Brain-Conditional Multimodal Synthesis: A Survey and Taxonomy

📄 arXiv: 2401.00430v2 📥 PDF

作者: Weijian Mai, Jian Zhang, Pengfei Fang, Zhijun Zhang

分类: cs.AI

发布日期: 2023-12-31 (更新: 2024-01-03)

💡 一句话要点

首个AIGC脑信号多模态合成综述，探索脑机接口与认知神经机制

🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 脑信号解码 多模态合成 AIGC 脑机接口 认知神经科学 生成模型 神经影像 深度学习

📋 核心要点

  1. 现有方法缺乏对脑信号与多模态内容之间映射关系的系统性研究，阻碍了脑机接口和认知神经科学的发展。
  2. 该综述全面考察了基于AIGC的脑信号条件多模态合成（AIGC-Brain），旨在梳理当前研究现状并展望未来方向。
  3. 通过对脑神经影像数据集、功能脑区、生成模型、解码模型和评估方法进行分类和分析，为AIGC-Brain研究提供基础性指导。

📝 摘要（中文）

在人工智能生成内容（AIGC）时代，条件多模态合成技术（如文本到图像、文本到视频、文本到音频等）正逐渐重塑现实世界的自然内容。多模态合成技术的关键在于建立不同模态之间的映射关系。脑信号作为大脑解释外部信息的潜在反映，与各种外部模态呈现独特的“一对多”对应关系，使其成为多模态内容合成的有希望的指导条件。基于AIGC的脑信号条件多模态合成，简称AIGC-Brain，指的是将脑信号解码回感知体验，这对于开发实用的脑机接口系统和揭示大脑感知和理解外部刺激的复杂机制至关重要。本综述全面考察了新兴的AIGC-Brain领域，旨在描绘当前的研究现状和未来发展方向。首先，介绍了相关的脑神经影像数据集、功能脑区和主流生成模型，作为AIGC-Brain解码和分析的基础。其次，为AIGC-Brain解码模型提供了一个全面的分类，并展示了特定任务的代表性工作和详细的实施策略，以方便比较和深入分析。然后，介绍了定性和定量评估的质量评估方法。最后，本综述探讨了所获得的见解，提出了当前的挑战，并概述了AIGC-Brain的前景。作为该领域的首个综述，本文为AIGC-Brain研究的进展铺平了道路，提供了一个基础性的概述，以指导未来的工作。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决脑信号多模态合成领域缺乏系统性综述的问题。现有方法分散在各个研究中，缺乏统一的框架和比较标准，阻碍了该领域的进一步发展。此外，如何有效利用AIGC技术进行脑信号解码，并将其应用于脑机接口等实际场景，也是一个重要的挑战。

核心思路：论文的核心思路是对现有基于AIGC的脑信号多模态合成方法进行全面的梳理和分类，构建一个统一的框架，并分析不同方法的优缺点。通过对相关数据集、模型和评估方法的总结，为研究人员提供一个清晰的路线图，从而促进该领域的进一步研究。

技术框架：该综述的技术框架主要包括以下几个部分：1) 介绍脑神经影像数据集、功能脑区和主流生成模型，作为AIGC-Brain的基础；2) 对AIGC-Brain解码模型进行分类，并展示特定任务的代表性工作和实施策略；3) 介绍定性和定量评估方法；4) 探讨当前挑战和未来前景。

关键创新：该综述的关键创新在于它是首个针对AIGC-Brain领域的全面综述。它系统地整理了该领域的研究进展，并提出了一个统一的分类框架，为研究人员提供了一个清晰的视角。此外，该综述还指出了该领域面临的挑战和未来的研究方向，为未来的研究提供了指导。

关键设计：该综述的关键设计在于其全面的分类框架和对代表性工作的深入分析。分类框架涵盖了数据集、模型、评估方法等多个方面，为研究人员提供了一个全面的视角。对代表性工作的分析则深入探讨了不同方法的优缺点，为研究人员提供了有价值的参考。

📊 实验亮点

该综述是AIGC-Brain领域的首个全面综述，系统地整理了该领域的研究进展，并提出了一个统一的分类框架。通过对现有方法的分析，指出了该领域面临的挑战和未来的研究方向，为未来的研究提供了指导。该综述为AIGC-Brain研究的进展铺平了道路，提供了一个基础性的概述，以指导未来的工作。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于脑机接口系统开发，帮助理解大脑如何感知和理解外部刺激。潜在应用包括：辅助诊断神经系统疾病、开发新型人机交互方式、以及在虚拟现实和游戏等领域创造更沉浸式的体验。未来，该技术有望实现更高级的脑控设备和更深入的认知神经科学研究。

📄 摘要（原文）

In the era of Artificial Intelligence Generated Content (AIGC), conditional multimodal synthesis technologies (e.g., text-to-image, text-to-video, text-to-audio, etc) are gradually reshaping the natural content in the real world. The key to multimodal synthesis technology is to establish the mapping relationship between different modalities. Brain signals, serving as potential reflections of how the brain interprets external information, exhibit a distinctive One-to-Many correspondence with various external modalities. This correspondence makes brain signals emerge as a promising guiding condition for multimodal content synthesis. Brian-conditional multimodal synthesis refers to decoding brain signals back to perceptual experience, which is crucial for developing practical brain-computer interface systems and unraveling complex mechanisms underlying how the brain perceives and comprehends external stimuli. This survey comprehensively examines the emerging field of AIGC-based Brain-conditional Multimodal Synthesis, termed AIGC-Brain, to delineate the current landscape and future directions. To begin, related brain neuroimaging datasets, functional brain regions, and mainstream generative models are introduced as the foundation of AIGC-Brain decoding and analysis. Next, we provide a comprehensive taxonomy for AIGC-Brain decoding models and present task-specific representative work and detailed implementation strategies to facilitate comparison and in-depth analysis. Quality assessments are then introduced for both qualitative and quantitative evaluation. Finally, this survey explores insights gained, providing current challenges and outlining prospects of AIGC-Brain. Being the inaugural survey in this domain, this paper paves the way for the progress of AIGC-Brain research, offering a foundational overview to guide future work.