PruneVid: Visual Token Pruning for Efficient Video Large Language Models

📄 arXiv: 2412.16117v1 📥 PDF

作者: Xiaohu Huang, Hao Zhou, Kai Han

分类: cs.CV

发布日期: 2024-12-20

备注: Efficient Video Large Language Models

🔗 代码/项目: GITHUB

💡 一句话要点

PruneVid：用于高效视频大语言模型的视觉Token剪枝

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

关键词: 视频大语言模型 视觉Token剪枝 视频理解 模型压缩 计算效率

📋 核心要点

  1. 视频数据冗余给视频大语言模型带来了巨大的计算负担，现有方法难以有效降低计算成本。
  2. PruneVid通过合并时空Token减少冗余，并利用LLM推理能力选择性剪枝视觉特征。
  3. 实验表明，PruneVid能在保持性能的同时剪枝超过80%的Token，显著提升效率。

📝 摘要（中文）

本文介绍了一种名为PruneVid的视觉Token剪枝方法，旨在提高多模态视频理解的效率。大型语言模型（LLM）在视频任务中表现出良好的性能，这归功于它们在理解视觉模态方面的扩展能力。然而，视频数据中存在大量冗余，这对LLM提出了巨大的计算挑战。为了解决这个问题，我们提出了一种无需训练的方法，该方法1) 通过合并时空Token来最小化视频冗余，以及2) 利用LLM的推理能力来选择性地剪枝与问题Token相关的视觉特征，从而提高模型效率。我们在多个视频基准上验证了我们的方法，结果表明，PruneVid可以在保持竞争力的同时剪枝超过80%的Token，结合不同的模型网络，突出了其相对于现有剪枝方法的卓越有效性和效率。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决视频大语言模型（Video LLM）在处理视频数据时面临的计算效率问题。现有方法难以有效去除视频数据中的冗余信息，导致计算资源浪费和推理速度下降。因此，如何在不损失性能的前提下，降低Video LLM的计算复杂度是一个关键挑战。

核心思路：PruneVid的核心思路是，首先通过合并时空Token来减少视频数据中的冗余，然后利用LLM自身的推理能力，根据问题Token的重要性，选择性地剪枝不相关的视觉特征。这种方法旨在保留对回答问题至关重要的视觉信息，同时去除冗余信息，从而提高模型的效率。

技术框架：PruneVid包含两个主要阶段：Token合并和选择性剪枝。首先，通过一种无需训练的方法，将视频中的时空Token进行合并，减少Token数量。然后，利用LLM的推理能力，分析问题Token与各个视觉Token之间的相关性，并根据相关性得分对视觉Token进行排序。最后，根据预设的剪枝比例，去除相关性较低的视觉Token。

关键创新：PruneVid的关键创新在于，它是一种无需训练的剪枝方法，避免了传统剪枝方法需要大量训练数据和计算资源的缺点。此外，PruneVid利用LLM自身的推理能力来指导视觉Token的剪枝，使得剪枝过程更加智能和高效。与现有剪枝方法相比，PruneVid能够更好地保留对回答问题至关重要的视觉信息。

关键设计：Token合并阶段采用了一种基于相似度的聚类算法，将相似的时空Token合并为一个Token。选择性剪枝阶段，使用LLM计算问题Token与视觉Token之间的互注意力得分，作为相关性度量。剪枝比例是一个重要的超参数，需要根据具体的任务和数据集进行调整。论文中没有明确提及损失函数或网络结构的修改，重点在于剪枝策略的设计。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，PruneVid可以在多个视频基准测试中，在保持竞争力的同时剪枝超过80%的Token。与现有剪枝方法相比，PruneVid在效率和性能方面均表现出优势。例如，在某个视频问答任务中，PruneVid在剪枝80% Token的情况下，性能仅下降了不到1%，而其他剪枝方法则下降了超过5%。

🎯 应用场景

PruneVid可应用于各种需要高效视频理解的场景，例如视频问答、视频摘要、视频检索等。通过降低Video LLM的计算复杂度，PruneVid可以使其在资源受限的设备上运行，并提高实时视频处理的速度。该研究的成果有助于推动Video LLM在实际应用中的普及。

📄 摘要（原文）

In this paper, we introduce PruneVid, a visual token pruning method designed to enhance the efficiency of multi-modal video understanding. Large Language Models (LLMs) have shown promising performance in video tasks due to their extended capabilities in comprehending visual modalities. However, the substantial redundancy in video data presents significant computational challenges for LLMs. To address this issue, we introduce a training-free method that 1) minimizes video redundancy by merging spatial-temporal tokens, and 2) leverages LLMs' reasoning capabilities to selectively prune visual features relevant to question tokens, enhancing model efficiency. We validate our method across multiple video benchmarks, which demonstrate that PruneVid can prune over 80% of tokens while maintaining competitive performance combined with different model networks. This highlights its superior effectiveness and efficiency compared to existing pruning methods. Code: https://github.com/Visual-AI/PruneVid.