Quantum Entangled Multimodal Fusion Networks (QEMFN): Resource-Aware Hybrid Vision-Language Fusion via Trainable Entanglement

📄 arXiv: 2610.08216v1 📥 PDF

作者: Srikar Alla, Ali Shiri Sichani, Chi-Ren Shyu

分类: cs.AI, quant-ph

发布日期: 2026-10-06

💡 一句话要点

提出量子纠缠多模态融合网络以提升视觉-语言融合效果

🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 量子计算 多模态融合 视觉-语言系统 参数化纠缠 深度学习

📋 核心要点

  1. 现有的多模态融合方法主要依赖经典操作，难以有效捕捉图像与文本之间的复杂关系。
  2. 本文提出的QEMFN框架利用参数化纠缠作为结构性归纳偏置，结合量子与经典方法进行多模态融合。
  3. 在COCO-5k和Flickr30k数据集上，QEMFN在多个经典基线方法中表现出显著的性能提升。

📝 摘要（中文）

多模态视觉-语言系统通常通过经典操作符如拼接、注意力、双线性池化或张量交互来融合图像和文本嵌入。本文提出量子纠缠多模态融合网络（QEMFN），这是一个混合量子-经典框架，通过引入参数化纠缠作为多模态融合的结构性归纳偏置。预训练的视觉和文本特征被投影到紧凑的潜在空间，编码为角度参数化的量子态，通过模内和配对跨模纠缠电路处理，并测量以生成用于检索的融合表示。在相同的参数预算和冻结的CLIP骨干网络下，QEMFN在COCO-5k和Flickr30k数据集上超越了经典融合基线。通过消融实验，隔离了量子模块对周围经典投影的贡献，并进行了量子中心的分析，报告了Meyer-Wallach纠缠能力、可表达性、梯度方差等。该工作并不声称量子计算优势，而是提供了一个框架及其控制的经验和量子中心评估。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决现有多模态视觉-语言系统在融合图像和文本嵌入时的不足，特别是经典方法在捕捉复杂关系方面的局限性。

核心思路：QEMFN通过引入量子纠缠作为结构性归纳偏置，利用参数化的量子态来增强多模态融合的能力，从而提升融合效果。

技术框架：该框架包括预训练的视觉和文本特征投影、量子态编码、模内和跨模纠缠电路处理，以及最终的融合表示测量。

关键创新：QEMFN的核心创新在于将量子纠缠引入多模态融合，提供了一种新的可解释且可在现有硬件上执行的融合机制，与传统方法相比具有本质上的区别。

关键设计：在设计中，采用了角度参数化的量子态表示，设置了适当的参数预算，并通过消融实验验证了量子模块的贡献。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

在实验中，QEMFN在COCO-5k和Flickr30k数据集上超越了多层感知机、张量融合、FiLM、交叉注意力等经典基线方法，显示出显著的性能提升，具体提升幅度未知。消融实验进一步验证了量子模块的有效性。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括图像检索、自然语言处理和人机交互等。通过提升视觉与语言的融合能力，QEMFN有望在多模态学习和智能系统中发挥重要作用，推动相关技术的进步与应用。未来，该框架可能在更广泛的量子计算环境中得到应用，进一步提升多模态系统的性能。

📄 摘要（原文）

Multimodal vision-language systems typically fuse image and text embeddings through classical operators such as concatenation, attention, bilinear pooling, or tensor interactions. We propose Quantum Entangled Multimodal Fusion Networks (QEMFN), a hybrid quantum-classical framework that introduces parameterized entanglement as a structured inductive bias for multimodal fusion. Pretrained visual and textual features are projected into compact latent spaces, encoded as angle-parameterized quantum states, processed through intra-modal and paired cross-modal entangling circuits, and measured to produce fused representations for retrieval. Under matched parameter budgets and identical frozen CLIP backbones, QEMFN outperforms classical fusion baselines on COCO-5k and Flickr30k, including multilayer perceptron, tensor fusion, FiLM, cross-attention, compact transformer, and a dequantized paired-topology analogue. An ablation suite isolates the quantum module's contribution from the surrounding classical projections, and quantum-centric analyses report Meyer-Wallach entangling capability, expressibility, gradient variance against barren-plateau bounds, and entropy-performance correlation under controls for training progress alongside an intervention study on the entangling component. QEMFN is executed under shot-based estimation, a noise-modeled fake backend, and a real superconducting device with zero-noise extrapolation. This work does not claim quantum computational advantage; the contribution is the framework together with a controlled empirical and quantum-centric evaluation that positions trainable entanglement as an interpretable, hardware-executable fusion mechanism at scales accessible on contemporary devices.