LLAVA-MINI论文阅读

2025.3

1.摘要

background

大型多模态模型（LMMs）虽然强大，但计算成本极高，严重阻碍了其实时交互应用。这个成本主要来自两方面：庞大的语言模型（LLM）参数和巨量的视觉Token。现有提升效率的工作大多集中于缩小LLM的尺寸，却忽略了另一个关键问题：单个图像通常被编码成数百个视觉token（例如LLaVA-v1.5使用576个），这在处理高分辨率图像或视频（多帧）时，会极大地增加LLM的上下文长度，导致推理延迟高、显存占用大。

innovation

本文的核心洞察源于一个根本性问题：LMM是如何理解视觉token的？通过对LLaVA架构的逐层分析，作者发现：

1.视觉信息融合主要发生在LLM的浅层： 在LLM的早期层，文本token会给予视觉token极高的注意力权重，主动从中“吸收”和“融合”视觉信息。

2.视觉token在深层的重要性急剧下降： 一旦信息融合完成，在LLM的后期层，注意力就主要集中在文本token之间，视觉token几乎被“忽略”。

基于这一核心洞察，论文提出了LLaVA-Mini，其创新点在于：

1.模态预融合 (Modality Pre-fusion): 既然融合只在浅层发生，那么完全可以将这个过程移到LLM外部提前进行。LLaVA-Mini设计了一个“预融合模块”，让文本token在进入LLM主干之前，就与所有的原始视觉token进行交互，提前完成信息融合。

2.极限视觉压缩: 由于视觉信息已被文本“吸收”，原始的几百个视觉token就变得冗余。因此，模型可以放心地使用一个“压缩模块”将它们极限压缩，最少只保留一个token送入LLM，同时不丢失关键视觉信息。

好处与对比： 相比于LLaVA-v1.5，LLaVA-Mini在性能相当的情况下，将视觉token从576个减少到1个，带来了巨大的效率提升：计算量（FLOPs）降低77%，推理延迟从113ms降至40ms，每张图片的显存占用从360MB降至0.6MB。与其他直接在视觉编码器层面进行token合并的方法（如MQT-LLaVA, PruMerge）相比，LLaVA-Mini由于创新的“预融合”步骤，性能损失小得多，压缩率也更高。

2. 方法 Method

总体 Pipeline:

LLaVA-Mini的架构在标准LMM（视觉编码器->投影层->LLM）的基础上，在投影层和LLM之间插入了两个核心模块：视觉token压缩模块和模态预融合模块。

输入: 一张图片/视频帧 + 文本指令。

输出: 文本回答。

各部分详解:

1.视觉编码与投影 (同LLaVA):

输入: 图片 X^v。

过程: 使用CLIP ViT将图片编码成N x N个视觉token H^v（例如576个）。

2.模态预融合 (核心创新1):

输入: 原始的N x N个视觉token H^v 和 嵌入后的文本token H^q。

过程: 将 H^v 和 H^q 拼接后，送入一个由几个Transformer层构成的预融合模块。该模块结构与LLM层相同，使得文本token H^q 可以充分关注 H^v，将视觉信息融合进来。

输出: 携带了视觉信息的“融合文本token” Ĥ^q。

3.视觉token压缩 (核心创新2):

输入: 原始的N x N个视觉token H^v。

过程: 使用一个基于查询的压缩模块。该模块有C x C个可学习的查询向量（Queries），通过与H^v进行交叉注意力计算，将视觉信息“浓缩”到这些查询向量中。C可以设置得非常小，例如C=1。

输出: C x C个“压缩视觉token” Ĥ^v（例如1个）。

4.LLM主干推理:

输入: 将“压缩视觉token” Ĥ^v 和 “融合文本token” Ĥ^q 拼接。

过程: 将这个极短的token序列送入LLM主干进行处理。

输出: 最终的文本回答。

5.对高分辨率和视频的扩展:

高分辨率图像: 将大图切分为4个子图，分别提取特征后进行压缩和预融合。

视频: 逐帧处理，每帧都只用1个视觉token表示，然后将这些单token序列输入LLM，极大地节省了处理长视频的成本。

3. 实验 Experimental Results

数据集:

图像任务: 在11个主流图像基准上进行评测，包括 VQAv2, GQA, MMBench, SEED-Bench等。

视频任务: 在7个视频基准上进行评测，包括 MSVD-QA, MSRVTT-QA, ActivityNet-QA, MVBench, MLVU等。

实验结论:

1.性能与效率双赢 (Table 1, Figure 1): 在图像任务上，LLaVA-Mini仅用1个视觉token，其综合性能便与使用576个token的LLaVA-v1.5相当，同时计算量和延迟大幅降低。

2.视频理解能力强大 (Table 2, 3, 4): 由于每帧仅需1个token，LLaVA-Mini可以高效处理更多视频帧（例如1fps），相比于那些因token数量限制而只能稀疏采样几帧的模型（如Video-LLaVA），它能更好地理解视频的时序和内容，在多个视频基准上取得SOTA性能，甚至能处理长达数小时的视频。

3.预融合模块的优越性 (Table 6): 消融实验证明，预融合模块是成功的关键。在没有预融合的情况下，即使保留144个视觉token，模型的性能也远不如LLaVA-v1.5。这证明了“先融合，再压缩”的策略远优于直接压缩。

4.计算开销分析 (Table 14, Figure 9): 分析表明，新增的压缩和预融合模块计算开销极小，而LLM主干的计算量因输入token大幅减少而急剧下降，这是模型高效的根本原因。其显存效率高到可以在一块24GB的RTX 3090上处理超过1万帧的视频。

4. 总结 Conclusion

       本文的核心信息是，LMM的效率瓶颈不仅在于模型大小，更在于输入token的数量。通过洞察到视觉信息融合主要发生在LLM的浅层这一机制，我们可以将融合过程解耦并前置，从而实现对视觉token的极限压缩，用单个视觉token即可达到与数百个token相当的性能，最终打造出兼具高性能和高效率的实时多模态模型。