AdaReTaKe: Adaptive Redundancy Reduction to Perceive Longer for Video-language Understanding

📄 arXiv: 2503.12559v2 📥 PDF

作者: Xiao Wang, Qingyi Si, Jianlong Wu, Shiyu Zhu, Li Cao, Liqiang Nie

分类: cs.CV, cs.CL, cs.MM

发布日期: 2025-03-16 (更新: 2025-06-08)

🔗 代码/项目: GITHUB

💡 一句话要点

提出AdaReTaKe以解决长视频理解中的冗余问题

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

关键词: 长视频理解 视觉冗余 多模态学习 自适应压缩 无训练方法

📋 核心要点

  1. 现有方法在处理长视频时存在上下文长度限制，导致信息丢失和处理效率低下。
  2. AdaReTaKe通过灵活分配时间和层的压缩比，提出了一种无训练的视觉冗余减少方法。
  3. 实验结果显示，AdaReTaKe在多个数据集上显著提升了模型性能，尤其在长视频处理上表现突出。

📝 摘要（中文）

多模态大型语言模型（MLLMs）在视频理解领域取得了革命性进展，但在处理长视频时仍受到上下文长度的限制。现有方法通过均匀利用视觉冗余来压缩视频，虽然取得了一定效果，但我们的定量分析表明，冗余在时间和模型层之间变化显著，因此需要更灵活的压缩策略。我们提出了AdaReTaKe，这是一种无训练的方法，通过在时间和层之间分配压缩比来灵活减少视觉冗余，并具有理论保证。将其集成到最先进的MLLMs中，AdaReTaKe将处理能力从256帧提升至2048帧，同时保留关键信息。实验结果表明，AdaReTaKe在VideoMME、MLVU、LongVideoBench和LVBench数据集上分别比现有方法提高了2.3%和2.8%，在最长的LVBench上更是提升了5.9%和6.0%。

🔬 方法详解

问题定义：本论文旨在解决多模态大型语言模型在处理长视频时的上下文长度限制问题。现有方法通过均匀压缩视频来减少冗余，但未能有效应对冗余在时间和模型层之间的显著变化。

核心思路：AdaReTaKe的核心思路是根据冗余的变化灵活地分配压缩比，以便在不同时间和层次上优化信息保留。这种设计使得模型能够在处理更长的视频时，保持关键信息的完整性。

技术框架：AdaReTaKe的整体架构包括冗余分析模块和压缩比分配模块。冗余分析模块负责评估视频帧和模型层的冗余程度，而压缩比分配模块则根据分析结果动态调整压缩策略。

关键创新：本研究的主要创新在于提出了一种无训练的自适应冗余减少方法，能够根据视频内容的特性灵活调整压缩比。这与现有方法的固定压缩策略形成了鲜明对比。

关键设计：在关键设计方面，AdaReTaKe采用了基于冗余评估的动态压缩比分配策略，确保在不同层次和时间段内有效保留重要信息。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，AdaReTaKe在处理长视频时显著提升了模型性能。在7B和72B模型上，分别提高了2.3%和2.8%，在最长的LVBench数据集上更是提升了5.9%和6.0%，显示出其在长视频理解中的优势。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用场景包括视频内容分析、智能监控、自动视频摘要生成等领域。通过提升长视频的理解能力，AdaReTaKe能够为多模态学习和人机交互提供更强的支持，推动相关技术的进步与应用。

📄 摘要（原文）

Multimodal Large Language Models (MLLMs) have revolutionized video understanding, yet are still limited by context length when processing long videos. Recent methods compress videos by leveraging visual redundancy uniformly, yielding promising results. Nevertheless, our quantitative analysis shows that redundancy varies significantly across time and model layers, necessitating a more flexible compression strategy. We propose AdaReTaKe, a training-free method that flexibly reduces visual redundancy by allocating compression ratios among time and layers with theoretical guarantees. Integrated into state-of-the-art MLLMs, AdaReTaKe improves processing capacity from 256 to 2048 frames while preserving critical information. Experiments on VideoMME, MLVU, LongVideoBench, and LVBench datasets demonstrate that AdaReTaKe outperforms existing methods by 2.3% and 2.8% for 7B and 72B models, respectively, with even greater improvements of 5.9% and 6.0% on the longest LVBench. Our code is available at https://github.com/SCZwangxiao/video-FlexReduc.git.