論文の概要: InfiniteVL: Synergizing Linear and Sparse Attention for Highly-Efficient, Unlimited-Input Vision-Language Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2512.08829v1
• Date: Tue, 09 Dec 2025 17:18:32 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-12-10 22:28:08.064888
• Title: InfiniteVL: Synergizing Linear and Sparse Attention for Highly-Efficient, Unlimited-Input Vision-Language Models
• Title（参考訳）: InfiniteVL:高能率無制限ビジョンランゲージモデルに対する線形とスパース注意の相乗化
• Authors: Hongyuan Tao, Bencheng Liao, Shaoyu Chen, Haoran Yin, Qian Zhang, Wenyu Liu, Xinggang Wang,
• Abstract要約: 我々は、Gated DeltaNetとSWA(Slide window attention)を相乗化する線形複雑VLMアーキテクチャであるInfiniteVLを提案する。 InfiniteVLは、一定のレイテンシとメモリフットプリントを維持しながら、3.6時間以上の推論高速化を実現する。 ストリーミングビデオ理解のシナリオでは、長期メモリキャッシュを保持しながら、24FPSのリアルタイムプリフィル速度を安定的に維持する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 49.08289742711585
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Window attention and linear attention represent two principal strategies for mitigating the quadratic complexity and ever-growing KV cache in Vision-Language Models (VLMs). However, we observe that window-based VLMs suffer performance degradation when sequence length exceeds the window size, while linear attention underperforms on information-intensive tasks such as OCR and document understanding. To overcome these limitations, we propose InfiniteVL, a linear-complexity VLM architecture that synergizes sliding window attention (SWA) with Gated DeltaNet. For achieving competitive multimodal performance under constrained resources, we design a three-stage training strategy comprising distillation pretraining, instruction tuning, and long-sequence SFT. Remarkably, using less than 2\% of the training data required by leading VLMs, InfiniteVL not only substantially outperforms previous linear-complexity VLMs but also matches the performance of leading Transformer-based VLMs, while demonstrating effective long-term memory retention. Compared to similar-sized Transformer-based VLMs accelerated by FlashAttention-2, InfiniteVL achieves over 3.6\times inference speedup while maintaining constant latency and memory footprint. In streaming video understanding scenarios, it sustains a stable 24 FPS real-time prefill speed while preserving long-term memory cache. Code and models are available at https://github.com/hustvl/InfiniteVL.
• Abstract（参考訳）: ウィンドウアテンションと線形アテンションはビジョン・ランゲージ・モデル(VLM)における二次的複雑性を緩和する2つの主要な戦略である。 しかし,ウィンドウベースのVLMでは,シーケンス長がウィンドウサイズを超えると性能が低下するのに対して,線形注意はOCRや文書理解といった情報集約的なタスクでは不十分である。 これらの制約を克服するために、Gated DeltaNetとSWA(Slide window attention)を相乗化する線形複雑VLMアーキテクチャであるInfiniteVLを提案する。 制約資源下での競争力のあるマルチモーダル性能を実現するため,蒸留前訓練,指導訓練,長期SFTを含む3段階の訓練戦略を設計する。 注目すべきは、VLMをリードするために必要なトレーニングデータの2\%未満を使用することで、InfiniteVLは従来の線形複雑度VLMよりも大幅に優れるだけでなく、トランスフォーマーベースのVLMのパフォーマンスに匹敵すると同時に、効果的な長期記憶保持を示す。 FlashAttention-2によって加速される同様のサイズのTransformerベースのVLMと比較して、InfiniteVLは一定のレイテンシとメモリフットプリントを維持しながら3.6\timesの推論スピードアップを達成する。 ストリーミングビデオ理解のシナリオでは、長期メモリキャッシュを保持しながら、24FPSのリアルタイムプリフィル速度を安定的に維持する。 コードとモデルはhttps://github.com/hustvl/InfiniteVL.comで入手できる。

関連論文リスト

• Enabling Disaggregated Multi-Stage MLLM Inference via GPU-Internal Scheduling and Resource Sharing [16.063514680699576]
  MLLM(Multimodal large language model)は、3段階のパイプラインを通して視覚的理解を拡張する。 マルチモーダル前処理、特にビデオデコードがタイム・ツー・ファースト・トーケン(TTFT)を支配している 我々は、エンドツーエンドのMLLMパイプラインを共同で最適化する2つの補完設計であるFlashCodecとUnifiedServeを紹介する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-12-19T13:40:13Z)
• LLaVA-UHD v3: Progressive Visual Compression for Efficient Native-Resolution Encoding in MLLMs [52.24096832965001]
  提案するプログレッシブ・ビジュアル・圧縮(PVC)法を中心としたMLLMであるLLaVA-UHD v3を提案する。 PVC法は、視覚変換器(ViT)にシームレスに統合して、効率的なネイティブ解像度符号化を可能にする。 ViT-UHDをベースとしたLLaVA-UHD v3はQwen2-VLとの競合性能も達成し、TTFTを1.9倍削減した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-11-26T08:11:10Z)
• FastMMoE: Accelerating Multimodal Large Language Models through Dynamic Expert Activation and Routing-Aware Token Pruning [16.753299634529736]
  マルチモーダル・大規模言語モデル (MLLM) は優れた性能を達成しているが、高解像度の視覚入力は視覚トークンの長いシーケンスと相当な推論遅延をもたらす。 冗長なビジュアルトークンの削減は、パフォーマンスを維持しながら計算/メモリの負担を軽減するために重要であり、リソース制約やレイテンシに敏感なシナリオでのMLLMデプロイメントを可能にする。 本稿では,Fast Multimodal Mixture-of-Experts (FastMMoE)を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-11-22T02:25:00Z)
• SparseVILA: Decoupling Visual Sparsity for Efficient VLM Inference [49.84148668264725]
  SparseVILAは効率的なVLM推論のための新しいパラダイムであり、前処理と復号の段階で視覚空間を疎結合する。 AWQ最適化推論パイプライン上に構築されたSparseVILAは、プリフィルの最大4.0倍、デコーディングの2.5倍、長文ビデオタスクの2.6倍のエンドツーエンド高速化を実現している。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-10-20T17:35:47Z)
• SpecVLM: Fast Speculative Decoding in Vision-Language Models [14.243294546325714]
  投機的復号化は自己回帰型大規模言語モデル(LLM)を高速化する強力な方法である 視覚言語モデル(VLM)の投機的復号化について検討する。 1.5--2.3xのエンドツーエンドの高速化を完全自己回帰推論で実現する実用システムであるSpecVLMを紹介する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-09-15T11:53:56Z)
• Fast-dLLM: Training-free Acceleration of Diffusion LLM by Enabling KV Cache and Parallel Decoding [51.711605076319216]
  拡散に基づく大規模言語モデル (Diffusion LLM) は、並列復号機能を持つ非自己回帰テキスト生成を約束している。 本稿では,双方向拡散モデルに適したブロック単位で近似したKVキャッシュ機構を提案する。 本稿では,信頼しきい値を超えるトークンを選択的に復号し,依存関係違反を軽減し,生成品質を維持できる信頼度対応並列復号方式を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-05-28T17:39:15Z)
• LVC: A Lightweight Compression Framework for Enhancing VLMs in Long Video Understanding [29.719450799231705]
  VLM(Vision-Language Models)は、多フレーム入力によってフレームレベルの理解能力を得る。 ビデオ大言語モデル(Video Large Language Models, Video-LLMs)は、視覚機能内の時間的関係をキャプチャするが、高品質のビデオテキストデータセットの不足によって制限される。 本稿では,クエリ・アテンション・ビデオ圧縮機構を備えた新しい手法である軽量ビデオ圧縮(LVC)を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-04-09T12:51:10Z)
• STORM: Token-Efficient Long Video Understanding for Multimodal LLMs [116.4479155699528]
  STORMは、イメージエンコーダとビデオLLMの間に専用のテンポラリエンコーダを組み込んだ、新しいアーキテクチャである。 我々は,STORMが様々な長いビデオ理解ベンチマークにおいて最先端の結果を達成することを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-03-06T06:17:38Z)
• LServe: Efficient Long-sequence LLM Serving with Unified Sparse Attention [26.54297116028556]
  大規模言語モデル(LLM)は、長いシーケンスや複雑な推論タスクの処理において顕著な可能性を示している。 LServeは,ハイブリッドスパースアテンションにより長周期LLMサービスを高速化する,効率的なシステムである。 LServeはLLMプリフィルを最大2.9倍加速し、vLLMで1.3-2.1倍デコードする。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-02-20T18:59:52Z)
• An Image is Worth 1/2 Tokens After Layer 2: Plug-and-Play Inference Acceleration for Large Vision-Language Models [65.37846460916042]
  視覚的トークンに対する注意計算は,LVLMの深い層において極めて非効率であることがわかった。 本稿では,計算効率の最適化を目的とした多用途プラグアンドプレイ方式であるFastVを紹介する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-03-11T14:35:32Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。