class DreamToStory(nn.Module):  
    def __init__(self):  
        super().__init__()  
        self.eeg_encoder = WaveletTransformer(  
            channels=64,  
            temporal_resolution=256  
        )  
        self.narrative_decoder = GPT2Model.from_pretrained(  
            'gpt2-medium',  
            add_cross_attention=True  
        )  
        self.emotion_classifier = EmotionalArcDetector()

def process_dream_signals(self, eeg_data):  
    # Trích xuất sóng theta và gamma (liên quan đến REM)  
    dream_features = self.wavelet_decompose(eeg_data,  
    bands=['theta', 'gamma'])

    # Áp dụng cơ chế chú ý để xác định "đỉnh câu chuyện"
    narrative_moments = self.attention_layer(dream_features)

    return self.temporal_conv(narrative_moments)

Spike patterns → Giới thiệu nhân vật
Theta wave bursts → Chuyển cảnh
Cross-frequency coupling → Bước ngoặt trong cốt truyện
Alpha suppression → Cao trào cảm xúc

def generate_story(self, dream_embeddings):  
    story_tokens = []  
    narrative_state = self.initialize_story_state()

    for dream_segment in dream_embeddings:
        # Duy trì tính nhất quán của câu chuyện
        context = self.build_context_window(story_tokens, dream_segment)

        # Tạo ra với sự chú ý từ giấc mơ
        next_passage = self.narrative_decoder(
            context,
            dream_attention_mask=dream_segment.unsqueeze(0)
        )

        story_tokens.extend(next_passage)
        narrative_state = self.update_story_arc(narrative_state, next_passage)

    return self.tokens_to_prose(story_tokens)

"Thang máy kính hạ xuống qua những lớp sinh nhật đã bị lãng quên. Mỗi tầng tiết lộ một phiên bản khác của chính mình, trẻ hơn, già hơn, đôi khi mang khuôn mặt của cha tôi. Ở dưới cùng, một cánh cửa mở ra một khu vườn nơi những bông hoa kỹ thuật số nở rộ với những màu sắc không thể tin nổi, những cánh hoa được làm từ những mật khẩu bị lãng quên lâu...”

class DreamNarrativeAttention(nn.Module):  
    def forward(self, eeg_features, language_features):  
        # Chú ý chéo giữa tín hiệu não và ngôn ngữ  
        dream_context = self.cross_attention(  
            query=language_features,  
            key=eeg_features,  
            value=eeg_features  
        )

        # Thực thi tính nhất quán theo thời gian
        coherent_narrative = self.temporal_smoother(dream_context)

        return self.narrative_projection(coherent_narrative)

emotional_trajectory = self.emotion_classifier(eeg_sequence)  
story_sentiment = self.enforce_emotional_consistency(  
    generated_text,  
    emotional_trajectory  
)

if self.distress_detector(eeg_pattern) > threshold:  
    story_modifier = self.therapeutic_reframing_module  
    story = story_modifier(story, target_valence='neutral_positive')

- Kể chuyện trị liệu: Giúp bệnh nhân PTSD hình dung lại những giấc mơ chấn thương
- Hỗ trợ sáng tạo: Các nhà văn sử dụng giấc mơ của họ làm nguồn cảm hứng cho câu chuyện
- Nhật ký giấc mơ 2.0: Tài liệu giấc mơ tự động, chính xác
- Nghiên cứu thần kinh: Hiểu cách xây dựng câu chuyện trong não

- 10,000 giờ dữ liệu EEG trong giấc ngủ REM
- Biên bản nhớ lại giấc mơ vào buổi sáng
- Chú thích của nhà văn chuyên nghiệp cho cấu trúc câu chuyện

class DreamDataPipeline:  
    def preprocess(self, raw_eeg, dream_transcript):  
        # Loại bỏ nhiễu  
        clean_eeg = self.remove_artifacts(raw_eeg)

        # Đồng bộ các đoạn EEG với sự kiện được nhớ lại
        aligned_data = self.temporal_alignment(
            clean_eeg, 
            self.extract_events(dream_transcript)
        )

        # Tạo các cặp đào tạo có giám sát
        return self.create_narrative_pairs(aligned_data)

- Cung cấp một câu chuyện vào hệ thống
- Tạo ra "mẫu EEG giấc mơ" để tạo ra nó
- So sánh với các bản ghi giấc mơ thực tế

- Quyền riêng tư: Giấc mơ là riêng tư. Tất cả dữ liệu đều được mã hóa và ẩn danh.
- Độ chính xác: Không phải giấc mơ nào cũng chuyển đổi hoàn hảo (chưa).
- Sự đồng ý: Người tham gia có thể xóa câu chuyện giấc mơ của họ bất kỳ lúc nào.
- Diễn giải: Hệ thống tạo ra một câu chuyện, không phải câu chuyện.

git clone https://github.com/cruizviquez/dreamscribe-lite  
cd dreamscribe-lite  
pip install -r requirements.txt  
python generate_from_eeg.py --input your_sleep_data.edf