IEEE TPAMI

Grad-ECLIP: Gradient-based Visual and Textual Explanations for CLIP

Grad-ECLIP: 基于梯度的CLIP视觉与文本解释

Chenyang Zhao, Kun Wang, Janet H. Hsiao, Antoni B. Chan

机构 * Department of Computer Science, City University of Hong Kong（香港城市大学计算机科学系） ； Division of Social Science and Department of Computer Science & Engineering, Hong Kong University of Science & Technology（香港科学与技术大学社会科学学院及计算机科学与工程系） ； SenseTime Group Ltd（时光集团有限公司） 纠错

AI总结 本文提出Grad-ECLIP方法，通过分解CLIP编码器架构并分析匹配相似度与中间空间特征的关系，生成有效热图以解释CLIP匹配结果。通过通道和空间权重提升视觉解释质量，并通过定性定量评估验证其有效性。

Journal ref Zhao C, Wang K, Hsiao J H, et al. Grad-eclip: Gradient-based visual and textual explanations for clip[J]. IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence, 2026

Quantum Generative Diffusion Model: A Fully Quantum-Mechanical Model for Generating Quantum State Ensemble

量子生成扩散模型：一种用于生成量子态系综的全量子力学模型

Chuangtao Chen, Qinglin Zhao, MengChu Zhou, Zhimin He, Zhili Sun, Haozhen Situ

AI总结 本研究提出全量子力学模型QGDM，基于量子信道理论构建正向与反向过程，在多种量子态生成任务中性能优于现有模型，为量子生成建模提供了新框架。

Comments 31 pages, 15 tables. Accepted by IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence. The supplementary material is included at the end of the manuscript