多模態注意力圖是用來可視化多模態模型中注意力機制如何在不同模態（例如文字、圖像、聲音等）間分配焦點和建立關聯的工具。透過多模態注意力圖，可以直觀理解模型在融合和選擇信息時的關鍵特徵與模態互動。
多模態注意力圖的主要可視化方法包括：
1. 注意力權重熱力圖（Heatmap）• 展示不同模態間的注意力矩陣或權重分布，如文字 token 對圖像區域的關注度。
• 典型應用是 Transformer 模型中自注意力和交叉注意力權重的可視化。
2. 跨模態注意力分布圖
• 顯示一個模態的元素如何響應另一模態的元素，揭示跨模態對齊和互信息。
• 例如文本句子中某詞對應圖像中特定物體區域的關注活躍度。
3. 時序注意力圖
• 在視覺和語音等時序數據多模態任務中，展示隨時間變化的注意力狀態，分析模態間時間同步和交互。
4. 多頭注意力視覺化
• 將多頭注意力的不同頭部分別可視化，展示模型如何從多角度聚焦和處理多模態信息。
• 幫助理解不同注意力頭的多樣性和互補性。
典型應用與工具：
• 視覺語言模型如 CLIP、ViLBERT、MM-DiT 等多模態架構，常利用注意力熱圖揭示文字和圖像的對應關係。
• 利用注意力圖分析語義對齊、模型推理流程和跨模態信息流動，支援調試和可解釋AI。
• Google Colab 和 Github 上有不少開源代碼和工具，可視化多模態 Transformer 注意力權重。
總結：
**多模態注意力圖通過圖形化表示多模態模型中不同模態或元素間的注意力分配，幫助理解模型如何融合和利用跨模態信息，是解釋和優化多模態人工智慧系統的重要工具。**多模態注意力圖是用於展示多模態模型中各模態間注意力分布的可視化工具。它常用於显示模型如何在不同模態（如文本、圖像、聲音）之間分配注意力權重，揭示跨模態的對齊和信息融合情況。多模態注意力圖的主要可視化方法包括：
• 注意力權重熱力圖，展示文本token與圖像區域的注意力關聯。
• 跨模態注意力分布圖，顯示某一模態元素對另一模態元素的響應強度。
• 多頭注意力頭部可視化，分析不同注意力頭捕捉的信息特點。
• 時序注意力圖，用於時序模態中關注點隨時間的變化。
這些可視化幫助理解模型如何聚焦關鍵模態元素、調試模型並提升可解釋性，廣泛應用於CLIP、ViLBERT、MM-DiT等多模態Transformer模型。
簡而言之，多模態注意力圖是多模態AI模型內部「聚焦」過程的視覺呈現，對理解和改進多模態模型非常重要。
