MindVideo

用脑电波重建你看到的视频，解码视觉体验

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。

开源 unknown 图像生成
访问官网 ↗ GitHub ↗ 文档 ↗
GitHub 星标 ★ 392
维护状态 低维护
是否开源 是
定价模式 unknown

项目数据

分类图像生成
开发团队jqin4749
所属国家
官网地址https://mind-video.com
GitHubhttps://github.com/jqin4749/MindVideo
定价模式unknown
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
是否开源是
开源协议
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
30天Star增速
HF 下载量
上线时间2023-05-19 00:00:00
最近更新2026-09-14 00:00:00
维护状态低维护
中文支持
访问方式
移动端支持
综合评分
收录时间2026-08-09
浏览次数4

使用教程

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

项目介绍

MindVideo 是视频领域的开源项目，由 jqin4749 开发，2023 年首次发布。

它收录于视频分类，该分类目前共有 473 个项目，GitHub 星标数为 392。

项目已超过三个月没有代码更新，维护节奏明显放缓，最近一次代码更新于 2026-09-14。官网存在但未明确展示定价信息，需进一步确认。从国内网络环境看，可直接访问。

它主要面向的使用场景是：脑机接口研究：探索大脑视觉信息解码。同类可对比的替代方案包括 Mind-Vis、Brain2Image、fMRI-to-Image。

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