LLaMA-VID: An Image is Worth 2 Tokens in Large Language Models

📄 arXiv: 2311.17043v1 📥 PDF

作者: Yanwei Li, Chengyao Wang, Jiaya Jia

分类: cs.CV, cs.CL

发布日期: 2023-11-28

备注: Code is available at https://github.com/dvlab-research/LLaMA-VID

🔗 代码/项目: GITHUB

💡 一句话要点

提出LLaMA-VID以解决长视频处理中的token生成问题

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

关键词: 长视频理解 视觉语言模型 双token策略 上下文编码 内容提取 多模态学习 计算效率

📋 核心要点

  1. 现有视觉语言模型在处理长视频时面临计算负担，尤其是视觉token数量过多导致的效率低下。
  2. LLaMA-VID通过引入上下文token和内容token的双token策略，有效减少了长视频处理中的token数量，同时保留了重要信息。
  3. 实验结果表明，LLaMA-VID在大多数视频和图像基准测试中优于之前的方法，显著提升了处理效率。

📝 摘要（中文）

在本研究中，我们提出了一种新颖的方法LLaMA-VID，旨在解决视觉语言模型（VLMs）在视频和图像理解中的token生成挑战。当前的VLMs在处理长视频时面临计算负担，主要是由于视觉token的过多。LLaMA-VID通过使用两个不同的token来表示每一帧，即上下文token和内容token，来应对这一问题。上下文token基于用户输入编码整体图像上下文，而内容token则封装每帧中的视觉线索。这种双token策略显著减少了长视频的负担，同时保留了关键信息。总体而言，LLaMA-VID增强了现有框架对长达一小时视频的支持，并在大多数视频或图像基准测试中超越了以往的方法。

🔬 方法详解

问题定义：本研究旨在解决视觉语言模型在处理长视频时的token生成问题。现有方法在面对长视频时，由于视觉token数量过多，导致计算负担加重，效率降低。

核心思路：LLaMA-VID的核心思路是通过引入上下文token和内容token的双token策略，来有效减少长视频的token数量。上下文token用于编码整体图像上下文，而内容token则专注于每帧的视觉信息。

技术框架：LLaMA-VID的整体架构包括两个主要模块：上下文token生成模块和内容token提取模块。上下文token生成模块根据用户输入生成上下文信息，而内容token提取模块则从每帧中提取视觉线索。

关键创新：LLaMA-VID的主要创新在于双token策略的引入，这与现有方法的单一token表示方式形成了本质区别。通过这种设计，LLaMA-VID能够在保持信息完整性的同时，显著降低计算复杂度。

关键设计：在技术细节上，LLaMA-VID采用了特定的损失函数以优化上下文和内容token的生成，同时在网络结构上进行了调整，以适应双token的处理需求。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果显示，LLaMA-VID在多个视频和图像基准测试中表现优异，超越了以往的方法，尤其在处理长达一小时的视频时，性能提升显著，具体提升幅度未知。

🎯 应用场景

LLaMA-VID的研究成果具有广泛的应用潜力，尤其是在视频分析、自动视频摘要生成和多模态内容理解等领域。通过提高长视频处理的效率，该方法能够推动相关技术在实际场景中的应用，提升用户体验和系统性能。

📄 摘要（原文）

In this work, we present a novel method to tackle the token generation challenge in Vision Language Models (VLMs) for video and image understanding, called LLaMA-VID. Current VLMs, while proficient in tasks like image captioning and visual question answering, face computational burdens when processing long videos due to the excessive visual tokens. LLaMA-VID addresses this issue by representing each frame with two distinct tokens, namely context token and content token. The context token encodes the overall image context based on user input, whereas the content token encapsulates visual cues in each frame. This dual-token strategy significantly reduces the overload of long videos while preserving critical information. Generally, LLaMA-VID empowers existing frameworks to support hour-long videos and pushes their upper limit with an extra context token. It is proved to surpass previous methods on most of video- or image-based benchmarks. Code is available https://github.com/dvlab-research/LLaMA-VID}{https://github.com/dvlab-research/LLaMA-VID