BrainDreamer: Reasoning-Coherent and Controllable Image Generation from EEG Brain Signals via Language Guidance

📄 arXiv: 2409.14021v1 📥 PDF

作者: Ling Wang, Chen Wu, Lin Wang

分类: cs.CV, cs.AI

发布日期: 2024-09-21

💡 一句话要点

BrainDreamer：通过语言引导，从脑电信号生成推理连贯且可控的图像

🎯 匹配领域: 支柱二：RL算法与架构 (RL & Architecture)

关键词: 脑电信号 图像生成 语言引导 模态对齐 对比学习

📋 核心要点

  1. 现有方法难以有效消除非侵入式脑电信号中的噪声，导致脑电信号到图像模态的映射不够精确。
  2. BrainDreamer通过模态对齐和图像生成两个阶段，学习脑电、文本和图像的统一表示，并利用Stable Diffusion生成图像。
  3. 实验结果表明，BrainDreamer在图像生成质量和定量指标上均优于现有方法，并支持文本引导的可控生成。

📝 摘要（中文）

本文提出BrainDreamer，一个新颖的端到端语言引导生成框架，旨在模拟人类推理，并从脑电图(EEG)脑信号生成高质量图像。该方法能够有效消除非侵入式脑电数据采集引入的噪声，同时实现脑电信号和图像模态之间更精确的映射，从而显著提升生成图像的质量。BrainDreamer包含两个关键学习阶段：1)模态对齐；2)图像生成。在对齐阶段，提出了一种基于掩码的三元组对比学习策略，以有效对齐脑电、文本和图像嵌入，从而学习统一的表示。在生成阶段，通过设计可学习的脑电适配器，将脑电嵌入注入到预训练的Stable Diffusion模型中，以生成高质量的推理连贯图像。此外，BrainDreamer可以接受文本描述（例如，颜色、位置等）以实现可控的图像生成。大量实验表明，该方法在生成质量和定量性能方面显著优于现有技术。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决如何从非侵入式脑电信号中生成高质量、与人类思维推理一致的图像的问题。现有方法的主要痛点在于脑电信号的噪声较大，难以建立脑电信号与图像之间精确的映射关系，导致生成的图像质量不高，且难以控制。

核心思路：论文的核心思路是首先通过模态对齐，学习脑电、文本和图像的统一表示，然后利用预训练的Stable Diffusion模型强大的图像生成能力，将脑电信号作为条件输入，生成高质量的图像。通过引入文本引导，实现对生成图像的可控性。

技术框架：BrainDreamer框架包含两个主要阶段：模态对齐阶段和图像生成阶段。在模态对齐阶段，使用基于掩码的三元组对比学习策略，将脑电、文本和图像嵌入到统一的表示空间中。在图像生成阶段，设计一个可学习的脑电适配器，将脑电嵌入注入到预训练的Stable Diffusion模型中，从而生成图像。

关键创新：论文的关键创新在于：1) 提出了基于掩码的三元组对比学习策略，有效对齐了脑电、文本和图像模态；2) 设计了可学习的脑电适配器，将脑电嵌入无缝集成到预训练的Stable Diffusion模型中，充分利用了预训练模型的生成能力；3) 实现了文本引导的可控图像生成。

关键设计：在模态对齐阶段，掩码用于屏蔽脑电信号中的噪声，三元组对比学习损失函数用于拉近同一语义下的脑电、文本和图像嵌入，推远不同语义下的嵌入。在图像生成阶段，脑电适配器是一个轻量级的神经网络，用于将脑电嵌入转换为Stable Diffusion模型可以接受的条件输入。文本引导通过将文本描述与脑电嵌入结合，控制生成图像的属性。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，BrainDreamer在图像生成质量和定量指标上均显著优于现有方法。与基线方法相比，BrainDreamer生成的图像更加清晰、逼真，且与输入的脑电信号和文本描述更加一致。具体的性能提升数据在论文中有详细展示，证明了BrainDreamer的有效性。

🎯 应用场景

BrainDreamer具有广泛的应用前景，例如：辅助诊断精神疾病、脑机接口、虚拟现实、游戏开发等。通过将脑电信号转化为视觉图像，可以帮助医生更好地了解患者的思维状态，从而进行更准确的诊断。在脑机接口领域，可以将用户的想法直接转化为图像，实现更自然的人机交互。在虚拟现实和游戏开发领域，可以根据用户的脑电信号生成个性化的虚拟场景和游戏内容。

📄 摘要（原文）

Can we directly visualize what we imagine in our brain together with what we describe? The inherent nature of human perception reveals that, when we think, our body can combine language description and build a vivid picture in our brain. Intuitively, generative models should also hold such versatility. In this paper, we introduce BrainDreamer, a novel end-to-end language-guided generative framework that can mimic human reasoning and generate high-quality images from electroencephalogram (EEG) brain signals. Our method is superior in its capacity to eliminate the noise introduced by non-invasive EEG data acquisition and meanwhile achieve a more precise mapping between the EEG and image modality, thus leading to significantly better-generated images. Specifically, BrainDreamer consists of two key learning stages: 1) modality alignment and 2) image generation. In the alignment stage, we propose a novel mask-based triple contrastive learning strategy to effectively align EEG, text, and image embeddings to learn a unified representation. In the generation stage, we inject the EEG embeddings into the pre-trained Stable Diffusion model by designing a learnable EEG adapter to generate high-quality reasoning-coherent images. Moreover, BrainDreamer can accept textual descriptions (e.g., color, position, etc.) to achieve controllable image generation. Extensive experiments show that our method significantly outperforms prior arts in terms of generating quality and quantitative performance.