Firebolt-VL: Efficient Vision-Language Understanding with Cross-Modality Modulation
作者: Quoc-Huy Trinh, Mustapha Abdullahi, Bo Zhao, Debesh Jha
分类: cs.CV
发布日期: 2026-04-07
💡 一句话要点
Firebolt-VL：通过跨模态调制实现高效的视觉-语言理解
🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)
关键词: 视觉-语言理解 多模态学习 高效模型 细粒度推理 Liquid Foundation Model 跨模态调制 Token-Grid Correlation
📋 核心要点
- 现有视觉-语言模型计算成本高昂，难以在资源受限设备上部署，Transformer交叉注意力机制的二次复杂度是主要瓶颈。
- Firebolt-VL采用Liquid Foundation Model解码器替代Transformer，并引入Token-Grid Correlation Module增强视觉区域定位能力。
- 实验表明，Firebolt-VL在多个基准测试中实现了高效且准确的细粒度视觉-语言理解，显著提升了效率。
📝 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，如个人助理、文档理解和智能相机。现有方法主要依赖于基于Transformer的交叉注意力，其二次复杂度降低了效率。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，我们提出了Firebolt-VL，一种高效的视觉-语言模型，它用Liquid Foundation Model (LFM)解码器取代了基于Transformer的解码器。为了进一步增强视觉定位，我们提出了Token-Grid Correlation Module，它计算文本token和图像patch之间的轻量级相关性，并通过带有FiLM条件的状态空间模型进行调制。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，Firebolt-VL实现了准确、细粒度的理解，并显著提高了效率。我们的模型和代码可在以下网址获得：this https URL
🔬 方法详解
问题定义：现有视觉-语言模型，特别是小型模型，在计算效率和细粒度理解能力上存在瓶颈。Transformer架构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。同时，小模型难以精确捕捉图像中与文本相关的细粒度区域，影响了其在复杂推理任务中的表现。
核心思路：Firebolt-VL的核心思路是利用Liquid Foundation Model (LFM)解码器替代Transformer解码器，降低计算复杂度。同时，引入Token-Grid Correlation Module，通过计算文本token和图像patch之间的相关性，引导模型关注与文本相关的视觉区域，从而提升细粒度理解能力。
技术框架：Firebolt-VL模型包含视觉编码器、文本编码器、Token-Grid Correlation Module和LFM解码器。视觉编码器提取图像特征，文本编码器提取文本特征。Token-Grid Correlation Module计算文本token和图像patch之间的相关性，并利用FiLM conditioning对LFM解码器的状态空间模型进行调制。LFM解码器融合视觉和文本信息，生成最终的输出。
关键创新：Firebolt-VL的关键创新在于：1) 使用LFM解码器替代Transformer解码器，降低了计算复杂度，实现了线性时间推理；2) 引入Token-Grid Correlation Module，通过轻量级的相关性计算和FiLM conditioning，增强了模型对细粒度视觉区域的定位能力。
关键设计：Token-Grid Correlation Module计算文本token和图像patch之间的相关性矩阵，并使用该矩阵对LFM解码器的状态空间模型进行调制。FiLM conditioning通过线性变换将相关性信息融入到状态空间模型的参数中，从而引导模型关注与文本相关的视觉区域。LFM解码器的具体参数设置和训练策略未知。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
Firebolt-VL在多个视觉-语言理解基准测试中取得了显著的性能提升，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明确给出，但强调了其在效率方面的优势。该模型在细粒度理解任务上的表现尤为突出，证明了Token-Grid Correlation Module的有效性。
🎯 应用场景
Firebolt-VL具有广泛的应用前景，包括个人助理、文档理解、智能相机等资源受限的场景。它可以用于图像描述生成、视觉问答、细粒度图像分类等任务。该研究有助于推动视觉-语言模型在移动设备和嵌入式系统上的部署，实现更智能、更高效的人机交互。
📄 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 personal assistants, document understanding, 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 Firebolt-VL, an efficient vision-language model that replaces the Transformer-based decoder with a Liquid Foundation Model (LFM) decoder. To further enhance visual grounding, we propose a Token-Grid Correlation Module, which computes lightweight correlations between text tokens and image patches and modulates via the state-space model with 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 Firebolt-VL achieves accurate, fine-grained understanding with significantly improved efficiency. Our model and code are available at:this https URL