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

VidCom2：即插即用视频大语言模型推理加速框架，提升效率并保持性能

🎯 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 推理加速 token压缩 自适应压缩 视频理解

📋 核心要点

  1. 现有VideoLLM的token压缩方法忽略了视频帧间的差异性，导致关键信息丢失，且与现代架构兼容性差。
  2. VidCom2通过量化帧的独特性，自适应调整压缩强度，在减少冗余的同时，保留关键信息。
  3. 实验表明，VidCom2仅使用25%的视觉token，即可达到原始性能的99.6%，并显著降低LLM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，但由于大量视觉token的二次复杂度，面临效率挑战。我们对VideoLLM的token压缩方法进行了系统分析，揭示了两个关键问题：(i)忽略了跨帧的独特视觉信号，导致信息丢失；(ii)受到实现约束，导致与现代架构或高效算子的不兼容。为了解决这些挑战，我们提炼了VideoLLM token压缩的三个设计原则，并提出了一个即插即用的推理加速框架“Video Compression Commander”(VidCom2)。通过量化每个帧的独特性，VidCom2自适应地调整跨帧的压缩强度，有效地保留了重要信息，同时减少了视频序列中的冗余。在各种VideoLLM和基准测试中进行的大量实验证明了VidCom2的卓越性能和效率。仅使用25%的视觉token，VidCom2在LLaVA-OV上实现了原始性能的99.6%，同时减少了70.8%的LLM生成延迟。值得注意的是，我们的帧压缩调整策略与其他token压缩方法兼容，可以进一步提高它们的性能。我们的代码可在https://github.com/xuyang-liu16/VidCom2获取。

🔬 方法详解

问题定义：VideoLLM在视频理解任务中面临计算效率瓶颈，主要原因是视觉token数量庞大，导致计算复杂度呈二次方增长。现有的token压缩方法要么会丢失关键帧的信息，要么与现有的高效计算架构不兼容，无法充分发挥硬件性能。

核心思路：VidCom2的核心思路是根据视频帧的独特性自适应地调整压缩强度。对于包含重要信息的关键帧，降低压缩比率，以保留更多信息；对于冗余帧，则提高压缩比率，以减少计算量。这种自适应压缩策略旨在在性能和效率之间取得平衡。

技术框架：VidCom2是一个即插即用的框架，可以集成到现有的VideoLLM架构中。其主要流程包括：1) 帧独特性量化：使用某种度量标准（具体方法未知）来评估每一帧的独特性或信息量。2) 压缩强度调整：根据帧的独特性，动态调整压缩比率。3) token压缩：使用选定的token压缩方法（例如，token选择、token合并等）对视觉token进行压缩。4) VideoLLM推理：将压缩后的token输入到VideoLLM中进行推理。

关键创新：VidCom2的关键创新在于其自适应的帧压缩调整策略。与传统的静态压缩方法不同，VidCom2能够根据视频内容的动态变化，智能地分配计算资源，从而在保证性能的同时，显著提高计算效率。这种自适应性是其优于现有方法的本质区别。

关键设计：论文中提到量化帧的独特性，但具体方法未知。压缩强度调整策略的具体实现方式也未知，可能涉及到一些参数的设置，例如，独特性阈值、压缩比率的上下限等。此外，所选择的token压缩方法的具体实现也会影响最终的性能。损失函数方面，论文未提及专门的训练或微调过程，VidCom2似乎是直接应用于预训练的VideoLLM。

🖼️ 关键图片

fig_0
fig_1
fig_2

📊 实验亮点

VidCom2在多个VideoLLM和基准测试中表现出色。在LLaVA-OV上，仅使用25%的视觉token，VidCom2就达到了原始性能的99.6%，同时降低了70.8%的LLM生成延迟。此外，VidCom2的帧压缩调整策略还可以与其他token压缩方法结合使用，进一步提升性能。

🎯 应用场景

VidCom2可广泛应用于各种需要高效视频理解的场景，例如智能监控、自动驾驶、视频会议、在线教育等。通过降低计算成本和延迟，VidCom2能够使VideoLLM在资源受限的设备上运行，并支持实时视频分析应用。未来，该技术有望推动视频AI在更多领域的普及和应用。

📄 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.