推出一个非常优秀的视频生成模型，该模型仅在授权数据基础上进行训练。
DeWave的训练流程主要分为三个阶段:1）自监督编码器预训练（仅原始EEG脑磁波)，这一阶段会先训练一个脑电波自编码模型，输入原始EEG波形，通过重建实现自监督。这样可以提取有用的时域和频域特征。
然而，获取大规模的平行数据对于某些任务可能是困难的或成本较高的。因此，如果缺乏足够的平行数据，DeWave方法的性能可能会受到限制。
曾经，专家们一度非常有信心。
图源备注：图片由AI生成，图片授权服务商Midjourney
推出一个非常优秀的视频生成模型，该模型仅在授权数据基础上进行训练。
DeWave的训练流程主要分为三个阶段:1）自监督编码器预训练（仅原始EEG脑磁波)，这一阶段会先训练一个脑电波自编码模型，输入原始EEG波形，通过重建实现自监督。这样可以提取有用的时域和频域特征。
然而，获取大规模的平行数据对于某些任务可能是困难的或成本较高的。因此，如果缺乏足够的平行数据，DeWave方法的性能可能会受到限制。
曾经，专家们一度非常有信心。
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