Un equipo de investigadores japoneses con sede en Osaka ha utilizado Stable Diffusion AI para ayudar a generar imágenes usando resonancias magnéticas en la entrada. Los resultados son sorprendentes.

Los investigadores Yu Takagi y Shinji Nishimoto de la Graduate School of Frontier Biosciences con sede en la Universidad de Osaka publicaron su recomendaciones en un breve documento.

El equipo de investigación presentó a los sujetos un conjunto de imágenes y tomó imágenes de resonancia magnética funcional (fMRI, por sus siglas en inglés) del cerebro de los sujetos mientras se concentraban en la imagen.

La imagen final es la culminación de múltiples partes, incluida una salida de imagen fMRI y un decodificador semántico que ya existían.

Sin embargo, la adición de Stable Diffusion parece alinear más las imágenes generadas con la fuente, como podemos ver a continuación.

La imagen más a la izquierda es la fuente original, mientras que la imagen más a la derecha es la culminación de la generación de imágenes Stable Diffusion, Semantic Decoder y fMRI. La columna z representa el «vector latente» derivado de la imagen, mientras que c representa las «entradas condicionantes» derivadas del texto.

A pesar de que aún no ha sido revisado por pares, el documento ya tiene algunos agujeros, al menos uno individual ha señalado que el uso de la decodificación semántica está haciendo el trabajo pesado. Además, implican que el uso de texto como parte del aviso socava la autenticidad del resultado final como producto de la difusión estable.

La decodificación semántica existe desde al menos 2016 y puede leer más al respecto aquí.

¿Qué opinas? ¿Está Stable Diffusion a la vanguardia de la visualización de pensamientos? ¿O es solo un poco de pulido exagerado en la tecnología ya existente?

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