Viper-F1: Fast and Fine-Grained Multimodal Understanding with Cross-Modal State-Space Modulation
作者: Quoc-Huy Trinh
分类: cs.CV
发布日期: 2025-11-14 (更新: 2025-11-18)
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💡 一句话要点
Viper-F1：利用跨模态状态空间调制实现快速精细的多模态理解
🎯 匹配领域: 支柱一：机器人控制 (Robot Control) 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)
关键词: 多模态学习 视觉语言模型 状态空间模型 细粒度理解 高效推理
📋 核心要点
- 现有多模态模型依赖Transformer注意力机制，计算复杂度高，难以在资源受限设备上部署。
- Viper-F1采用Liquid状态空间模型替代注意力，并引入Token-Grid相关模块增强视觉定位能力。
- 实验表明，Viper-F1在多个基准测试中实现了高效且准确的细粒度多模态理解。
📝 摘要（中文）
多模态大型语言模型（MLLM）在视觉-语言理解方面取得了显著进展，但其高计算成本限制了在资源受限场景中的部署，如机器人操作、个人助理和智能相机。现有方法大多依赖于基于Transformer的交叉注意力，其二次复杂度阻碍了效率。此外，小型视觉-语言模型通常难以精确捕捉细粒度的、与任务相关的视觉区域，导致在细粒度推理任务上的性能下降，限制了它们在现实世界中的有效性。为了解决这些问题，我们引入了Viper-F1，一种混合状态空间视觉-语言模型，它用高效的Liquid状态空间动力学取代了注意力机制。为了进一步增强视觉定位，我们提出了Token-Grid相关模块，该模块计算文本token和图像patch之间的轻量级相关性，并通过FiLM条件作用来调节状态空间动力学。这使得模型能够选择性地强调与文本提示相关的视觉区域，同时保持线性时间推理。在多个基准测试上的实验结果表明，Viper-F1以显著提高的效率实现了准确、细粒度的理解。
🔬 方法详解
问题定义：现有视觉-语言模型，特别是小型模型，在处理需要细粒度视觉理解的任务时，性能会显著下降。这是因为它们难以准确地将文本信息与图像中的特定区域对应起来。此外，Transformer架构中的交叉注意力机制计算复杂度高，限制了模型在资源受限设备上的应用。
核心思路：Viper-F1的核心思路是利用状态空间模型（SSM）替代Transformer中的注意力机制，以降低计算复杂度，提高推理效率。同时，引入Token-Grid相关模块，通过计算文本token和图像patch之间的相关性，来增强模型对图像细粒度信息的感知能力。通过FiLM条件作用，将文本信息融入到状态空间模型的动态演化过程中，从而实现更精准的视觉定位。
技术框架：Viper-F1是一个混合状态空间视觉-语言模型。其整体架构包含以下几个主要模块：1) 视觉编码器：用于提取图像的特征表示。2) 文本编码器：用于提取文本的特征表示。3) Liquid状态空间模型：用于融合视觉和文本信息，进行多模态推理。4) Token-Grid相关模块：用于计算文本token和图像patch之间的相关性，并生成FiLM调节参数。5) FiLM层：利用Token-Grid相关模块生成的参数，对状态空间模型的动态演化过程进行调节。
关键创新：Viper-F1的关键创新在于：1) 使用Liquid状态空间模型替代Transformer注意力，显著降低了计算复杂度，实现了线性时间推理。2) 提出了Token-Grid相关模块，通过计算文本token和图像patch之间的相关性，增强了模型对图像细粒度信息的感知能力。3) 利用FiLM条件作用，将文本信息融入到状态空间模型的动态演化过程中，实现了更精准的视觉定位。
关键设计：Token-Grid相关模块通过计算文本token和图像patch之间的余弦相似度来衡量它们之间的相关性。然后，利用这些相关性系数生成FiLM调节参数，用于调节状态空间模型的A和B矩阵。具体来说，A矩阵控制状态的演化速度，B矩阵控制输入对状态的影响。通过调节这两个矩阵，模型可以根据文本信息，选择性地强调图像中的相关区域。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
论文在多个基准测试上验证了Viper-F1的有效性。实验结果表明，Viper-F1在保持较高准确率的同时，显著降低了计算复杂度。例如，在某个细粒度视觉问答任务上，Viper-F1的性能与基于Transformer的模型相当，但推理速度提高了数倍。此外，消融实验也验证了Token-Grid相关模块和FiLM条件作用对模型性能的贡献。
🎯 应用场景
Viper-F1具有广泛的应用前景，包括机器人操作、个人助理、智能相机、自动驾驶等领域。其高效的计算性能和精确的细粒度理解能力，使其能够胜任资源受限环境下的复杂任务。例如，在机器人操作中，Viper-F1可以帮助机器人理解人类的指令，并精确地定位和操作物体。在智能相机中，Viper-F1可以用于图像搜索、场景理解和目标检测等任务。
📄 摘要（原文）
Recent advances in multimodal large language models (MLLMs) have enabled impressive progress in vision-language understanding, yet their high computational cost limits deployment in resource-constrained scenarios such as robotic manipulation, personal assistants, and smart cameras. Most existing methods rely on Transformer-based cross-attention, whose quadratic complexity hinders efficiency. Moreover, small vision-language models often struggle to precisely capture fine-grained, task-relevant visual regions, leading to degraded performance on fine-grained reasoning tasks that limit their effectiveness in the real world. To address these issues, we introduce Viper-F1, a Hybrid State-Space Vision-Language Model that replaces attention with efficient Liquid State-Space Dynamics. To further enhance visual grounding, we propose a Token-Grid Correlation Module, which computes lightweight correlations between text tokens and image patches and modulates the state-space dynamics via FiLM conditioning. This enables the model to selectively emphasize visual regions relevant to the textual prompt while maintaining linear-time inference. Experimental results across multiple benchmarks demonstrate that Viper-F1 achieves accurate, fine-grained understanding with significantly improved efficiency.