SlimVLM: Sensitivity-aware Dynamic Structured Pruning with Adaptive Visual Token Selection for Efficient Vision-Language Models

📄 arXiv: 2608.03580v1 📥 PDF

作者: Yaozhi Wen, Jialong Guo, Zhenliang Ni, Han Shu, Xinghao Chen

分类: cs.CV

发布日期: 2026-08-04

💡 一句话要点

提出SlimVLM以解决视觉语言模型的高计算开销问题

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

关键词: 视觉语言模型 剪枝技术 多模态学习 自适应选择 动态剪枝 计算效率 模型压缩

📋 核心要点

  1. 现有的视觉语言模型由于参数庞大，导致计算开销高，限制了其在资源受限设备上的应用。
  2. 本文提出了SlimVLM，通过自适应视觉标记选择和敏感性感知动态剪枝机制来优化VLM的剪枝过程。
  3. 实验结果显示，SlimVLM在多个多模态基准上表现优异，超越了现有的剪枝方法，达到了最先进的性能。

📝 摘要（中文）

尽管视觉语言模型（VLMs）在文本和图像处理方面表现出色，但其庞大的参数规模导致了显著的计算开销，限制了在资源受限设备上的部署。直接对VLMs进行剪枝会导致性能显著下降，主要是由于冗余的视觉标记干扰了重要性估计。为此，本文提出了SlimVLM，一个旨在压缩VLMs同时保持任务性能的结构化剪枝框架。我们引入了一种自适应视觉标记选择策略，通过利用文本与视觉的平均注意力得分来评估视觉标记的重要性，并在设定阈值的基础上移除冗余标记，从而优化重要性计算。此外，我们还提出了一种敏感性感知动态剪枝机制，通过计算剪枝与未剪枝模块输出之间的线性重构误差，确定每个模块的适当剪枝比例，确保整体性能稳定。实验结果表明，SlimVLM在多个多模态基准测试中超越了现有方法，达到了最先进的性能。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决视觉语言模型在剪枝过程中由于冗余视觉标记导致的性能下降问题。现有方法在直接应用剪枝时未能有效评估视觉标记的重要性，造成了显著的性能损失。

核心思路：SlimVLM的核心思路是通过自适应视觉标记选择策略和敏感性感知动态剪枝机制，优化视觉标记的重要性评估和剪枝比例，从而在压缩模型的同时保持其性能。

技术框架：SlimVLM的整体架构包括两个主要模块：自适应视觉标记选择模块和敏感性感知动态剪枝模块。前者通过文本与视觉的平均注意力得分评估视觉标记的重要性，后者则根据线性重构误差动态调整剪枝比例。

关键创新：SlimVLM的关键创新在于引入了自适应视觉标记选择策略和敏感性感知动态剪枝机制，这与现有方法的静态剪枝策略形成了鲜明对比，能够更有效地保留重要信息。

关键设计：在设计中，设置了视觉标记的重要性阈值，并通过计算剪枝与未剪枝模块输出之间的线性重构误差来动态调整剪枝比例，确保了模型的整体性能稳定性。实验中还采用了多种损失函数以优化剪枝效果。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，SlimVLM在多个多模态基准测试中表现优异，相较于现有方法，性能提升幅度达到XX%（具体数据待补充），并在多个任务上达到了最先进的性能，展示了其在视觉语言模型压缩领域的有效性。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括智能手机、边缘计算设备等资源受限环境中的视觉语言处理任务。通过提高模型的计算效率，SlimVLM能够在实际应用中实现更快速的响应和更低的能耗，具有重要的实际价值和广泛的应用前景。

📄 摘要（原文）

While Vision-Language Models (VLMs) have demonstrated remarkable performance in processing and understanding both text and images, their large parameter sizes lead to significant computational overhead, limiting their deployment on resource-constrained devices. While pruning has been effective for compressing Large Language Models (LLMs), directly applying it to VLMs leads to significant performance drops, largely due to redundant visual tokens interfering with importance estimation. To this end, we propose SlimVLM, a structured pruning framework designed to compress VLMs while preserving their task performance. We introduce an adaptive visual token selection strategy for VLMs that leverages average text-to-visual attention scores to assess the importance of visual tokens, removing redundant ones during pruning based on a set threshold, thereby optimizing the importance calculation. Recognizing the varying tolerance to sparsity across different modules, we also propose a Sensitivity-aware dynamic pruning mechanism that determines the appropriate pruning ratio for each module by calculating the linear reconstruction error between the outputs of the pruned and unpruned modules, ensuring overall performance stability. Experimental results show that SlimVLM outperforms existing methods across multiple multimodal benchmarks, achieving state-of-the-art performance.