文章主题：AI, MindEye, 脑电波生成, 图像检索
无需提示词，Stability AI演示MindEye：目标想什么就能生成什么
原内容描述了人工智能技术的发展以及人们对“提示词工程师”这一新兴职业的预期。然而，MindEye的出现可能意味着这个职位的存在价值受到质疑。基于此，我们可以这样重述这段内容：在3月21日，AI技术的浪潮正在席卷整个领域，人们开始预测“提示词工程师”可能会成为一个新兴的职业。但是，MindEye的诞生似乎暗示着这个职位的存在价值可能会受到挑战。
原内容表达了一种观点，即许多人认为AI时代的未来发展不在于AI模型的强度，而在于人类如何更有效地利用这些模型来执行特定的任务。然而，随着AI技术的不断进步，这种看法可能会发生变化。
“提示词工程师”这一称谓应运而生，这些专业人士具备超越常人的AI理解能力，他们能精准地提出提示词，进而引导AI按照其需求生成所需内容。
StabilityAI在2023年7月成功推出了MindEye1,近日又推出了MindEye2,这一举动使得“提示词工程师”这一职业的价值大幅下降。值得注意的是,这个模型并不依赖于特定的提示词,而是直接基于用户的脑电波进行生成。换言之,只要用户的大脑想象出某个东西,这个模型就能够根据用户的脑电波生成相应的结果。这种技术的出现无疑是一个巨大的突破,也预示着未来人工智能的发展方向。
MindEye 直接从 fMRI 大脑活动中重建和检索图像，而且可以将二维图像转化为三维视频。
功能磁共振成像(fMRI)是一种神经影像学技术,利用检测大脑 blood flow 变化来反映大脑活动。通过这项技术,医生可以绘制出大脑的功能图像,从而评估潜在的治疗神经系统疾病的方法。
MindEye是一款基于核磁共振成像(fMRI)技术的大脑活动记录数据分析平台。该系统的训练算法能够从大量候选图像中检索出与参与者观看一系列静态图像时的 brain activity 记录数据相对应的原始图像或重建图像。这一过程依赖于对参与者的大脑活动记录数据的深入分析和理解,以便从中推断出与不同图像相关的脑活动模式。通过这样的方法,研究人员可以更好地了解大脑对于不同视觉刺激的反应和机制,从而推动神经科学领域的发展。
研究人员证明，MindEye 在图像检索任务中的表现优于以往的方法，从候选图像中识别原始图像的准确率超过 90%。在重建方面，MindEye 使用预先训练好的生成模型。
MindEye 可应用于各个领域。在医疗领域，它从大脑活动中重建视觉感知的能力可用于诊断和评估方法，尤其是在病人难以沟通的情况下。MindEye 的实时分析潜力有望改善脑机接口的性能。
研究小组强调了与数据收集有关的局限性，包括所需的冗长扫描时间，以及由于参与者移动或注意力不集中而可能产生的数据噪声。
IT之家附上论文参考
Reconstructing the Mind’s Eye: fMRI-to-Image with Contrastive Learning and Diffusion Priors
MindEye2: Shared-Subject Models Enable fMRI-To-Image With 1 Hour of Data
MindEye2： Shared-Subject Models Enable fMRI-To-Image With 1 Hour of Data
【来源：IT之家】返回搜狐，查看更多
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