ICML

Concept-Centric Token Interpretation for Vector-Quantized Generative Models

面向概念的标记解释方法用于向量量化生成模型

Tianze Yang, Yucheng Shi, Mengnan Du, Xuansheng Wu, Qiaoyu Tan, Jin Sun, Ninghao Liu

机构 * School of Computing, University of Georgia（佐治亚大学计算学院） ； Department of Data Science, New Jersey Institute of Technology（新泽西理工学院数据科学系） ； Department of Computer Science, New York University（纽约大学计算机科学系） 纠错

AI总结 本文提出CORTEX方法，通过分析标记重要性及代码本来解释VQGMs生成过程，提升模型透明度并应用于图像编辑和特征检测。

Comments 17 pages, 7 figures

Journal ref In Proceedings of the 42nd International Conference on Machine Learning (ICML), PMLR 267:71034-71050, 2025