FocusLLaVA: A Coarse-to-Fine Approach for Efficient and Effective Visual Token Compression

📄 arXiv: 2411.14228v1 📥 PDF

作者: Yuke Zhu, Chi Xie, Shuang Liang, Bo Zheng, Sheng Guo

分类: cs.CV

发布日期: 2024-11-21

💡 一句话要点

FocusLLaVA：一种粗到细的视觉Token压缩方法，提升多模态大模型的效率和性能

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

关键词: 多模态大模型 视觉Token压缩 粗到细方法 视觉引导采样 文本引导采样

📋 核心要点

  1. 高分辨率图像输入对于多模态大模型至关重要，但会显著增加计算成本，现有压缩方法往往牺牲性能。
  2. FocusLLaVA提出一种粗到细的视觉token压缩方法，通过视觉和文本引导的采样器消除冗余并选择关键token。
  3. 实验结果表明，FocusLLaVA在效率和性能上均有提升，验证了该方法在多模态任务中的有效性。

📝 摘要（中文）

多模态大语言模型（MLLMs）的最新进展表明，高分辨率图像输入对于模型能力至关重要，尤其是在细粒度任务中。然而，高分辨率图像导致输入到LLM中的视觉token数量呈二次方增长，从而导致显著的计算成本。目前的工作主要集中于开发视觉token压缩方法以提高效率，但通常以牺牲性能为代价。我们认为，消除视觉冗余可以同时提高效率和性能。因此，我们构建了一种粗到细的视觉token压缩方法，该方法包含一个视觉引导的采样器，用于压缩信息密度低的冗余区域，以及一个文本引导的采样器，用于选择与用户指令强相关的视觉token。通过这两个模块，所提出的FocusLLaVA在效率和性能方面都取得了提升。我们在广泛的评估数据集上验证了我们方法的有效性。

🔬 方法详解

问题定义：多模态大语言模型处理高分辨率图像时，视觉token数量激增，导致计算成本过高。现有的视觉token压缩方法通常以牺牲模型性能为代价来换取效率提升，无法兼顾效率和性能。

核心思路：FocusLLaVA的核心思路是消除视觉冗余，从而同时提高效率和性能。它通过识别并压缩图像中信息密度低的冗余区域，并选择与用户指令密切相关的关键视觉token，从而减少计算量，同时保留重要信息。

技术框架：FocusLLaVA采用粗到细的视觉token压缩框架，包含两个主要模块：视觉引导的采样器和文本引导的采样器。视觉引导的采样器负责识别并压缩图像中冗余区域，例如背景或纹理简单的区域。文本引导的采样器则根据用户指令，选择与指令相关的视觉token，例如与指令中提到的物体或属性相关的区域。这两个采样器协同工作，共同实现视觉token的压缩和选择。

关键创新：FocusLLaVA的关键创新在于其粗到细的压缩策略，以及视觉和文本双重引导的采样机制。与传统的仅关注效率或性能的压缩方法不同，FocusLLaVA通过消除冗余信息，实现了效率和性能的双重提升。同时，视觉和文本信息的融合，使得模型能够更准确地选择关键视觉token，从而更好地理解用户意图。

关键设计：视觉引导采样器可能采用基于图像显著性或信息熵的策略来识别冗余区域。文本引导采样器可能使用交叉注意力机制来计算视觉token与文本指令之间的相关性。损失函数的设计可能包括重构损失，以保证压缩后的视觉信息能够尽可能地保留原始图像的关键信息，以及任务相关的损失，以保证模型在下游任务上的性能。

🖼️ 关键图片

fig_0
fig_1
fig_2

📊 实验亮点

FocusLLaVA在多个评估数据集上验证了其有效性，结果表明，该方法在提高效率的同时，也能够提升模型性能。具体的性能提升幅度和对比基线未知，但摘要中明确指出FocusLLaVA在效率和性能方面都取得了显著的改进。

🎯 应用场景

FocusLLaVA可应用于各种需要处理高分辨率图像的多模态任务，例如图像描述、视觉问答、目标检测和图像编辑等。该方法能够有效降低计算成本，提高模型推理速度，使其更易于部署在资源受限的设备上。此外，通过消除视觉冗余，FocusLLaVA还有助于提高模型的泛化能力和鲁棒性。

📄 摘要（原文）

Recent advances on Multi-modal Large Language Models have demonstrated that high-resolution image input is crucial for model capabilities, especially for fine-grained tasks. However, high-resolution images lead to a quadratic increase in the number of visual tokens input into LLMs, resulting in significant computational costs. Current work develop visual token compression methods to achieve efficiency improvements, often at the expense of performance. We argue that removing visual redundancy can simultaneously improve both efficiency and performance. We build a coarse-to-fine visual token compression method, with a vision-guided sampler for compressing redundant regions with low information density, and a text-guided sampler for selecting visual tokens that are strongly correlated with the user instructions.With these two modules, the proposed FocusLLaVA achieves improvements in both efficiency and performance. We validate the effectiveness of our approach on a wide range of evaluation datasets.