Video Compression Commander: Plug-and-Play Inference Acceleration for Video Large Language Models

📄 arXiv: 2505.14454v2 📥 PDF

作者: Xuyang Liu, Yiyu Wang, Junpeng Ma, Linfeng Zhang

分类: cs.CV

发布日期: 2025-05-20 (更新: 2025-11-18)

备注: EMNLP 2025 main

🔗 代码/项目: GITHUB

💡 一句话要点

提出视频压缩指挥官以解决视频大语言模型效率问题

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

关键词: 视频理解 标记压缩 推理加速 多模态学习 深度学习

📋 核心要点

  1. 现有视频大语言模型在处理大量视觉标记时效率低下，导致信息损失和实现上的不兼容性。
  2. 论文提出了视频压缩指挥官（VidCom2），通过量化帧的独特性，自适应调整压缩强度，解决信息冗余问题。
  3. 实验结果显示，VidCom2在使用25%视觉标记的情况下，仍能保持99.6%的性能，并显著降低生成延迟。

📝 摘要（中文）

视频大语言模型（VideoLLM）在视频理解方面表现出色，但由于视觉标记的平方复杂性面临效率挑战。我们对VideoLLM的标记压缩方法进行了系统分析，发现了两个关键问题：一是忽视了帧间独特的视觉信号，导致信息损失；二是受限于实现约束，与现代架构或高效操作不兼容。为了解决这些挑战，我们提炼了VideoLLM标记压缩的三项设计原则，并提出了一个可插拔的推理加速框架“视频压缩指挥官”（VidCom2）。通过量化每帧的独特性，VidCom2自适应地调整帧间的压缩强度，有效保留关键信息，同时减少视频序列中的冗余。大量实验表明，VidCom2在多种VideoLLM和基准测试中表现出色，使用仅25%的视觉标记，VidCom2在LLaVA-OV上实现了99.6%的原始性能，同时减少了70.8%的LLM生成延迟。

🔬 方法详解

问题定义：论文要解决的是视频大语言模型在处理大量视觉标记时的效率问题，现有方法在压缩过程中容易忽视帧间的独特信息，导致信息损失和实现上的不兼容性。

核心思路：论文的核心解决思路是通过量化每帧的独特性，动态调整压缩强度，从而在保留关键信息的同时减少冗余。这种设计旨在提高视频理解的效率和准确性。

技术框架：整体架构包括三个主要模块：帧独特性量化模块、压缩强度调整模块和推理加速模块。首先，量化每帧的独特性，然后根据量化结果自适应调整压缩强度，最后进行高效推理。

关键创新：最重要的技术创新点在于提出了帧压缩调整策略，使得VidCom2能够与其他标记压缩方法兼容，进一步提升性能。这一策略在动态调整压缩强度方面具有显著优势。

关键设计：在设计中，关键参数包括压缩强度的自适应调整机制，以及损失函数的选择，以确保在压缩过程中尽可能保留重要信息。网络结构方面，VidCom2采用了与现代架构兼容的设计，确保高效的推理过程。

📊 实验亮点

实验结果表明，VidCom2在LLaVA-OV上使用仅25%的视觉标记，仍能实现99.6%的原始性能，同时将LLM生成延迟降低了70.8%。这一显著提升展示了VidCom2在视频理解任务中的强大能力和效率。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括视频分析、智能监控、自动驾驶等场景，能够显著提升视频处理的效率和准确性。未来，随着视频数据量的持续增长，VidCom2的技术将为实时视频理解和处理提供重要支持，推动相关领域的发展。

📄 摘要（原文）

Video large language models (VideoLLM) excel at video understanding, but face efficiency challenges due to the quadratic complexity of abundant visual tokens. Our systematic analysis of token compression methods for VideoLLMs reveals two critical issues: (i) overlooking distinctive visual signals across frames, leading to information loss; (ii) suffering from implementation constraints, causing incompatibility with modern architectures or efficient operators. To address these challenges, we distill three design principles for VideoLLM token compression and propose a plug-and-play inference acceleration framework "Video Compression Commander" (VidCom2). By quantifying each frame's uniqueness, VidCom2 adaptively adjusts compression intensity across frames, effectively preserving essential information while reducing redundancy in video sequences. Extensive experiments across various VideoLLMs and benchmarks demonstrate the superior performance and efficiency of our VidCom2. With only 25% visual tokens, VidCom2 achieves 99.6% of the original performance on LLaVA-OV while reducing 70.8% of the LLM generation latency. Notably, our Frame Compression Adjustment strategy is compatible with other token compression methods to further improve their performance. Our code is available at https://github.com/xuyang-liu16/VidCom2.