BcQLM: Efficient Vision-Language Understanding with Distilled Q-Gated Cross-Modal Fusion

📄 arXiv: 2509.08715v1 📥 PDF

作者: Sike Xiang, Shuang Chen, Amir Atapour-Abarghouei

分类: cs.CV

发布日期: 2025-09-10

🔗 代码/项目: GITHUB

💡 一句话要点

提出基于BreezeCLIP的BcQLM轻量级MLLM框架，用于高效视觉语言理解。

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

关键词: 多模态学习 视觉问答 轻量级模型 模型压缩 跨模态融合 BreezeCLIP Q-Gated

📋 核心要点

  1. 现有MLLM模型参数量巨大，难以在资源受限的环境中部署，限制了其应用范围。
  2. 提出BcQLM框架，核心是使用轻量级但强大的BreezeCLIP视觉语言编码器，降低计算成本。
  3. 实验表明，BcQLM在多个数据集上实现了与标准尺寸MLLM相当的性能，同时显著降低了计算成本。

📝 摘要（中文）

随着多模态大型语言模型（MLLM）的发展，其大规模架构对资源受限环境中的部署提出了挑战。在大型模型时代，能源效率、计算可扩展性和环境可持续性至关重要，开发轻量级和高性能模型对于实际应用至关重要。因此，我们提出了一种用于端到端视觉问答的轻量级MLLM框架。我们提出的方法以BreezeCLIP为中心，这是一个紧凑而强大的视觉语言编码器，针对高效的多模态理解进行了优化。我们的模型总共只有12亿个参数，显著降低了计算成本，同时实现了与标准尺寸MLLM相当的性能。在多个数据集上进行的实验进一步验证了其在平衡准确性和效率方面的有效性。模块化和可扩展的设计使得能够推广到更广泛的多模态任务。所提出的轻量级视觉语言框架被称为BcQLM（BreezeCLIP增强的Q-Gated多模态语言模型）。它为在实际硬件约束下可部署的MLLM提供了一条有希望的途径。源代码可在https://github.com/thico0224/BcQLM获得。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决多模态大型语言模型（MLLM）在资源受限环境下部署困难的问题。现有MLLM模型通常参数量巨大，计算复杂度高，难以在边缘设备或低功耗设备上运行，限制了其在实际场景中的应用。

核心思路：论文的核心思路是设计一个轻量级但性能强大的MLLM框架，通过优化视觉语言编码器和融合机制，在保证模型性能的同时，显著降低计算成本。具体而言，使用BreezeCLIP作为视觉语言编码器，并采用Q-Gated跨模态融合机制。

技术框架：BcQLM框架主要包含以下几个模块：1) BreezeCLIP视觉语言编码器：用于提取图像和文本的特征表示。2) Q-Gated跨模态融合模块：用于将视觉和语言特征进行融合，实现跨模态信息的交互。3) 语言模型：用于生成最终的答案。整体流程是：首先，使用BreezeCLIP提取图像和问题的特征；然后，使用Q-Gated模块进行跨模态融合；最后，将融合后的特征输入到语言模型中，生成答案。

关键创新：论文的关键创新在于：1) 提出了BreezeCLIP，一个轻量级但强大的视觉语言编码器，能够在保证性能的同时，显著降低计算成本。2) 采用了Q-Gated跨模态融合机制，能够有效地融合视觉和语言特征，提高模型的理解能力。

关键设计：BreezeCLIP的具体结构细节未知，但强调了其轻量化设计。Q-Gated融合模块的具体实现细节也未知，但推测使用了某种门控机制来控制视觉和语言特征的融合程度。损失函数和训练策略等细节未在摘要中提及。

📊 实验亮点

BcQLM模型仅使用12亿参数，在多个数据集上实现了与标准尺寸MLLM相当的性能，同时显著降低了计算成本。具体性能数据和对比基线未在摘要中给出，但强调了其在准确性和效率之间的平衡。

🎯 应用场景

BcQLM框架具有广泛的应用前景，例如：移动设备上的视觉问答、智能家居中的图像理解、机器人导航等。该研究的实际价值在于降低了MLLM的部署成本，使其能够在资源受限的环境中运行，从而拓展了MLLM的应用范围。未来，该框架可以进一步优化，以实现更高的性能和更低的计算成本。

📄 摘要（原文）

As multimodal large language models (MLLMs) advance, their large-scale architectures pose challenges for deployment in resource-constrained environments. In the age of large models, where energy efficiency, computational scalability and environmental sustainability are paramount, the development of lightweight and high-performance models is critical for real-world applications. As such, we propose a lightweight MLLM framework for end-to-end visual question answering. Our proposed approach centres on BreezeCLIP, a compact yet powerful vision-language encoder optimised for efficient multimodal understanding. With only 1.2 billion parameters overall, our model significantly reduces computational cost while achieving performance comparable to standard-size MLLMs. Experiments conducted on multiple datasets further validate its effectiveness in balancing accuracy and efficiency. The modular and extensible design enables generalisation to broader multimodal tasks. The proposed lightweight vision-language framework is denoted as BcQLM (BreezeCLIP-enhanced Q-Gated Multimodal Language Model). It offers a promising path toward deployable MLLMs under practical hardware constraints. The source code is available at https://github.com/thico0224/BcQLM.