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脑机接口

分布 视觉语言模型1生成模型与扩散1数据集与评测1
01
视觉语言模型 / CVPR2026

fMRI-LM:迈向面向语言对齐 fMRI 理解的通用基础模型

fMRI-LM: Towards a Universal Foundation Model for Language-Aligned fMRI Understanding

把连续神经信号离散化为语言对齐 token 的分词器思路,可迁移到视频/时序视觉信号与语言模型的对齐;三阶段(分词器→联合预训练→多任务指令微调)流程为视觉-语言基础模型提供了可复用的训练范式。

神经分词器指令微调参数高效微调
02
生成模型与扩散 / CVPR2026

NeuroFlow:迈向神经活动驱动的统一视觉编码与解码

NeuroFlow: Toward Unified Visual Encoding and Decoding from Neural Activity

将视觉编码与解码统一为共享潜空间中的可逆流匹配过程,为视觉-神经跨模态生成提供新范式;其跨模态流匹配(XFM)可复用于图像与脑信号间的双向转换,NeuroVAE 的结构化潜空间设计对视觉表征学习有借鉴意义。

流匹配变分自编码器跨模态对齐
03
数据集与评测 / CVPR2026

CineBrain:用于脑条件视频生成的大规模多模态视听脑数据集

CineBrain: A Large-Scale Multi-Modal Audiovisual Brain Dataset for Brain-Conditioned Video Generation

该工作提出的多模态脑信号融合编码器与神经潜变量解码器,为视觉解码提供了可复用的跨模态对齐与融合范式;其同步fMRI-EEG数据集可用于研究听觉皮层激活如何增强视觉解码,对脑机接口和视觉神经科学交叉方向有直接参考价值。

fMRIEEG多模态融合