったりすることができます。

この論文は、大阪大学とNICTの研究者によって開発された新しい手法について述べています。この手法は、機能的磁気共鳴画像法（fMRI）で得られた人間の脳活動から高解像度の画像を再構築するものです。この方法は拡散モデル（DM）に基づいており、安定した拡散と呼ばれる潜在的な拡散モデル（LDM）に依存しています。

研究者たちは、提案された方法が、複雑な深層学習モデルの追加のトレーニングや微調整なしに、高解像度の画像を高い忠実度で再構築できることを示しています。また、彼らは神経科学的観点から異なるLDMコンポーネントの定量的な解釈も提供しています。

ということのようです。

（表紙絵はラオスの「モン族」をイメージ。みんなのフォトギャラリーで「KitaSan」「AI美女」「東南アジア」で検索！）