VLA-InfoEntropy: A Training-Free Vision-Attention Information Entropy Approach for Vision-Language-Action Models Inference Acceleration and Success

📄 arXiv: 2604.05323v1 📥 PDF

作者: Chuhang Liu, Yayun He, Zuheng Kang, Xiaoyang Qu, Jianzong Wang

分类: cs.CV, cs.RO

发布日期: 2026-04-07

备注: Accepted to the 2026 IEEE International Conference on Multimedia and Expo (ICME 2026)

💡 一句话要点

VLA-InfoEntropy：一种免训练的视觉-注意力信息熵方法，加速并提升VLA模型推理

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

关键词: 视觉语言动作模型 信息熵 推理加速 注意力机制 动态关注 免训练 跨模态学习

📋 核心要点

  1. VLA模型计算开销大、推理效率低，难以实时部署，是当前面临的核心问题。
  2. 论文提出VLA-InfoEntropy方法，利用视觉熵、注意力熵和时间信息，动态调整模型关注区域，减少冗余计算。
  3. 实验结果表明，该方法能有效减少推理参数，加速推理速度，并优于现有方法。

📝 摘要（中文）

视觉-语言-动作(VLA)模型集成了视觉感知、语言理解和动作决策，用于跨模态语义对齐，具有广泛的应用潜力。然而，高维视觉特征、复杂语言输入和连续动作序列的联合处理导致巨大的计算开销和低推理效率，从而阻碍了实时部署和可靠性。为了解决这个问题，我们使用图像熵来量化每个视觉token的灰度分布特征，并引入注意力熵来捕获任务相关文本上注意力分数的分布。视觉熵识别纹理丰富或结构信息丰富的区域，而注意力熵精确定位语义相关的token。结合时间步信息，这些指标能够实现动态转换策略，将模型的焦点从全局视觉特征转移到注意力引导的局部信息区域。因此，由此产生的VLA-InfoEntropy方法集成了空间、语义和时间线索，以减少冗余，同时保留关键内容。大量实验表明，我们的方法减少了推理参数，加快了推理速度，并且优于现有方法。

🔬 方法详解

问题定义：VLA模型在处理视觉、语言和动作的多模态数据时，由于高维视觉特征、复杂语言输入和连续动作序列的联合处理，面临着巨大的计算开销和较低的推理效率。现有方法难以在保证性能的同时，实现VLA模型的实时部署和可靠性。

核心思路：论文的核心思路是利用信息熵来动态地调整模型在推理过程中对不同区域的关注程度。通过视觉熵识别图像中信息丰富的区域，通过注意力熵定位与任务相关的文本token，并结合时间信息，实现从全局视觉特征到注意力引导的局部信息区域的动态转换。

技术框架：VLA-InfoEntropy方法主要包含以下几个阶段：1) 计算视觉token的图像熵，用于衡量视觉信息量；2) 计算文本token的注意力熵，用于衡量文本相关性；3) 结合时间步信息，设计动态转换策略，决定模型关注的区域；4) 根据转换策略，调整模型对不同区域的权重，减少冗余计算。

关键创新：该方法最重要的创新点在于提出了基于信息熵的动态关注机制，能够根据输入数据的特性和任务需求，自适应地调整模型关注的区域，从而在保证性能的同时，显著降低计算复杂度。与现有方法相比，该方法无需训练，更易于部署和应用。

关键设计：视觉熵的计算基于图像的灰度分布，可以使用多种熵计算方法，例如香农熵。注意力熵的计算基于注意力分数，可以采用softmax归一化后的注意力权重。动态转换策略的设计需要平衡全局信息和局部信息的利用，可以采用阈值或加权平均等方法。具体参数设置需要根据具体任务进行调整。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，VLA-InfoEntropy方法能够有效减少推理参数，加快推理速度，并且在多个VLA任务上优于现有方法。具体性能提升数据在论文中给出，表明该方法在降低计算复杂度的同时，能够保持甚至提升模型的性能。

🎯 应用场景

该研究成果可广泛应用于机器人、自动驾驶、智能助手等领域。通过加速VLA模型的推理速度，可以提升这些应用在实时性和可靠性方面的表现。例如，在机器人导航中，可以更快地处理视觉信息和语言指令，从而做出更准确的动作决策。未来，该方法有望推动VLA模型在资源受限设备上的部署，扩展其应用范围。

📄 摘要（原文）

Vision-Language-Action (VLA) models integrate visual perception, language understanding, and action decision-making for cross-modal semantic alignment, exhibiting broad application potential. However, the joint processing of high-dimensional visual features, complex linguistic inputs, and continuous action sequences incurs significant computational overhead and low inference efficiency, thereby hindering real-time deployment and reliability. To address this issue, we use image entropy to quantify the grayscale distribution characteristics of each visual token and introduce attention entropy to capture the distribution of attention scores over task-related text. Visual entropy identifies texture-rich or structurally informative regions, while attention entropy pinpoints semantically relevant tokens. Combined with timestep information, these metrics enable a dynamic transition strategy that shifts the model's focus from global visual features to attention-guided local informative regions. Thus, the resulting VLA-InfoEntropy method integrates spatial, semantic, and temporal cues to reduce redundancy while preserving critical content. Extensive experiments show that our method reduces inference parameters, accelerates inference speed, and outperforms existing approaches.