LLaVA-Mini模型深度解析：轻量级视觉识别的突破与性能对比

GPT-4o等实时大型多模态模型（LMM）的出现引发了人们对高效LMM的浓厚兴趣。LMM 框架通常将视觉输入编码为视觉tokens（连续表示），并将其与文本指令整合到大型语言模型（LLM）的上下文中，其中大规模参数和大量上下文标记（主要是视觉token）会导致大量计算开销。以往为实现高效 LMM所做的努力总是侧重于用更小的模型取代LLM骨干，却忽略了标记数量这一关键问题。在本文中，我们介绍了LLaVA-Mini，一种使用最少视觉token的高效LMM。为了在保留视觉信息的同时实现较高的视觉token压缩率，我们首先分析了LMM如何理解视觉token，发现大多数视觉tokens只在LLM 骨干的早期层中发挥关键作用，在这些层中，它们主要将视觉信息融合为文本标记。在这一发现的基础上，LLaVA-Mini引入了模态预融合技术，将视觉信息提前融合到文本标记中，从而便于将输入LLM主干网的视觉token极度压缩成一个标记。LLaVA-Mini是一个统一的大型多模态模型，可以高效地支持对图像、高分辨率图像和视频的理解。

11 项基于图像和7项基于视频的实验表明，LLaVA-Mini的性能优于LLaVA-v1.5，只需1个视觉token，而不是576个。效率分析表明，LLaVA-Mini能将FLOPs减少77%，在40毫秒内提供低延迟响应，并能在24GB内存的GPU 硬件上处理超过10,000帧的视频。

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二、介绍

论文中写到，目标是开发高效的LMM，在保持可比性能的同时，尽量减少视觉token的数量。为此，首先探讨了一个基础问题：LMM（尤其是LLaVA架构）是如何理解视觉tokens的？

通过分层分析，观察到视觉token的重要性在LLM不同层之间发生了变化。在早期层中，视觉tokens起着至关重要的作用，受到来自后续文本tokens（如用户输入指令LLaMA-VID LLaVA-TokenPacker LLaVA-Mini MQT-LLaVA和响应）的极大关注。然而，随着层数的加深，对视觉token的注意力急剧下降，大部分注意力转移到了输入指令上。值得注意的是，即使在后几层中不厌其烦地移除视觉tokens，LMM仍能保持一定的视觉理解能力。这一发现表明，视觉tokens在早期层中更为关键，在早期层中，文本标记融合了来自视觉tokens的视觉信息。

对11种基于图像和7种基于视频的理解基准的广泛实验表LLaVA-Mini的性能与LLaVA-v1.5相当，但只使用了1个视觉token，而不是576个（压缩率为0.17%）。如图1所示，LLaVA-Mini使用了最少的视觉令牌，在计算效率（FLOPs 减少77%）和降低GPU内存使用量（每幅图像360MB → 0.6MB）方面具有显著优势。因此，LLaVA-Mini将图像理解的推理延迟从100毫秒降至40毫秒，还能在配备24GB内存的英伟达RTX 3090上处理超过10,000帧（超过3小时）的长视频，为低延迟多模态交互铺平了道路。

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三、多模态大模型如何理解视觉Tokens？

传统视觉Tokens的问题

在传统的多模态模型（如 LLaVA、Flamingo）中，视觉Tokens是通过将图像分割为多个小块（例如 Vision Transformer 将 224x224 图像分割为16x16的 patch，生成576个Tokens）生成的。这种设计存在以下问题：

1）计算复杂度高

视觉Tokens的数量与Transformer的计算量呈平方级增长，导致高分辨率图像处理效率低下。

2）内存占用大

每个Token都需要存储和处理，显存需求随图像分辨率增加而急剧上升。

3）信息冗余

许多局部Tokens包含重复或无关的视觉信息，导致资源浪费。

为了在减少视觉token的同时保持视觉理解能力，研究者首先分析了 LMMs如何处理和理解大量视觉token。分析集中在LLaVA架构，特别从注意力机制的角度探讨了视觉token的作用及其数量对LMMs性能的影响。具体而言，实验评估了视觉token在LMMs不同层中的重要性，涵盖了多种 LMMs，以识别不同规模和训练数据集的模型之间的共性。

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图4展示了LLaVA-v1.5各层的注意力分布。在早期层中，几乎所有视觉token都受到了更广泛的关注，而在后期层中，只有部分视觉token受到了关注。这些观察结果表明，所有视觉token在早期层都至关重要，而减少视觉token的数量必然会导致视觉信息的损失。这也解释了为什么以前的直接标记减少法会损害视觉理解能力。

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而大多数视觉token都集中在早期层为了进一步评估单个视觉token的重要性，我们计算了各层注意力分布的熵。我们发现视觉token的注意力熵在较早的层中要高得多，这表明大多数视觉token在较早的层中得到了均匀的关注。

四、LLaVA-Mini的核心技术

LLaVA-Mini使用视觉编码器将图像编码为若干视觉token。为了提升效率，LLaVA-Mini通过压缩模块大幅减少输入LLM 底座的视觉token数量。为了在压缩过程中保留视觉信息，基于先前的研究发现，视觉token在早期层中对于融合视觉信息至关重要，LLaVA-Mini在LLM底座之前引入了模态预融合模块，将视觉信息融入文本token 中，从而确保视觉理解能力。

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视觉token压缩技术

视觉token压缩是LLaVA-Mini的核心创新之一。传统多模态模型通常将每张图像编码为数百个视觉token，而LLaVA-Mini通过基于查询的压缩模块（query-based compression），将视觉token压缩至仅1个。具体而言，模型引入可学习的压缩查询，通过交叉注意力机制与所有视觉token交互，选择性提取关键视觉信息，生成压缩后的视觉token。

1）可学习查询向量

模型引入一组可训练的压缩查询向量（Compression Queries, CQ），通过交叉注意力（Cross-Attention）与原始视觉token交互。

2）动态特征提取

CQ主动“扫描”视觉特征图，聚焦关键区域（如物体边界、纹理特征），生成压缩后的视觉token。

这种压缩方法不仅大幅减少了数据量，还保留了图像的核心特征。实验表明，LLaVA-Mini在处理高分辨率图像时，内存占用减少了约70%，处理速度提升了近3倍。

模态预融合模块

为了在压缩过程中尽可能保留视觉信息，LLaVA-Mini引入了模态预融合模块。该模块将视觉信息提前融入文本token中，确保视觉理解能力不受压缩影响。具体实现上，模态预融合模块由多个Transformer块组成，视觉token和文本token被连接并输入到预融合模块中，提取与文本相关的视觉信息作为融合token。

这一设计显著减少了计算量，同时提升了多模态融合的效率。实验结果显示，LLaVA-Mini在图像和视频理解任务中表现出色，与LLaVA-v1.5相比，计算负载减少了77%，响应延迟降至40毫秒。

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六、实验验证与性能突破

训练流程

LLaVA-Mini采用与LLaVA相同的训练流程，包括两个阶段。

阶段1：视觉-语言预训练。在这一阶段，尚未应用压缩和模态预融合模块（即N2个视觉标记保持不变）。LLaVA-Mini利用视觉字幕数据学习如何调整视觉和语言表征。训练只集中在投影模块上，而视觉编码器和LLM保持不变。

阶段2：指令调整。在这一阶段，LLaVA-Mini将接受训练，以便利用指令数据，根据最小视觉标记执行各种视觉任务。在LLaVA-Mini中引入压缩和模态预融合，并以端到端方式训练除冻结视觉编码器之外的所有模块（即投影、压缩、模态预融合和LLM骨干）。

训练结果

如下表所示，研究者在11个基准测试上比较了LLaVA-Mini和LLaVA-v1.5。结果表明，LLaVA-Mini仅使用1个视觉token（压缩率0.17%），远低于LLaVA-v1.5的576个视觉token，取得与LLaVA-v1.5相当的图像理解能力。

1）图像理解评估

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2）视频理解评估

LLaVA-Mini在视频理解上优于目前先进的视频LMMs。这些视频LMMs 使用大量视觉token表示每帧（224或576），受限于上下文长度，仅能提取8-16帧，可能导致部分视频信息丢失。相比之下，LLaVA-Mini通过1 个视觉token表示每张图像，能够以每秒1帧的速度提取视频帧，从而在视频理解上表现更佳。

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3）长视频理解评估

LLaVA-Mini在长视频理解上具有显著优势。通过将每帧表示为一个视觉 token，LLaVA-Mini在推理时能够轻松扩展到更长的视频，并且通过token之间的位置编码隐式建模时序关系。特别地，LLaVA-Mini仅在少于1 分钟（<60帧）的视频上进行训练，且在推理时能够处理超过2小时（> 7200帧）的长视频。

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LLaVA-Mini 效率

在性能与LLaVA-v1.5相当的情况下，我们进一步探讨了LLaVA-Mini的计算效率。图7、图8和图9展示了LLaVA-Mini在计算负载、推理延迟和内存使用方面的优势，其中FLOPs由calflops计算，延迟则在不使用任何工程加速技术的A100上进行测试。

1）FLOPs 和推理延迟

如图7所示，与LLaVA-v1.5相比，LLaVA-Mini大幅减少了77%的通信负载，速度提高了2.9倍。LLaVA-Mini实现了低于40毫秒的响应延迟，这对于开发低延迟实时LMM至关重要。如图8所示，在高分辨率下建模时，LLaVA-Mini的效率优势更加明显，FLOPs减少了82%，速度提高了3.76 倍。

2）内存使用

内存消耗是LMM 面临的另一个挑战，尤其是在视频处理中。图9展示了 LMM处理不同长度视频时的内存需求。在以前的方法中，每幅图像大约需要200-358MB内存，这限制了它们在40GB GPU上只能处理大约100帧。相比之下，使用一个视觉令牌的LLaVA-Mini每幅图像只需要0.6 MB，理论上可以在拥有24 GB内存的RTX 3090上支持超过10,000帧的视频处理。

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七、结论

LLaVA-Mini是一个统一的多模态大模型，能够高效地支持图像、高分辨率图像和视频的理解。LLaVA-Mini在图像和视频理解方面表现出色，同时在计算效率、推理延迟和内存使用上具有优势，促进了高效LMM的实时多模态交互。

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