'Gedankenlesen' mit Stable Diffusion StableDiffusion Hirnscan
Yu Tagaki von der Osaka University und Shinji Nishimoto vom National Institute of Information and Communications Technology Japan
. Dabei erzeugten sie aus Bildern funktioneller Magnetresonanztomografie – die Methode misst die Hirnaktivität anhand des Sauerstoffverbrauchs – Inputs für Stable Diffusion. Anschließend nutzten sie die Möglichkeiten der generativen KI, den Output mit Image-to-Image und einer Textbeschreibung zu steuern.
Um den Text- und Bildinput für Stable Diffusion aus den fMRI-Bildern zu gewinnen, trainierten die Forschenden lineare Modelle auf Bildern aus einem Datensatz der University of Minnesota. Das enthält Hirnscans von acht Teilnehmern, die jeweils 10.000 Landschafts-Fotos betrachteten, zugeordnet zu den jeweils betrachteten Bildern. Aus den Daten der Okzipitallappen erzeugten die Forschenden eine von ihrem KI-Modell modifizierte, komprimierte Bilddatei.
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