MindCine: Multimodal EEG-to-Video Reconstruction with Large-Scale Pretrained Models

📄 arXiv: 2601.18192v1 📥 PDF

作者: Tian-Yi Zhou, Xuan-Hao Liu, Bao-Liang Lu, Wei-Long Zheng

分类: cs.CV, cs.HC, cs.MM

发布日期: 2026-01-26

💡 一句话要点

MindCine：利用大规模预训练模型实现多模态脑电到视频的重建

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

关键词: 脑电图 视频重建 多模态学习 预训练模型 脑机接口

📋 核心要点

  1. 现有EEG到视频重建方法仅依赖文本模态，忽略了其他模态信息，容易过拟合。
  2. MindCine采用多模态联合学习，融合文本以外的模态，并利用大规模预训练脑电模型缓解数据稀缺。
  3. 实验结果表明，MindCine在视频重建质量上超越了现有技术，验证了多模态融合和预训练模型的有效性。

📝 摘要（中文）

本文提出了一种名为MindCine的新框架，旨在解决从脑电图（EEG）信号重建人类动态视觉感知这一具有重要研究意义的问题。现有的EEG到视频重建方法面临着单模态信息利用不足和数据稀缺两大挑战。MindCine采用多模态联合学习策略，在训练阶段融合文本以外的模态信息，并利用预训练的大规模脑电模型来缓解数据稀缺问题，从而解码语义信息。此外，专门设计了一个带有因果注意力机制的Seq2Seq模型来解码感知信息。大量实验表明，我们的模型在定性和定量方面均优于最先进的方法。结果还强调了不同模态互补优势的有效性，并证明了利用大规模脑电模型可以通过缓解与有限数据相关的挑战来进一步提高重建性能。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决从脑电图（EEG）信号重建高质量视频的问题。现有方法主要痛点在于：1）仅利用文本模态信息，忽略了其他模态，导致信息利用不充分；2）EEG-视频数据稀缺，模型难以有效训练和收敛。

核心思路：论文的核心思路是利用多模态联合学习和大规模预训练模型来克服数据稀缺和单模态信息不足的问题。通过融合多种模态的信息，模型可以学习到更丰富的视觉表征。利用预训练模型，可以有效利用已有的知识，减少对大量标注数据的依赖。

技术框架：MindCine框架包含以下主要模块：1）多模态编码器：用于提取EEG信号以及其他模态（如文本）的特征；2）大规模预训练EEG模型：用于解码EEG信号中的语义信息；3）Seq2Seq解码器：采用因果注意力机制，用于解码感知信息，生成视频帧序列。整体流程是从EEG信号和其他模态信息中提取特征，然后利用预训练模型和Seq2Seq解码器逐步生成视频。

关键创新：论文的关键创新在于：1）提出了多模态联合学习策略，有效融合了多种模态的信息；2）利用大规模预训练EEG模型，缓解了数据稀缺问题，提高了模型的泛化能力；3）设计了带有因果注意力机制的Seq2Seq解码器，更适合生成视频帧序列。

关键设计：论文的关键设计包括：1）多模态编码器的具体结构，例如使用Transformer或其他类型的神经网络；2）预训练EEG模型的选择和微调策略；3）Seq2Seq解码器的因果注意力机制的具体实现方式；4）损失函数的设计，例如使用重建损失、对抗损失等。

🖼️ 关键图片

fig_0
fig_1
fig_2

📊 实验亮点

实验结果表明，MindCine在EEG到视频重建任务上取得了显著的性能提升，在多个指标上超越了现有最先进的方法。具体而言，在重建视频的质量和与原始视频的相似度方面，MindCine均取得了明显的优势，证明了多模态融合和预训练模型的有效性。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于脑机接口、神经反馈治疗、认知科学研究等领域。例如，可以帮助理解大脑的视觉处理机制，辅助诊断视觉障碍疾病，甚至可以用于开发新型的娱乐和交流方式，例如通过脑电波控制虚拟现实环境。

📄 摘要（原文）

Reconstructing human dynamic visual perception from electroencephalography (EEG) signals is of great research significance since EEG's non-invasiveness and high temporal resolution. However, EEG-to-video reconstruction remains challenging due to: 1) Single Modality: existing studies solely align EEG signals with the text modality, which ignores other modalities and are prone to suffer from overfitting problems; 2) Data Scarcity: current methods often have difficulty training to converge with limited EEG-video data. To solve the above problems, we propose a novel framework MindCine to achieve high-fidelity video reconstructions on limited data. We employ a multimodal joint learning strategy to incorporate beyond-text modalities in the training stage and leverage a pre-trained large EEG model to relieve the data scarcity issue for decoding semantic information, while a Seq2Seq model with causal attention is specifically designed for decoding perceptual information. Extensive experiments demonstrate that our model outperforms state-of-the-art methods both qualitatively and quantitatively. Additionally, the results underscore the effectiveness of the complementary strengths of different modalities and demonstrate that leveraging a large-scale EEG model can further enhance reconstruction performance by alleviating the challenges associated with limited data.