可解释多模态融合只会越来越火

能感觉到，多模态模型是越来越强了，但它的“黑箱问题”仍然没有解决，尤其在医疗、自动驾驶这些高风险领域，迫切需要应对之法。

这时候研究“可解释的多模态融合”就显得特别关键，这点从近年顶刊顶会的论文里就能看出来，比如Nat Commun上就有篇可解释的纵向多模态融合模型。而且这方向找创新点也不难，核心就是把“融合过程”讲明白。

如果想发论文，建议还是先从最新成果看起，搞清楚大家都在做什么，找到现有方法的不足，再琢磨自己的idea。我整理了15篇这领域的前沿论文，方便大家快速了解进展，部分开源代码已附。

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X-Driver:Explainable Autonomous Driving with Vision-Language Models

方法：论文提出了一种名为X-Driver的可解释多模态融合框架，用于闭环自动驾驶。它利用MLLMs和CoT推理机制，将视觉数据和语言指令等多模态输入进行融合，通过自回归的方式生成驾驶决策和对应的推理过程。

创新点：

• 将链式思考（CoT）推理引入自动驾驶，进一步减少模型幻觉，显著降低决策错误的可能性。
• 提出X - Driver框架，支持多模态数据输入，突破固定格式传感器数据限制，提升系统泛化能力，适应复杂驾驶环境。
• 在CARLA仿真环境中验证，X - Driver闭环性能超出现有最高水平，增强驾驶决策可解释性。

CrisisKAN: Knowledge-infused and Explainable Multimodal Attention Network for Crisis Event Classification

方法：论文提出了一种名为CrisisKAN的可解释多模态融合方法，用于危机事件分类。它通过整合图像、文本和维基百科知识，利用引导式交叉注意力模块弥合模态间的语义差距，并通过Grad-CAM提供预测结果的可视化解释，从而实现高效的危机事件分类。

创新点：

• 提出了一种知识注入方法，用维基百科提取实体知识注入文本，解决社交媒体文本短、事件有偏差的问题
• 设计引导式交叉注意力模块，能够有效弥合图像和文本特征之间的语义差距，实现精准多模态融合
• 引入Grad-CAM技术为模型的预测结果提供可视化解释，提升模型可解释性与可信度

Traj-Explainer: An Explainable and Robust Multi-modal Trajectory Prediction Approach

方法：论文提出Traj-Explainer模型，用改进的条件扩散模型融合多模态信息捕捉多智能体轨迹模式，再借改进沙普利值量化特征重要性，实现可解释的多模态轨迹预测，且在多数据集验证有效。

创新点：

• 提出Traj-Explainer框架，结合改进的条件扩散与沙普利值模型，平衡多模态轨迹预测性能与可解释性。
• 用条件扩散模型捕捉多智能体轨迹模式，融合多模态数据，精准预测车辆未来位置。
• 借改进沙普利值量化特征重要性，关键特征符合人类驾驶经验，验证模型有效性。

Enhancing Osteoporosis Detection: An Explainable Multi-Modal Learning Framework with Feature Fusion and Variable Clustering

方法：论文提出可解释多模态骨质疏松检测框架：用VGG19、InceptionV3、ResNet50提取X射线图像特征，经PCA降维与聚类筛选后，和预处理的临床数据融合，输入全连接网络分类，还通过特征分析明确病史、BMI等关键因素，兼顾精度与可解释性。

创新点：

• 构建可解释多模态框架，融合膝关节X射线图像与临床数据检测骨质疏松，突破单一数据局限。
• 用三种预训练网络提图像特征，经降维与聚类筛选，优化特征质量助力精准分类。
• 借特征分析明确病史、BMI等关键因素，让检测兼具高精度与可解释性，提升结果可信度。