Title: DreamDiffusion: Generating High-Quality Images from Brain EEG Signals

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本论文介绍了一种名为”DreamDiffusion”的新方法，用于直接从大脑脑电图（EEG）信号生成高质量的图像，无需将思想转化为文本。该方法利用预训练的文本到图像模型和时间遮蔽信号建模来对EEG编码器进行预训练，以获得有效和稳健的EEG表示。此外，该方法还利用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，并且只使用有限的EEG图像对。该方法克服了使用EEG信号进行图像生成的挑战，如噪声、有限信息和个体差异，并取得了有希望的结果。定量和定性结果证明了该方法作为便携和低成本的思维到图像的重要一步，具有神经科学和计算机视觉的潜在应用。

Summary

中文摘要：本文介绍了一种名为”DreamDiffusion”的新方法，该方法通过预训练模型和时间遮蔽信号建模来对大脑脑电图（EEG）信号进行编码，并直接生成高质量的图像。在预训练过程中，模型还利用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。该方法通过克服使用EEG信号进行图像生成的挑战，如噪声、有限信息和个体差异，取得了有希望的结果。实验证明了该方法作为思维到图像的一次重要尝试，具有神经科学和计算机视觉的潜在应用。

英文摘要：This paper presents a novel approach called “DreamDiffusion” that encodes brain electroencephalography (EEG) signals and directly generates high-quality images. The method utilizes pre-training of a text-to-image model and temporal masking signal modeling to encode the EEG signals and achieve effective and robust EEG representations. Additionally, the method incorporates supervised alignment of EEG, text, and image embeddings using a CLIP image encoder. Despite challenges such as noise, limited information, and individual differences in using EEG signals for image generation, promising results have been achieved. The experimental evaluation demonstrates the significance of this approach as a crucial step towards portable and cost-effective thought-to-image generation, with potential applications in neuroscience and computer vision.

Transtranslation

Abstract

本文介绍了一种名为DreamDiffusion的新方法，通过从脑电图（EEG）信号直接生成高质量图像，无需将思想转化为文本。DreamDiffusion利用预训练的文本到图像模型，并采用时间序列的屏蔽信号建模来预训练EEG编码器，以获得有效且稳健的EEG表达。此外，该方法进一步利用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，仅使用有限的EEG-图像对。总体而言，所提出的方法克服了使用EEG信号进行图像生成的挑战，如噪声、有限信息和个体差异，并取得了有希望的结果。

定量和定性结果证明了所提方法作为便携式和低成本的“思维到图像”的重要进展，具有在神经科学和计算机视觉领域的潜在应用。

在近年来的图像生成研究中，特别是文本到图像生成的突破后[16][22][4]，取得了巨大的进展。最近的文本到图像生成不仅极大提高了生成图像的质量，而且使人们能够通过文本控制创建精美的绘画和艺术作品。我们非常好奇是否可以直接从大脑活动（如脑电图(EEG)记录）中控制图像的生成，而不需要在生成之前将思想转化为文本。这种“思维到图像”的方法具有广阔的前景，并且可以拓宽人们的想象力。例如，它可以极大地提高艺术创作的效率，帮助捕捉那些稍纵即逝的灵感。它还有可能有助于我们在夜晚可视化我们的梦境（这启发了DreamDiffusion这一名称）。此外，它甚至可能有助于心理疗法，帮助自闭症儿童和语言残疾人士。一些最新的研究，如MinD-Vis [7]和[40]，尝试基于功能磁共振成像（fMRI）信号重建视觉信息，这是另一种测量大脑活动的方式。它们已经证明从大脑活动中重建高质量结果的可行性。然而，它们与我们使用大脑信号进行方便和高效创作的目标还相差很远。1）由于fMRI设备不便携且需要专业人员操作，捕捉fMRI信号是困难的。2）fMRI获取的成本较高。这些因素极大地妨碍了该方法在实际艺术生成中的广泛应用。相比之下，脑电图（EEG）是一种无创且低成本记录大脑电活动的方法。现在已经有了便携式商业产品，方便地获取EEG信号，显示出未来艺术生成的巨大潜力。

在这项工作中，我们旨在利用预训练的文本到图像模型（如Stable Diffusion [32]）的强大生成能力，直接从脑电图（EEG）信号生成高质量的图像。然而，这并不是一件容易的事情，并且面临两个挑战。1）EEG信号是非侵入性获取的，因此固有的噪声问题。此外，EEG数据有限，个体差异也不可忽视。如何从具有如此多约束的EEG信号中获得有效且稳健的语义表达？ 2）由于使用了CLIP [28]并且在大量的文本图像对上进行训练，Stable Diffusion中的文本空间和图像空间对齐良好。然而，EEG信号具有其自身的特点，其空间与文本和图像的空间相当不同。如何在有限且噪声干扰的EEG-图像对中对齐EEG、文本和图像空间？为了解决第一个挑战，我们提出使用大量EEG数据来训练EEG表达式，而不仅仅是少量的EEG-图像对。具体而言，我们采用了屏蔽信号建模来根据上下文提示预测缺失的标记。与MAE[18]和MinD-Vis [7]不同，它们将输入视为二维图像并屏蔽空间信息，我们考虑了EEG信号的时间特征，并深入研究了人脑时间变化背后的语义含义。我们随机屏蔽一部分标记，然后在时间域内重构这些屏蔽的标记。这样，预训练的编码器能够深入了解来自不同人和不同脑活动的EEG数据。

对于第二个挑战，之前的方法[40, 7]通常直接对稳定扩散（SD）模型进行微调，使用少量的噪声数据对进行微调。然而，通过仅使用最终图像重建损失对SD进行端到端微调，学习到大脑信号（例如，脑电图和功能磁共振成像）与文本空间之间的准确对齐是困难的。因此，我们提议使用额外的CLIP [28]监督来辅助对齐脑电图、文本和图像空间。具体而言，SD本身使用CLIP的文本编码器生成文本嵌入向量，这与之前阶段的预训练脑电图嵌入向量有很大不同。我们利用CLIP的图像编码器提取丰富的图像嵌入向量，这些向量与CLIP文本嵌入向量很好地对齐。然后，我们使用这些CLIP图像嵌入向量进一步优化脑电图嵌入表示。因此，经过改进的脑电图特征嵌入向量可以与CLIP图像和文本嵌入向量很好地对齐，并且更适合于SD图像生成，从而提高了生成图像的质量。

凭借上述两个精心设计，我们提出的方法DreamDiffusion可以从脑电图信号生成高质量和逼真的图像。我们的贡献可以总结如下：1）我们提出了DreamDiffusion，利用强大的预训练文本到图像扩散模型仅从脑电图信号生成逼真图像。这是朝着便携式和低成本的“思维到图像”迈出的进一步步伐。2）采用时间序列屏蔽信号建模方式对脑电图编码器进行预训练，以获得有效和鲁棒的脑电图表示。3）我们进一步利用CLIP图像编码器提供额外的监督，以更好地对齐脑电图、文本和图像嵌入向量，仅使用有限的脑电图-图像配对数据。4）定量和定性结果显示了我们DreamDif-fusion方法的有效性。

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