AdaToken-3D: Dynamic Spatial Gating for Efficient 3D Large Multimodal-Models Reasoning

📄 arXiv: 2505.12782v1 📥 PDF

作者: Kai Zhang, Xingyu Chen, Xiaofeng Zhang

分类: cs.GR, cs.CV, cs.IR, cs.IT

发布日期: 2025-05-19

💡 一句话要点

提出AdaToken-3D以解决3D多模态模型推理效率问题

🎯 匹配领域: 支柱三：空间感知与语义 (Perception & Semantics) 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 多模态模型 3D场景理解 空间标记优化 动态修剪 深度学习

📋 核心要点

  1. 现有的3D多模态模型在推理时面临计算开销大和信息冗余的问题，影响了效率。
  2. 提出的AdaToken-3D通过动态修剪冗余空间标记，优化3D LMM的推理过程。
  3. 实验表明，AdaToken-3D在推理速度上提升21%，FLOPs减少63%，且保持了任务准确性。

📝 摘要（中文）

大型多模态模型（LMMs）在深度学习中已成为重要研究方向，尤其在3D场景理解方面表现出色。然而，当前的3D LMMs由于使用成千上万的空间标记进行多模态推理，面临着计算开销过大和信息冗余的问题。为了解决这一挑战，本文提出了AdaToken-3D，一个自适应空间标记优化框架，通过空间贡献分析动态修剪冗余标记。该方法通过注意力模式挖掘量化标记级信息流，自动调整修剪策略以适应不同的3D LMM架构。实验结果表明，AdaToken-3D在保持原任务准确性的同时，实现了21%的推理速度提升和63%的FLOPs减少。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决现有3D多模态模型在推理过程中由于使用大量空间标记而导致的计算效率低下和信息冗余问题。现有方法在处理多模态信息时，存在架构冗余，影响了整体性能。

核心思路：AdaToken-3D的核心思路是通过空间贡献分析动态修剪冗余的空间标记，从而提高推理效率。该方法通过量化标记级的信息流，自动调整修剪策略，以适应不同的3D LMM架构。

技术框架：整体架构包括空间标记的动态修剪模块和注意力模式挖掘模块。首先，通过分析空间标记的贡献度，识别冗余标记；然后，根据不同模型的需求，调整修剪策略，最终实现高效推理。

关键创新：最重要的技术创新在于提出了一种自适应的空间标记优化框架，能够根据标记的实际贡献动态调整标记的使用。这一方法与传统的静态标记选择方法本质上不同，能够显著减少冗余信息流。

关键设计：在设计中，采用了注意力模式挖掘技术来量化标记级信息流，并设置了相应的损失函数以优化标记修剪过程。网络结构方面，AdaToken-3D能够灵活适应不同的3D LMM架构，确保高效性与准确性并存。

📊 实验亮点

实验结果显示，AdaToken-3D在LLaVA-3D（一个7B参数的3D-LMM）上实现了21%的推理速度提升和63%的FLOPs减少，同时保持了原有任务的准确性。这一显著的性能提升验证了该方法的有效性。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括自动驾驶、虚拟现实和增强现实等3D场景理解任务。通过提高3D多模态模型的推理效率，AdaToken-3D能够在实时应用中提供更快的响应速度，具有重要的实际价值和未来影响。

📄 摘要（原文）

Large Multimodal Models (LMMs) have become a pivotal research focus in deep learning, demonstrating remarkable capabilities in 3D scene understanding. However, current 3D LMMs employing thousands of spatial tokens for multimodal reasoning suffer from critical inefficiencies: excessive computational overhead and redundant information flows. Unlike 2D VLMs processing single images, 3D LMMs exhibit inherent architectural redundancy due to the heterogeneous mechanisms between spatial tokens and visual tokens. To address this challenge, we propose AdaToken-3D, an adaptive spatial token optimization framework that dynamically prunes redundant tokens through spatial contribution analysis. Our method automatically tailors pruning strategies to different 3D LMM architectures by quantifying token-level information flows via attention pattern mining. Extensive experiments on LLaVA-3D (a 7B parameter 3D-LMM) demonstrate that AdaToken-3D achieves 21\% faster inference speed and 63\% FLOPs reduction while maintaining original task accuracy. Beyond efficiency gains, this work systematically investigates redundancy patterns in multimodal spatial information flows through quantitative token interaction analysis. Our findings reveal that over 60\% of spatial tokens contribute minimally ($<$5\%) to the final predictions, establishing theoretical foundations for efficient 3D multimodal learning.