tribev2-brain-encoding
TRIBEはMetaが開発したマルチモーダル基盤モデルで、動画、音声、テキストなどの刺激に対する脳のfMRI応答を予測します。このTRIBE v2を使用することで、複数の感覚入力に対する神経活動パターンの高精度な予測が可能になります。
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Use TRIBE v2, Meta's multimodal foundation model for predicting fMRI brain responses to video, audio, and text stimuli
SKILL.md 本文
TRIBE v2 脳エンコーディングモデル
Skill by ara.so — Daily 2026 Skills collection
TRIBE v2 は Meta のマルチモーダル基盤モデルで、自然刺激（動画、音声、テキスト）に対する fMRI 脳応答を予測します。LLaMA 3.2（テキスト）、V-JEPA2（動画）、Wav2Vec-BERT（音声）エンコーダを統一 Transformer アーキテクチャに統合し、マルチモーダル表現を皮質表面（fsaverage5、約 20k 頂点）にマッピングします。
インストール
# 推論のみ
pip install -e .
# 脳可視化付き（PyVista & Nilearn）
pip install -e ".[plotting]"
# 完全な訓練依存関係付き（PyTorch Lightning、W&B など）
pip install -e ".[training]"
クイックスタート — 推論
事前訓練済みモデルをロードして動画から予測
from tribev2 import TribeModel
# HuggingFace からロード（重みをキャッシュにダウンロード）
model = TribeMod
...
詳細情報
- 作者
- aradotso
- ライセンス
- unknown
- 最終更新
- 不明
Source: https://github.com/aradotso/trending-skills / ライセンス: unknown
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