MindVideo

用脑电波重建你看到的视频，解码视觉体验

开源 🏷️定价信息待确认 ✅ 目前可打开 图像生成 🍴 复刻 30 🐛 待处理 5 👀 关注 16
访问官网 ↗ GitHub ↗
GitHub 星标 ★ 392
维护状态 低维护
是否开源 开源
定价模式 🏷️定价信息待确认

项目预览

MindVideo 项目界面预览图
图片来源：GitHub 官方仓库名片

项目数据

分类图像生成
开发团队jqin4749
官网地址https://mind-video.com
GitHubhttps://github.com/jqin4749/MindVideo
定价模式🏷️定价信息待确认
价格说明官网存在但未明确展示定价信息，需进一步确认。
访问状态✅ 目前可打开
是否开源是
主要语言Python
技术栈/模型brain-decoding,foundation-models,large-language-models,stable-diffusion,video-reconstruction
GitHub 星标★ 392
上线时间2023-05-19 00:00:00
代码更新2023-12-07
仓库体积8.0 MB
本站数据更新2026-11-09
维护状态低维护
收录时间2026-08-09
浏览次数5

项目介绍

MinD-Video 是一个基于脑电信号（fMRI）的视频重建开源项目，旨在通过解码大脑视觉皮层活动来还原人观看到的视频内容。它利用 Stable Diffusion 和大型语言模型等基础模型，将 fMRI 信号映射到视觉特征空间，再结合时序信息生成连贯的视频帧。该项目解决了从非侵入性脑活动中重建动态视觉体验的难题，核心能力包括：处理 fMRI 时间序列、提取视觉语义特征、生成与刺激视频高度匹配的重建结果。代码库提供了完整的训练和推理流程，支持自定义数据集，为脑机接口和认知科学研究提供了工具。

Star 增长趋势

本站每日记录该项目 GitHub 星标变化，观测越久曲线越完整

数据来源：GitHub API 逐日快照 · 收录于 2026-08-09 · 当前星标 ★ 392

核心亮点

  • 首个将 Stable Diffusion 用于 fMRI 视频重建的开源实现，技术路线新颖
  • 提供完整训练与推理代码，支持自定义 fMRI 数据集
  • 结合 LLM 增强语义理解，重建视频内容更准确

不足之处

  • 依赖高成本 fMRI 数据采集，普通用户难以复现
  • 文档/社区待观察，教程和示例较少

适用场景

  • 脑机接口研究：探索大脑视觉信息解码
  • 认知科学实验：验证视觉感知模型
  • 神经影像分析：从脑活动生成视觉刺激

替代项目

Mind-Vis、Brain2Image、fMRI-to-Image

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