GAN

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2025-01-04 更新

Double-Flow GAN model for the reconstruction of perceived faces from brain activities

Authors:Zihao Wang, Jing Zhao, Xuetong Ding, Hui Zhang

Face plays an important role in humans visual perception, and reconstructing perceived faces from brain activities is challenging because of its difficulty in extracting high-level features and maintaining consistency of multiple face attributes, such as expression, identity, gender, etc. In this study, we proposed a novel reconstruction framework, which we called Double-Flow GAN, that can enhance the capability of discriminator and handle imbalances in images from certain domains that are too easy for generators. We also designed a pretraining process that uses features extracted from images as conditions for making it possible to pretrain the conditional reconstruction model from fMRI in a larger pure image dataset. Moreover, we developed a simple pretrained model for fMRI alignment to alleviate the problem of cross-subject reconstruction due to the variations of brain structure among different subjects. We conducted experiments by using our proposed method and traditional reconstruction models. Results showed that the proposed method is significant at accurately reconstructing multiple face attributes, outperforms the previous reconstruction models, and exhibited state-of-the-art reconstruction abilities.

在人类视觉感知中，面部扮演重要角色。由于提取高级特征和保持多个面部属性（如表情、身份、性别等）的一致性具有挑战性，因此从脑活动中重建感知到的面部是一项艰巨的任务。本研究提出了一种新型重建框架，我们称之为双流生成对抗网络（Double-Flow GAN），它可以增强鉴别器的能力，并处理某些特定领域图像中的不平衡问题，这些问题对于生成器来说太容易解决。我们还设计了一个预训练过程，该过程使用从图像中提取的特征作为条件，使得有可能在更大的纯图像数据集上利用功能磁共振成像（fMRI）进行条件重建模型的预训练。此外，我们开发了一个简单的预训练模型用于fMRI对齐，以减轻由于不同受试者之间脑结构变化导致的跨主体重建问题。我们通过使用所提出的方法和传统重建模型进行实验。结果表明，所提出的方法在准确重建多个面部属性方面具有重要意义，优于以前的重建模型，并展现出最先进的重建能力。

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Summary
人脸在人类视觉感知中扮演着重要角色，面部重建是一项具有挑战性的任务，因为它需要提取高级特征并保持多个面部属性的一致性，如表情、身份、性别等。本研究提出了一种名为Double-Flow GAN的新型重建框架，可增强鉴别器的能力，并处理某些特定领域图像中的不平衡问题。此外，我们还设计了使用图像特征作为条件的预训练过程，使得在更大的纯图像数据集上可以使用功能性磁共振成像进行条件重建模型的预训练。为解决不同受试者之间的重建问题，我们开发了一个简单的预训练模型用于功能性磁共振成像对齐。实验表明，所提出的方法在准确重建多个面部属性方面表现显著，优于传统的重建模型，并展现出最先进的重建能力。

Key Takeaways

1. 本研究提出了一种名为Double-Flow GAN的新型面部重建框架，用于增强鉴别器能力并处理图像中的不平衡问题。
2. 通过使用图像特征作为条件进行预训练，使得条件重建模型能够在更大的纯图像数据集上进行预训练。
3. 引入了简单预训练模型用于功能性磁共振成像对齐，以解决不同受试者之间的重建问题。
4. 实验证明，Double-Flow GAN框架能够准确重建多个面部属性。
5. 该方法在面部重建方面优于传统模型，展现出最先进的重建能力。
6. 该研究解决了从脑活动中重建面部时的特定挑战，包括提取高级特征和维持多个面部属性的一致性。

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