想做多模态和可解释性一定要看！这些idea思路是真的顶

众所周知，多模态的透明性与可信度是当前人工智能领域的一个重要研究方向，因为它不仅关系到学术研究的深入推进，也直接影响其实际应用的可靠性与安全性。这种情况下，对 多模态可解释性 的研究就显得特别重要。

比如在医疗诊断领域，多模态可解释性可以确保模型的决策过程符合医疗规范和伦理要求，避免潜在的医疗纠纷和法律风险。另外，模型的优化与改进、人机交互领域的体验增强...都需要多模态可解释性。

目前，顶会顶刊上关于多模态可解释性的研究颇多，尤其是多模态大模型方向的。如果有同学感兴趣，想从这方向发论文，可以看我整理的 10篇 最新的多模态可解释性论文 ，开源代码基本都有，有参考找idea更快。

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SNIFFER: Multimodal Large Language Model for Explainable Out-of-Context Misinformation Detection

方法： 论文提出了一种名为SNIFFER的多模态大语言模型，通过多视角指令数据和外部工具集成，旨在提高外部上下文（OOC）虚假信息检测的准确性和解释能力。SNIFFER的检测性能比原始多模态大型语言模型提高了40%以上，并在解释生成方面表现出色。

创新点：

• 设计了一个新颖的数据重构管道，利用语言模型（如GPT-4）将给定的图文对转换为适合的指令跟随格式，同时生成判断和解释。
• 通过内部和外部验证步骤，从不同角度分析图文对，并可能得出不同结论。
• 整合视觉实体和外部工具以增强模型的能力，尤其是在识别视觉元素时提升了5个百分点的准确性。

Ffaa: Multimodal large language model based explainable open-world face forgery analysis assistant

方法： 论文介绍了一种名为FFAA的系统，用于可解释的开放世界面部伪造分析。该系统结合了多模态大型语言模型（MLLM）和多答案智能决策系统（MIDS），通过整合假设提示和MIDS来增强模型的鲁棒性，并提供用户友好且可解释的结果。

创新点：

• 通过将面部伪造分析从传统的二分类任务扩展为视觉问答（VQA）任务，增强了模型的泛化能力和决策过程的透明性。
• 提出了MIDS，通过整合假设性提示选择最佳答案，显著减轻了真实与伪造面之间模糊分类边界的影响。
• 采用GPT-4生成面部伪造分析，创建了包含多样化真实和伪造面部图像及其伪造推理的FFA-VQA数据集。

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