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论文题目：NeuroClips: Towards High-fidelity and Smooth fMRI-to-Video Reconstruction 论文链接：https://arxiv.org/abs/2410.19452 项目主页：https://github.com/gongzix/NeuroClips
和
之间进行对比学习，通过额外的文本模态来增强重建嵌入
。对比损失作为这一过程的训练损失
。我们设置混合系数
和
来平衡多个损失。
是关键帧图像和 fMRI 对齐采用的结合了 MixCo 和对比损失的双向损失，
是重建时与 DALLE・2 相同的扩散先验损失。
和 fMRI 嵌入输入到 SR 中的 SDXL unCLIP 生成）和额外的文本模态分别作为
、
和
Guidance 来重建具有高保真度、平滑度和一致性的最终视频。我们采用 text-to-video（T2V）的扩散模型来帮助重建视频，而由于嵌入的语义仅来自文本模态。我们还需要通过增强来自视频和图像模态的语义来创建 “综合语义” 嵌入，以帮助实现 T2V 扩散模型的可控生成。
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