本文提出了一种基于DDPM的点云全局可解释性方法（DAM），通过Point Diffusion Transformer生成高质量解释。DAM在感知性和多样性上优于现有方法，并显著减少生成时间。此外，介绍了高斯类激活图解释器（G-CAME）和功能激活映射（FAM），提高了目标检测模型的解释效率和准确性。