論文の概要: VidLaDA: Bidirectional Diffusion Large Language Models for Efficient Video Understanding

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2601.17868v1
• Date: Sun, 25 Jan 2026 15:02:01 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-01-27 15:23:08.497098
• Title: VidLaDA: Bidirectional Diffusion Large Language Models for Efficient Video Understanding
• Title（参考訳）: VidLaDA: 効率的なビデオ理解のための双方向拡散大言語モデル
• Authors: Zhihao He, Tieyuan Chen, Kangyu Wang, Ziran Qin, Yang Shao, Chaofan Gan, Shijie Li, Zuxuan Wu, Weiyao Lin,
• Abstract要約: VidDAは拡散言語モデルに基づくビデオLLMである。 大規模なビデオトークン上での拡散復号化のボトルネックに対処するためにMARS-Cacheを導入する。 実験によると、VidDAは拡散ベースラインを上回り、最先端の自己回帰モデルと競合する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 52.69880888587866
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Standard Autoregressive Video LLMs inevitably suffer from causal masking biases that hinder global spatiotemporal modeling, leading to suboptimal understanding efficiency. We propose VidLaDA, a Video LLM based on Diffusion Language Model utilizing bidirectional attention to capture bidirectional dependencies. To further tackle the inference bottleneck of diffusion decoding on massive video tokens, we introduce MARS-Cache. This framework accelerates inference by combining asynchronous visual cache refreshing with frame-wise chunk attention, effectively pruning redundancy while preserving global connectivity via anchor tokens. Extensive experiments show VidLaDA outperforms diffusion baselines and rivals state-of-the-art autoregressive models (e.g., Qwen2.5-VL and LLaVA-Video), with MARS-Cache delivering over 12x speedup without compromising reasoning accuracy. Code and checkpoints are open-sourced at https://github.com/ziHoHe/VidLaDA.
• Abstract（参考訳）: 標準自己回帰ビデオLLMは、必然的に、グローバルな時空間モデリングを妨げる因果性マスキングバイアスに悩まされ、最適な理解効率をもたらす。 拡散言語モデルに基づくビデオLLMであるVidLaDAを提案する。 大規模なビデオトークン上での拡散復号化の推論ボトルネックにさらに対処するために,MARS-Cacheを導入する。 このフレームワークは、非同期のビジュアルキャッシュリフレッシュとフレームワイドのチャンクアテンションを組み合わせることで推論を加速し、アンカートークンによるグローバル接続を保ちながら、事実上冗長性を抑える。 大規模な実験では、VidLaDAは拡散ベースラインを上回り、最先端の自己回帰モデル(例えば、Qwen2.5-VL、LLaVA-Video)と競合し、MARS-Cacheは推論精度を損なうことなく12倍のスピードアップを提供する。 コードとチェックポイントはhttps://github.com/ziHoHe/VidLaDA.comで公開されている。

関連論文リスト

• treaming-dLLM: Accelerating Diffusion LLMs via Suffix Pruning and Dynamic Decoding [36.74241893088594]
  拡散大言語モデル(dLLM)は、自然言語生成に魅力的なパラダイムを提供する。 最近の研究はKVキャッシュの再利用や復号化を通じて推論を加速しているが、ブロックワイド拡散プロセスにおける本質的な非効率性を見落としている。 本稿では,空間次元と時間次元の両方にわたって推論を合理化する学習自由フレームワークStreaming-dLLMを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2026-01-25T17:36:04Z)
• Fast-dLLM v2: Efficient Block-Diffusion LLM [64.38006546510337]
  Fast-dLLM v2はブロック拡散言語モデルで、訓練済みのARモデルをdLLMに適応して並列テキストを生成する。 これは、Dream(580Bトークン)のようなフルアテンション拡散LDMと比較して、トレーニングデータの500倍の減少を示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-09-30T14:40:18Z)
• 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)
• dKV-Cache: The Cache for Diffusion Language Models [53.85291644298835]
  Diffusion Language Models (DLMs) は自己回帰型言語モデルにとって有望な競合と見なされている。 本稿では,DLMの復調過程に対するKVキャッシュ機構,遅延KVキャッシュを提案する。 我々のアプローチは、異なるトークンが拡散過程を通して異なる表現力学を持つという観察によって動機付けられている。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-05-21T17:32:10Z)

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。