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Natural Scenes Dataset (NSD)
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受大脑启发的扩散模型可从 fMRI 数据重建图像
研究人员开发了 Hi-DREAM，一个新颖的、受大脑启发的层级扩散框架，旨在改进从 fMRI 数据重建自然图像。该方法通过将扩散模型条件化于不同的视觉感兴趣区域 (ROI) 流，来利用视觉皮层的层级组织。通过将这些流转换为多尺度皮层金字塔，并使用 ROI 条件化的 ControlNet，Hi-DREAM 将解剖结构感知的先验知识注入去噪过程。在自然场景数据集 (NSD) 上的实验表明，Hi-DREAM 在保持结构完整性的同时实现了最先…
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基于Mamba的新模型将图像映射到大脑活动
研究人员开发了CHASMBrain，一种用于将图像编码为fMRI数据的新分层框架。该模型使用双流Mamba架构来区分全局语义信息和局部空间细节，模仿了人类视觉皮层。在Natural Scenes Dataset上的实验表明，CHASMBrain的表现优于现有方法，实现了0.429的皮尔逊相关系数和0.261的均方误差。进一步分析表明，该模型的patch流与早期视觉处理相关，而CLS流为更高级别的大脑区域提供了更广泛的语义背景。