MODA：マルチモーダル認知・感情理解のためのモジュラー二重注意機構

AI/ML
MODA：マルチモーダル認知・感情理解のためのモジュラー二重注意機構

MODA：マルチモーダル認知・感情理解のためのモジュラー二重注意機構

MODAは、マルチモーダル知覚、認知、感情理解を目的とした新しい注意機構「MOdular Duplex Attention」を提案するリポジトリです。異種データ（画像、テキスト、音声など）の特徴を効果的に統合し、高度なマルチモーダル推論を実現。ICML 2025のスポットライト論文として発表され、感情認識や認知タスクへの応用を目指しています。

https://github.com/KwaiVGI/MODA

概要

MODAは、マルチモーダル認知や感情理解を支援するために設計された革新的な注意機構「MOdular Duplex Attention」を実装したPythonベースのリポジトリです。異なるモダリティの情報を効率的かつ効果的に融合し、知覚・認知・感情理解のタスクにおける性能向上を実現します。ICML 2025でスポットライトを受けた本研究は、画像やテキスト、音声など多種多様なデータの特徴抽出と相互作用をモジュール化された二重注意機構で処理し、従来手法を超える精度を達成。関連研究者や開発者にとって有用な実装コードとサンプルが含まれています。

GitHub

リポジトリの統計情報

  • スター数: 16
  • フォーク数: 0
  • ウォッチャー数: 16
  • コミット数: 5
  • ファイル数: 4
  • メインの言語: Python

主な特徴

  • モジュラー構造を持つ二重注意機構によるマルチモーダル情報融合
  • 知覚、認知、感情理解に特化した統合モデル設計
  • ICML 2025のスポットライト論文に採択された先進的研究成果
  • Pythonで実装され、実験用のサンプルコードやモデル構成を収録

技術的なポイント

MODAの中核を成すのは「MOdular Duplex Attention（モジュラー二重注意）」機構です。これは、異なるモダリティ間での情報相互作用を効率的に捉えるために設計された複合的な注意メカニズムで、二重の注意層をモジュール化して組み合わせることで、情報の特徴抽出と融合の両面を高度に最適化しています。

具体的には、まず各モダリティ（例：画像、テキスト、音声）から独立した特徴を抽出し、それぞれに適した単一注意モジュールを適用。続いて、二重注意モジュールでは、相互作用注意（cross-modal attention）と自己注意（self-attention）を組み合わせ、モダリティ間の依存関係や内部特徴の強調を同時に学習します。この構造により、各モダリティの情報が持つ固有のコンテキストを損なわずに統合可能です。

さらに、モジュラー設計により、新たなモダリティの追加や既存モジュールの交換が容易であり、拡張性と柔軟性に優れています。これにより、感情理解や認知タスクなど、多様な応用領域でのカスタマイズが可能となっています。

実装面ではPythonを用い、PyTorchなどの深層学習フレームワークを活用して効率的なモデル構築と学習を実現。リポジトリにはモデル定義コード、サンプル実験スクリプト、各種アセットが含まれ、研究開発者が模倣や改良を行いやすい構成です。

ICML 2025のスポットライト論文として認められた本モデルは、従来の単一注意機構や単純融合モデルを凌駕し、マルチモーダルデータに対する認知的・感情的理解の精度向上に寄与。今後のヒューマンコンピュータインタラクションや感情解析、自動応答システムへの応用が期待されています。

プロジェクトの構成

主要なファイルとディレクトリ：

  • LICENSE: ライセンス情報ファイル
  • README.md: プロジェクト概要とセットアップ説明
  • assets: ロゴや図などの静的リソースを格納
  • moda: モデル実装やモジュール定義を含むメインコードディレクトリ

まとめ

モジュラーで拡張性の高い二重注意機構により、マルチモーダル認知と感情理解を革新。

リポジトリ情報：