EventFlash: Towards Efficient MLLMs for Event-Based Vision
作者: Shaoyu Liu, Jianing Li, Guanghui Zhao, Yunjian Zhang, Wen Jiang, Ming Li, Xiangyang Ji
分类: cs.CV
发布日期: 2026-02-03
💡 一句话要点
EventFlash：面向事件视觉的高效多模态大语言模型，通过时空稀疏化加速推理。
🎯 匹配领域: 支柱八：物理动画 (Physics-based Animation) 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)
关键词: 事件视觉 多模态大语言模型 时空稀疏化 事件流处理 自适应时间窗口 稀疏注意力 高效推理
📋 核心要点
- 现有基于事件的MLLM计算成本高，因为它们忽略了事件数据的时空稀疏性，采用类似图像的密集处理方式。
- EventFlash通过时空token稀疏化来减少数据冗余并加速推理，包括自适应时间窗口聚合和稀疏密度引导的注意力模块。
- EventFlash在吞吐量上实现了12.4倍的提升，并支持更长的事件流处理，显著优于现有方法。
📝 摘要（中文）
本文提出EventFlash，一种新颖高效的多模态大语言模型(MLLM)，旨在探索时空token稀疏化，以减少数据冗余并加速推理。现有基于事件的MLLM通常依赖于密集的图像式处理范式，忽略了事件流的时空稀疏性，导致计算成本高昂。为此，我们构建了EventMind，一个大规模、场景多样的包含超过50万指令集的数据集，提供短时和长时事件流序列，以支持我们的课程学习策略。此外，我们提出了一个自适应时间窗口聚合模块，用于高效的时间采样，该模块自适应地压缩时间token，同时保留关键的时间线索。最后，设计了一个稀疏密度引导的注意力模块，通过选择信息丰富的区域并抑制空或稀疏区域来提高空间token效率。实验结果表明，EventFlash在保持可比性能的同时，吞吐量比基线(EventFlash-Zero)提高了12.4倍。它支持高达1000个bin的长程事件流处理，显著优于EventGPT的5-bin限制。我们相信EventFlash可以作为事件视觉的高效基础模型。
🔬 方法详解
问题定义：现有基于事件的MLLM通常采用类似图像的密集处理方式，忽略了事件数据的时空稀疏性。这导致了高昂的计算成本，限制了其在资源受限场景中的应用。此外，现有模型在处理长时事件流时存在局限性，难以捕捉长时间依赖关系。
核心思路：EventFlash的核心思路是利用事件数据的时空稀疏性，通过token稀疏化来减少计算冗余，从而提高推理效率。具体来说，通过自适应地聚合时间窗口和选择信息丰富的空间区域，减少需要处理的token数量，同时保留关键信息。
技术框架：EventFlash的整体框架包括以下几个主要模块：1) EventMind数据集：用于训练和评估模型的大规模事件数据集。2) 自适应时间窗口聚合模块：用于高效地对时间维度进行采样，压缩时间token。3) 稀疏密度引导的注意力模块：用于选择信息丰富的空间区域，抑制空或稀疏区域。整个流程是，首先将事件数据输入到时间窗口聚合模块，然后将输出传递给稀疏密度引导的注意力模块，最后将处理后的特征输入到MLLM进行下游任务。
关键创新：EventFlash的关键创新在于其时空token稀疏化策略。与现有方法不同，EventFlash不是简单地将事件数据转换为密集的图像表示，而是自适应地选择重要的时空区域进行处理。这种方法能够显著减少计算量，同时保留关键信息。稀疏密度引导的注意力机制是另一个创新点，它能够有效地选择信息丰富的区域，并抑制不重要的区域。
关键设计：自适应时间窗口聚合模块通过学习每个时间bin的重要性，动态地调整窗口大小。稀疏密度引导的注意力模块使用一个密度估计器来估计每个空间区域的密度，并根据密度值来选择需要关注的区域。损失函数方面，采用了交叉熵损失和对比学习损失，以提高模型的分类和表示能力。EventMind数据集包含超过50万个指令集，涵盖了各种场景和任务，为模型的训练提供了充足的数据。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
EventFlash在实验中表现出显著的性能提升。与基线模型EventFlash-Zero相比，EventFlash实现了12.4倍的吞吐量提升，同时保持了可比的性能。此外，EventFlash能够处理高达1000个bin的长程事件流，显著优于EventGPT的5-bin限制。这些结果表明，EventFlash是一种高效且有效的事件视觉基础模型。
🎯 应用场景
EventFlash在自动驾驶、机器人导航、监控等领域具有广泛的应用前景。其高效的计算能力使其能够在资源受限的边缘设备上部署，实现实时事件处理。例如，在自动驾驶中，EventFlash可以用于快速检测和识别道路上的障碍物，提高驾驶安全性。在机器人导航中，它可以帮助机器人更好地理解周围环境，实现更精确的导航。
📄 摘要（原文）
Event-based multimodal large language models (MLLMs) enable robust perception in high-speed and low-light scenarios, addressing key limitations of frame-based MLLMs. However, current event-based MLLMs often rely on dense image-like processing paradigms, overlooking the spatiotemporal sparsity of event streams and resulting in high computational cost. In this paper, we propose EventFlash, a novel and efficient MLLM to explore spatiotemporal token sparsification for reducing data redundancy and accelerating inference. Technically, we build EventMind, a large-scale and scene-diverse dataset with over 500k instruction sets, providing both short and long event stream sequences to support our curriculum training strategy. We then present an adaptive temporal window aggregation module for efficient temporal sampling, which adaptively compresses temporal tokens while retaining key temporal cues. Finally, a sparse density-guided attention module is designed to improve spatial token efficiency by selecting informative regions and suppressing empty or sparse areas. Experimental results show that EventFlash achieves a $12.4\times$ throughput improvement over the baseline (EventFlash-Zero) while maintaining comparable performance. It supports long-range event stream processing with up to 1,000 bins, significantly outperforming the 5-bin limit of EventGPT. We believe EventFlash serves as an efficient foundation model for event-based vision.