Connecting Dreams with Visual Brainstorming Instruction

最近对人类大脑的认识取得了重大突破，揭示出其高效处理和解释人类思维的能力，为干预脑信号开辟了可能性。本文旨在开发一个简单的框架，利用自然语言等其他模态来翻译原始梦境。我们提出了DreamConnect，采用双流扩散框架来处理视觉刺激的脑信号。通过集成异步扩散策略，我们的框架与人类梦境建立了有效的接口，逐步改进其最终的图像合成。通过大量实验，我们证明了该方法能够准确地指导高保真度的人脑信号。我们的项目将在https://github.com/Sys-Nexus/DreamConnect 上公开发布。

本论文旨在开发一种简单的框架，利用自然语言等其他模态来翻译原始梦境，并通过双流扩散框架来干预视觉刺激的大脑信号，逐步改善最终的图像合成。

通过DreamConnect框架，实现对人类梦境的精确指导，并且在大脑信号处理上实现高保真度。

DreamConnect采用异步扩散策略，能够与人类梦境建立有效的接口，通过实验验证了其在大脑信号处理上的高保真度。研究者将代码公开在Github上。

近期的相关研究包括：1. Learning to Dream: Synthesizing Realistic and Stable Inception Images by Iterative Inference（ICLR 2017）；2. DeepDream - a code example for visualizing Neural Networks（2015）；3. Neural Style Transfer: A Review（IEEE 2018）等。