DocKylin: A Large Multimodal Model for Visual Document Understanding with Efficient Visual Slimming

📄 arXiv: 2406.19101v4 📥 PDF

作者: Jiaxin Zhang, Wentao Yang, Songxuan Lai, Zecheng Xie, Lianwen Jin

分类: cs.CV

发布日期: 2024-06-27 (更新: 2024-12-19)

备注: Accepted by AAAI 2025

💡 一句话要点

DocKylin：一种高效视觉精简的大型多模态文档理解模型

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

关键词: 视觉文档理解 多模态学习 大型语言模型 视觉精简 自适应像素精简 动态token精简 文档图像处理

📋 核心要点

  1. 现有MLLM在处理高分辨率、密集文本和复杂布局的文档图像时，面临计算成本高和长上下文处理能力不足的挑战。
  2. DocKylin通过在像素和token级别进行视觉内容精简，减少了视觉token序列的长度，从而降低了计算成本。
  3. 实验结果表明，DocKylin在各种VDU基准测试中表现出良好的性能，验证了所提出的自适应像素精简(APS)和动态token精简(DTS)模块的有效性。

📝 摘要（中文）

当前的多模态大型语言模型(MLLM)在视觉文档理解(VDU)任务中面临着巨大的挑战，这是由于文档图像通常具有高分辨率、密集的文本和复杂的布局。这些特性要求MLLM具有高水平的细节感知能力。虽然提高输入分辨率可以提高细节感知能力，但也会导致更长的视觉token序列，从而增加计算成本并加剧模型处理长上下文的能力。为了应对这些挑战，我们引入了DocKylin，这是一种以文档为中心的MLLM，它在像素和token级别执行视觉内容精简，从而减少VDU场景中的token序列长度。我们引入了一个自适应像素精简(APS)预处理模块来执行像素级精简，增加信息像素的比例。此外，我们提出了一种新的动态token精简(DTS)模块来进行token级精简，过滤必要的token并删除其他token，以自适应地创建更紧凑的视觉序列。实验表明，DocKylin在各种VDU基准测试中表现出良好的性能，并证明了每个组件的有效性。

🔬 方法详解

问题定义：视觉文档理解(VDU)任务中，文档图像通常具有高分辨率、密集的文本和复杂的布局，导致现有的多模态大型语言模型(MLLM)需要处理大量的视觉token，计算成本高昂，且难以有效处理长上下文信息。现有方法在提升输入分辨率以增强细节感知能力的同时，也进一步加剧了计算负担。

核心思路：DocKylin的核心思路是在不显著损失信息的前提下，对文档图像进行视觉内容精简，从而减少视觉token的数量，降低计算成本，并提高模型处理长上下文的能力。通过像素级别的自适应精简和token级别的动态精简，提取文档图像中的关键信息。

技术框架：DocKylin的整体框架包括以下几个主要模块：1) 自适应像素精简(APS)模块：对输入图像进行预处理，通过某种策略减少像素数量，增加信息像素的比例。2) 特征提取模块：使用视觉编码器提取图像特征。3) 动态token精简(DTS)模块：对视觉token进行过滤，去除冗余或不重要的token，生成更紧凑的视觉序列。4) 多模态融合模块：将视觉token与文本token进行融合。5) 语言模型：利用大型语言模型进行下游任务的预测。

关键创新：DocKylin的关键创新在于提出了自适应像素精简(APS)和动态token精简(DTS)两个模块，实现了在像素和token两个层面的视觉内容精简。APS模块能够根据图像内容自适应地减少像素数量，DTS模块能够根据token的重要性动态地过滤token。这与传统的图像缩放或固定比例的token采样方法不同，能够更有效地保留关键信息。

关键设计：APS模块的具体实现细节（例如，使用什么算法来判断像素的重要性，以及如何自适应地调整精简比例）未知。DTS模块的具体实现细节（例如，使用什么指标来衡量token的重要性，以及如何动态地调整token的过滤比例）也未知。损失函数和网络结构等细节也未在摘要中提及。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

论文提出的DocKylin模型在多个视觉文档理解(VDU)基准测试中表现出良好的性能，证明了自适应像素精简(APS)和动态token精简(DTS)模块的有效性。具体的性能数据、对比基线和提升幅度在摘要中未给出，因此无法进行详细的量化分析。但整体结果表明，该模型在降低计算成本的同时，保持了较高的文档理解精度。

🎯 应用场景

DocKylin在文档密集型任务中具有广泛的应用前景，例如自动化文档处理、智能办公、金融票据识别、法律文件分析等。通过降低计算成本和提高处理效率，DocKylin可以帮助企业和组织更高效地管理和利用文档信息，提升决策效率和服务质量。未来，该技术有望应用于移动设备等资源受限的场景。

📄 摘要（原文）

Current multimodal large language models (MLLMs) face significant challenges in visual document understanding (VDU) tasks due to the high resolution, dense text, and complex layouts typical of document images. These characteristics demand a high level of detail perception ability from MLLMs. While increasing input resolution improves detail perception capability, it also leads to longer sequences of visual tokens, increasing computational costs and straining the models' ability to handle long contexts. To address these challenges, we introduce DocKylin, a document-centric MLLM that performs visual content slimming at both the pixel and token levels, thereby reducing token sequence length in VDU scenarios. We introduce an Adaptive Pixel Slimming (APS) preprocessing module to perform pixel-level slimming, increasing the proportion of informative pixels. Moreover, we propose a novel Dynamic Token Slimming (DTS) module to conduct token-level slimming, filtering essential tokens and removing others to adaptively create a more compact visual sequence. Experiments demonstrate DocKylin's promising performance across various VDU benchmarks and the effectiveness of each component.