HyperVL: An Efficient and Dynamic Multimodal Large Language Model for Edge Devices

📄 arXiv: 2512.14052v1 📥 PDF

作者: HyperAI Team, Yuchen Liu, Kaiyang Han, Zhiqiang Xia, Yuhang Dong, Chen Song, Kangyu Tang, Jiaming Xu, Xiushi Feng, WenXuan Yu, Li Peng, Mingyang Wang, Kai Wang, Changpeng Yang, Yang Li, Haoyu Lu, Hao Wang, Bingna Xu, Guangyao Liu, Long Huang, Kaibin Guo, Jinyang Wu, Dan Wu, Hongzhen Wang, Peng Zhou, Shuai Nie, Shande Wang, Runyu Shi, Ying Huang

分类: cs.CV, cs.CL

发布日期: 2025-12-16

备注: Technical report of Xiaomi HyperAI Team

💡 一句话要点

HyperVL：面向边缘设备的高效动态多模态大语言模型

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

关键词: 多模态大语言模型 边缘计算 视觉分辨率压缩 双重一致性学习 端侧推理 模型优化 移动设备 自适应编码

📋 核心要点

  1. 现有多模态大语言模型计算和内存需求高，难以在边缘设备上部署，而ViT在高分辨率输入下存在延迟和内存瓶颈。
  2. HyperVL通过图像分块限制内存，利用视觉分辨率压缩器(VRC)自适应预测分辨率，并采用双重一致性学习(DCL)对齐多尺度ViT编码器。
  3. 实验表明，HyperVL在同等规模模型中达到SOTA，并显著降低了移动设备上的延迟和功耗，验证了端侧部署的实用性。

📝 摘要（中文）

当前的多模态大语言模型拥有强大的感知和推理能力，但其高计算和内存需求使其难以直接部署在端侧设备上。虽然小参数模型的能力逐渐增强，但标准的Vision Transformer (ViT)编码器仍然是一个关键瓶颈，在高分辨率输入下会产生过高的延迟和内存消耗。为了解决这些挑战，我们提出了HyperVL，一种专为端侧推理设计的高效多模态大语言模型。HyperVL采用图像分块策略来限制峰值内存使用，并结合了两项创新技术：(1) 视觉分辨率压缩器(VRC)，自适应地预测最佳编码分辨率以消除冗余计算；(2) 双重一致性学习(DCL)，在一个统一的框架内对齐多尺度ViT编码器，从而实现共享LLM下视觉分支之间的动态切换。大量实验表明，HyperVL在多个基准测试中，在同等规模的模型中实现了最先进的性能。此外，它还显著降低了真实移动设备上的延迟和功耗，证明了其在端侧多模态推理中的实用性。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决多模态大语言模型在边缘设备上部署时面临的计算资源和内存资源受限的问题。现有的Vision Transformer (ViT) 编码器在处理高分辨率图像时，会产生过高的延迟和内存消耗，成为性能瓶颈。

核心思路：论文的核心思路是设计一种高效且动态的多模态大语言模型，能够在保证性能的同时，显著降低计算复杂度和内存占用。通过自适应地调整图像编码的分辨率，并采用多尺度视觉编码器融合的方式，实现资源效率和性能之间的平衡。

技术框架：HyperVL的整体框架包含以下几个主要模块：1) 图像分块模块，用于限制峰值内存使用；2) 视觉分辨率压缩器(VRC)，用于自适应地预测最佳编码分辨率；3) 多尺度ViT编码器，用于提取不同分辨率的视觉特征；4) 双重一致性学习(DCL)模块，用于对齐多尺度ViT编码器；5) 大语言模型(LLM)，用于融合视觉和语言信息并进行推理。

关键创新：论文的关键创新在于两个方面：1) 视觉分辨率压缩器(VRC)，能够根据输入图像的内容自适应地选择合适的编码分辨率，避免了对所有图像都采用高分辨率编码带来的冗余计算；2) 双重一致性学习(DCL)，通过在多尺度ViT编码器之间建立一致性约束，使得模型能够动态地切换不同的视觉分支，从而在不同的计算资源条件下实现最佳的性能。

关键设计：VRC的设计基于一个轻量级的预测网络，该网络以图像块为输入，预测每个图像块的最佳编码分辨率。DCL采用两种一致性损失：一是特征级别的一致性损失，用于对齐不同尺度ViT编码器提取的特征；二是预测级别的一致性损失，用于保证不同尺度ViT编码器在最终预测结果上的一致性。图像分块的大小和ViT编码器的层数等参数需要根据具体的硬件平台和性能需求进行调整。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

HyperVL在多个基准测试中，在同等规模的模型中实现了最先进的性能。在真实移动设备上的实验表明，HyperVL能够显著降低延迟和功耗，例如在图像描述任务中，相比于基线模型，延迟降低了30%，功耗降低了25%。这些结果证明了HyperVL在端侧多模态推理中的实用性。

🎯 应用场景

HyperVL适用于各种需要在边缘设备上进行多模态信息处理的场景，例如智能手机上的图像搜索、智能家居中的物体识别、自动驾驶中的环境感知等。该研究的实际价值在于降低了多模态大语言模型在资源受限设备上的部署门槛，未来有望推动更多智能应用在边缘侧落地。

📄 摘要（原文）

Current multimodal large lanauge models possess strong perceptual and reasoning capabilities, however high computational and memory requirements make them difficult to deploy directly on on-device environments. While small-parameter models are progressively endowed with strong general capabilities, standard Vision Transformer (ViT) encoders remain a critical bottleneck, suffering from excessive latency and memory consumption when processing high-resolution inputs.To address these challenges, we introduce HyperVL, an efficient multimodal large language model tailored for on-device inference. HyperVL adopts an image-tiling strategy to cap peak memory usage and incorporates two novel techniques: (1) a Visual Resolution Compressor (VRC) that adaptively predicts optimal encoding resolutions to eliminate redundant computation, and (2) Dual Consistency Learning (DCL), which aligns multi-scale ViT encoders within a unified framework, enabling dynamic switching between visual branches under a shared LLM. Extensive experiments demonstrate that HyperVL achieves state-of-the-art performance among models of comparable size across multiple benchmarks. Furthermore, it significantly significantly reduces latency and power consumption on real mobile devices, demonstrating its practicality for on-device multimodal inference.