Fast3D: Accelerating 3D Multi-modal Large Language Models for Efficient 3D Scene Understanding

📄 arXiv: 2507.09334v1 📥 PDF

作者: Wencan Huang, Daizong Liu, Wei Hu

分类: cs.CV

发布日期: 2025-07-12

备注: Accepted by ACM MM 2025

🔗 代码/项目: GITHUB

💡 一句话要点

Fast3D：加速3D多模态大语言模型，实现高效3D场景理解

🎯 匹配领域: 支柱三：空间感知与语义 (Perception & Semantics) 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 3D场景理解 多模态大语言模型 视觉Token剪枝 全局注意力预测 样本自适应 模型加速 计算效率

📋 核心要点

  1. 3D多模态大语言模型计算效率低，处理大量视觉tokens是主要瓶颈，限制了实际应用。
  2. Fast3D通过全局注意力预测和样本自适应剪枝，在不修改模型参数的前提下，实现高效的视觉token剪枝。
  3. 实验表明，Fast3D在高剪枝率下仍能保持良好的性能，并在多个3D场景理解基准测试中表现出色。

📝 摘要（中文）

3D多模态大语言模型(MLLM)在场景理解方面表现出卓越的能力，但其计算效率低下，严重阻碍了实际部署。主要瓶颈在于处理大量用于全面3D场景表示的以对象为中心的视觉tokens。虽然视觉token剪枝在加速2D MLLM方面显示出潜力，但由于token结构的根本差异，其在3D领域的适用性仍未得到充分探索。本文揭示了两个关键见解：(1) 对象级3D token表示中存在显著的冗余，类似于2D系统中patch级别的冗余；(2) 全局注意力模式在识别3D上下文中非必要token方面表现出强大的预测能力。基于这些观察，我们提出了Fast3D，一个用于3D MLLM的即插即用视觉token剪枝框架，具有两项技术创新：(1) 全局注意力预测(GAP)，其中轻量级神经网络学习预测目标模型的全局注意力分布，从而实现高效的token重要性估计，以进行精确的剪枝指导；(2) 样本自适应视觉token剪枝(SAP)，它通过基于注意力的复杂度评估引入动态token预算，根据输入特征自动调整逐层剪枝率。这两项技术都在不修改目标模型参数的情况下运行。在五个基准上的广泛评估验证了Fast3D的有效性，尤其是在高视觉token剪枝率下。

🔬 方法详解

问题定义：现有3D多模态大语言模型在3D场景理解任务中面临计算效率瓶颈，主要原因是需要处理大量的对象中心视觉tokens。这些tokens虽然提供了全面的场景表示，但也带来了巨大的计算负担，限制了模型的实际部署。现有的视觉token剪枝方法主要针对2D图像，无法直接应用于3D场景，因为3D tokens的结构和特性与2D tokens存在显著差异。

核心思路：Fast3D的核心思路是利用全局注意力机制预测token的重要性，并根据输入样本的复杂度自适应地调整剪枝比例。该方法基于两个关键观察：一是对象级别的3D tokens存在冗余；二是全局注意力模式能够有效预测非必要的tokens。通过学习目标模型的注意力分布，Fast3D能够高效地估计token的重要性，并进行精确的剪枝指导。

技术框架：Fast3D是一个即插即用的视觉token剪枝框架，包含两个主要模块：全局注意力预测（GAP）和样本自适应视觉token剪枝（SAP）。GAP模块使用一个轻量级的神经网络来预测目标模型的全局注意力分布。SAP模块则根据GAP模块预测的注意力分布，为每个样本动态地调整token预算，并进行逐层剪枝。整个框架无需修改目标模型的参数，可以方便地集成到现有的3D MLLM中。

关键创新：Fast3D的关键创新在于提出了全局注意力预测（GAP）和样本自适应视觉token剪枝（SAP）两种技术。GAP通过学习目标模型的注意力分布，实现了高效的token重要性估计，避免了直接计算注意力矩阵的开销。SAP则根据输入样本的复杂度动态地调整剪枝比例，使得模型能够更好地适应不同的场景。

关键设计：GAP模块使用一个轻量级的神经网络，例如多层感知机（MLP），来预测目标模型的全局注意力分布。该网络的输入是视觉tokens的特征，输出是每个token的注意力权重。SAP模块使用基于注意力的复杂度评估方法来确定每个样本的token预算。具体来说，它计算所有tokens的平均注意力权重，并将其作为样本复杂度的度量。然后，根据预设的剪枝率和样本复杂度，动态地调整每个样本的token预算。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

Fast3D在五个基准测试中进行了广泛的评估，结果表明其在高视觉token剪枝率下仍然有效。例如，在ScanQA数据集上，Fast3D在剪枝率达到80%时，仍然能够保持与原始模型相近的性能。此外，Fast3D还能够显著提高模型的推理速度，降低计算成本。与基线方法相比，Fast3D在多个数据集上都取得了显著的性能提升。

🎯 应用场景

Fast3D具有广泛的应用前景，可以应用于机器人导航、自动驾驶、虚拟现实、增强现实等领域。通过提高3D场景理解的效率，Fast3D可以降低计算成本，提高响应速度，从而促进这些技术的普及和应用。此外，Fast3D还可以应用于资源受限的设备上，例如移动设备和嵌入式系统，使得这些设备也能够进行复杂的3D场景理解任务。

📄 摘要（原文）

While 3D Multi-modal Large Language Models (MLLMs) demonstrate remarkable scene understanding capabilities, their practical deployment faces critical challenges due to computational inefficiency. The key bottleneck stems from processing excessive object-centric visual tokens required for comprehensive 3D scene representation. Although visual token pruning has shown promise in accelerating 2D MLLMs, its applicability to 3D domains remains largely unexplored due to fundamental disparities in token structures. In this paper, we reveal two critical insights: (1) Significant redundancy exists in object-level 3D token representations, analogous to patch-level redundancy in 2D systems; (2) Global attention patterns exhibit strong predictive power for identifying non-essential tokens in 3D contexts. Building on these observations, we propose Fast3D, a plug-and-play visual token pruning framework for 3D MLLMs featuring two technical innovations: (1) Global Attention Prediction (GAP), where a lightweight neural network learns to predict the global attention distributions of the target model, enabling efficient token importance estimation for precise pruning guidance; (2) Sample-Adaptive visual token Pruning (SAP), which introduces dynamic token budgets through attention-based complexity assessment, automatically adjusting layer-wise pruning ratios based on input characteristics. Both of these two techniques operate without modifying the parameters of the target model. Extensive evaluations across five benchmarks validate the effectiveness of Fast3D, particularly under high visual token pruning ratios. Code is available at https://github.com/wencan25/Fast3D