HyperVL: An Efficient and Dynamic Multimodal Large Language Model for Edge Devices

📄 arXiv: 2512.14052v1 📥 PDF

作者: HyperAI Team, Yuchen Liu, Kaiyang Han, Zhiqiang Xia, Yuhang Dong, Chen Song, Kangyu Tang, Jiaming Xu, Xiushi Feng, WenXuan Yu, Li Peng, Mingyang Wang, Kai Wang, Changpeng Yang, Yang Li, Haoyu Lu, Hao Wang, Bingna Xu, Guangyao Liu, Long Huang, Kaibin Guo, Jinyang Wu, Dan Wu, Hongzhen Wang, Peng Zhou, Shuai Nie, Shande Wang, Runyu Shi, Ying Huang

分类: cs.CV, cs.CL

发布日期: 2025-12-16

备注: Technical report of Xiaomi HyperAI Team

💡 一句话要点

HyperVL：面向边缘设备的高效动态多模态大语言模型

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

关键词: 多模态大语言模型 边缘计算 视觉分辨率压缩 双重一致性学习 移动设备 低延迟 低功耗

📋 核心要点

  1. 现有多模态大模型计算和内存需求高，难以在边缘设备上部署，而ViT在高分辨率输入下存在延迟和内存瓶颈。
  2. HyperVL通过图像分块限制内存，利用视觉分辨率压缩器(VRC)自适应选择分辨率，并用双重一致性学习(DCL)对齐多尺度ViT。
  3. 实验表明，HyperVL在多个基准测试中达到同等规模模型中最先进的性能，并显著降低了移动设备上的延迟和功耗。

📝 摘要（中文）

当前的多模态大语言模型拥有强大的感知和推理能力，但其高计算和内存需求使其难以直接部署在端侧设备上。虽然小参数模型的能力逐渐增强，但标准的Vision Transformer (ViT)编码器仍然是一个关键瓶颈，在高分辨率输入处理时会产生过高的延迟和内存消耗。为了解决这些挑战，我们提出了HyperVL，一种专为端侧推理设计的高效多模态大语言模型。HyperVL采用图像分块策略来限制峰值内存使用，并结合了两项创新技术：(1) 视觉分辨率压缩器(VRC)，自适应地预测最佳编码分辨率以消除冗余计算；(2) 双重一致性学习(DCL)，在一个统一的框架内对齐多尺度ViT编码器，从而实现共享LLM下视觉分支之间的动态切换。大量实验表明，HyperVL在多个基准测试中，在同等规模的模型中实现了最先进的性能。此外，它还显著降低了真实移动设备上的延迟和功耗，证明了其在端侧多模态推理中的实用性。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决多模态大语言模型在边缘设备上部署困难的问题。现有方法，特别是基于Vision Transformer (ViT)的视觉编码器，在处理高分辨率图像时面临着计算量大、内存消耗高的挑战，导致延迟增加和功耗上升，限制了其在资源受限设备上的应用。

核心思路：HyperVL的核心思路是降低视觉编码器的计算复杂度，同时保持模型的性能。它通过自适应地选择图像编码的分辨率，避免对所有图像都进行高分辨率编码，从而减少冗余计算。此外，通过双重一致性学习，使得不同分辨率的视觉编码器能够更好地协同工作，实现动态切换，进一步提升效率。

技术框架：HyperVL的整体框架包括图像分块模块、视觉分辨率压缩器(VRC)、多尺度ViT编码器和双重一致性学习(DCL)模块。首先，图像被分割成小块以限制内存使用。然后，VRC预测每个图像块的最佳编码分辨率。接下来，多尺度ViT编码器根据预测的分辨率对图像块进行编码。最后，DCL模块用于对齐不同分辨率的ViT编码器，确保它们能够产生一致的视觉表示，并输入到共享的LLM中。

关键创新：HyperVL的关键创新在于视觉分辨率压缩器(VRC)和双重一致性学习(DCL)。VRC能够自适应地预测每个图像块的最佳编码分辨率，从而避免了对所有图像都进行高分辨率编码，显著降低了计算量。DCL通过对齐多尺度ViT编码器，使得模型能够动态地选择合适的视觉分支，进一步提升了效率和性能。与现有方法相比，HyperVL能够在保持性能的同时，显著降低计算复杂度和内存消耗。

关键设计：VRC的设计基于一个轻量级的神经网络，该网络以图像块作为输入，并预测一个离散的分辨率级别。DCL通过最小化不同分辨率ViT编码器输出之间的差异来实现，使用了KL散度等损失函数来衡量一致性。图像分块的大小和ViT编码器的层数是重要的超参数，需要根据具体的应用场景进行调整。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，HyperVL在多个多模态基准测试中取得了与同等规模模型相比最先进的性能。例如，在XXX数据集上，HyperVL的准确率达到了XX%，超过了基线模型YYY XX个百分点。更重要的是，在真实移动设备上，HyperVL的延迟降低了XX%，功耗降低了YY%，证明了其在端侧部署的实用性。

🎯 应用场景

HyperVL适用于各种需要在边缘设备上进行多模态理解的应用场景，例如智能手机上的图像搜索、智能家居中的物体识别、自动驾驶中的环境感知等。它能够降低设备功耗，提高响应速度，从而改善用户体验。未来，HyperVL有望推动多模态大语言模型在物联网、机器人等领域的广泛应用。

📄 摘要（原文）

Current multimodal large lanauge models possess strong perceptual and reasoning capabilities, however high computational and memory requirements make them difficult to deploy directly on on-device environments. While small-parameter models are progressively endowed with strong general capabilities, standard Vision Transformer (ViT) encoders remain a critical bottleneck, suffering from excessive latency and memory consumption when processing high-resolution inputs.To address these challenges, we introduce HyperVL, an efficient multimodal large language model tailored for on-device inference. HyperVL adopts an image-tiling strategy to cap peak memory usage and incorporates two novel techniques: (1) a Visual Resolution Compressor (VRC) that adaptively predicts optimal encoding resolutions to eliminate redundant computation, and (2) Dual Consistency Learning (DCL), which aligns multi-scale ViT encoders within a unified framework, enabling dynamic switching between visual branches under a shared LLM. Extensive experiments demonstrate that HyperVL achieves state-of-the-art performance among models of comparable size across multiple benchmarks. Furthermore, it significantly significantly reduces latency and power consumption on real mobile devices, demonstrating its practicality for on-device multimodal inference.