多模态视觉语言系统通常使用拼接、注意力、双线性池化或张量交互等经典算子融合图像和文本特征。QEMFN 提出一种混合量子‑经典框架，在融合过程中引入可训练的纠缠作为结构化归纳偏置。预训练的视觉和文本特征先投射到紧凑的潜在空间，并以角度参数化的量子态形式编码。随后在同模态内部和跨模态之间分别构建纠缠电路，对量子态进行纠缠操作，最后测量得到用于检索的融合表征。
在保持相同参数预算、冻结 CLIP 主干的前提下，QEMFN 在 COCO‑5k 与 Flickr30k 上超越了多层感知机、张量融合、FiLM、交叉注意力、紧凑 Transformer 以及去量化的配对拓扑等经典基线。消融实验将量子模块的贡献从周围的经典投影中剥离，量子中心分析报告了 Meyer‑Wallach 纠缠能力、可表达性、相对于 barren‑plateau 边界的梯度方差以及熵‑性能相关性，并在训练进度控制下对纠缠组件进行干预研究。
QEMFN 采用 shot‑based 估计，在噪声建模的模拟后端以及真实超导设备上运行，并使用零噪声外推技术。本文不声称量子计算优势，而是提供了一个框架以及系统的经验与量子中心评估，展示了可训练纠缠作为可解释、硬件可执行的融合机制在当代设备上可达的规模。
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