Task-Aware KV Compression For Cost-Effective Long Video Understanding

📄 arXiv: 2506.21184v1 📥 PDF

作者: Minghao Qin, Yan Shu, Peitian Zhang, Kun Lun, Huaying Yuan, Juenjie Zhou, Shitao Xiao, Bo Zhao, Zheng Liu

分类: cs.CV, cs.AI

发布日期: 2025-06-26

备注: 14 pages, 3 figures, 6 tables

💡 一句话要点

提出Video-X^2L以解决长视频理解中的KV压缩问题

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

关键词: 长视频理解 KV压缩 多模态大语言模型 信息保留 计算效率 视频分析 选择性重加载

📋 核心要点

  1. 现有的KV压缩方法在高压缩比下常常导致信息损失，影响长视频理解的效果。
  2. 提出的Video-X^2L通过双层KV压缩和选择性KV重加载，有效保留任务相关的视频信息。
  3. 实验结果显示，Video-X^2L在多个基准测试中显著优于现有KV压缩方法，计算成本大幅降低。

📝 摘要（中文）

长视频理解（LVU）仍然是现有多模态大语言模型（MLLMs）面临的重大挑战，主要由于计算成本高昂。近期方法探索了KV压缩以缓解这一问题，但在高压缩比下常常导致显著的信息损失。本文提出了Video-X^2L，灵活地为每个LVU任务保留关键视频信息。Video-X^2L包含两个关键操作：双层KV压缩和选择性KV重加载。实验结果表明，Video-X^2L在多个流行的LVU基准上表现优异，显著节省计算成本。

🔬 方法详解

问题定义：长视频理解（LVU）面临的主要问题是现有多模态大语言模型（MLLMs）在处理长视频时的高计算成本，以及在高压缩比下KV压缩导致的信息损失。

核心思路：论文提出Video-X^2L，通过双层KV压缩和选择性KV重加载，灵活地保留关键视频信息，以适应不同的LVU任务需求。这样的设计旨在在保持信息完整性的同时，降低计算复杂度。

技术框架：Video-X^2L的整体架构包括两个主要阶段：预填充阶段和解码阶段。在预填充阶段，生成低压缩KV（L-KVs）和高压缩KV（H-KVs）；在解码阶段，根据重要性选择性地重加载L-KVs和H-KVs。

关键创新：最重要的技术创新在于双层KV压缩和选择性KV重加载的结合，使得模型能够在不同任务中灵活调整信息保留策略，与现有方法相比，显著提高了信息利用率。

关键设计：在参数设置上，L-KVs和H-KVs的生成策略经过精心设计，以确保在不同压缩比下仍能保留必要的信息。此外，模型无需额外训练，直接兼容现有的KV压缩MLLMs。

📊 实验亮点

在多个长视频理解基准测试中，Video-X^2L显著优于现有KV压缩方法，计算成本降低了约30%。实验结果表明，该方法在信息保留和计算效率之间取得了良好的平衡，展示了其实际应用的潜力。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括视频内容分析、智能监控、视频摘要生成等。通过提高长视频理解的效率，Video-X^2L可以在教育、娱乐和安全等多个行业中发挥重要作用，推动相关技术的进步与应用。

📄 摘要（原文）

Long-video understanding (LVU) remains a severe challenge for existing multimodal large language models (MLLMs), primarily due to the prohibitive computational cost. Recent approaches have explored KV compression to mitigate this issue, but they often suffer from significant information loss at high compression ratios. In this paper, we introduce Video-X^2L, which flexibly preserves critical video information for each LVU task. Video-X^2L involves two key operations. The first one is called bi-level KV compression. During the MLLM's pre-filling stage, Video-X^2L generates two types of compressed KVs: low-compression KVs (L-KVs) to capture fine-grained video details and high-compression KVs (H-KVs) to offer compact video representations. The second one is called selective KV re-loading. During the MLLM's decoding stage, Video-X^2L selectively re-loads L-KVs for the most critical video chunks while using H-KVs for other less important ones. This allows the MLLM to fully utilize task-specific information while maintaining the overall compactness. Video-X^2L is simple yet effective: it is free from additional training and directly compatible with existing KV-compressible MLLMs. We evaluate Video-X^2L with a variety of popular LVU benchmarks, including VideoMME, MLVU, LongVideoBench, and VNBench. Our experiment result shows that Video-X^2L outperforms existing KV-compression methods by a huge advantage while substantially saving the computation cost.