論文の概要: IDPruner: Harmonizing Importance and Diversity in Visual Token Pruning for MLLMs

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2602.13315v1
• Date: Tue, 10 Feb 2026 11:20:24 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-02-17 14:17:27.846173
• Title: IDPruner: Harmonizing Importance and Diversity in Visual Token Pruning for MLLMs
• Title（参考訳）: IDPruner:MLLMにおけるビジュアルトーケンプルーニングにおける重要性と多様性の調和
• Authors: Yifan Tan, Yifu Sun, Shirui Huang, Hong Liu, Guanghua Yu, Jianchen Zhu, Yangdong Deng,
• Abstract要約: 視覚トークンのプルーニングはMLLM推論を加速させる重要な手法として登場した。 IDPrunerは最先端のパフォーマンスを実現し、様々なアーキテクチャやタスクにまたがる優れた一般化を実現している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 11.254129271889035
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Multimodal Large Language Models (MLLMs) have demonstrated impressive capabilities, yet they encounter significant computational bottlenecks due to the massive volume of visual tokens. Consequently, visual token pruning, which substantially reduces the token count, has emerged as a critical technique for accelerating MLLM inference. Existing approaches focus on token importance, diversity, or an intuitive combination of both, without a principled framework for their optimal integration. To address this issue, we first conduct a systematic analysis to characterize the trade-off between token importance and semantic diversity. Guided by this analysis, we propose the \textbf{I}mportance and \textbf{D}iversity Pruner (\textbf{IDPruner}), which leverages the Maximal Marginal Relevance (MMR) algorithm to achieve a Pareto-optimal balance between these two objectives. Crucially, our method operates without requiring attention maps, ensuring full compatibility with FlashAttention and efficient deployment via one-shot pruning. We conduct extensive experiments across various model architectures and multimodal benchmarks, demonstrating that IDPruner achieves state-of-the-art performance and superior generalization across diverse architectures and tasks. Notably, on Qwen2.5-VL-7B-Instruct, IDPruner retains 95.18\% of baseline performance when pruning 75\% of the tokens, and still maintains 86.40\% even under an extreme 90\% pruning ratio. Our code is available at https://github.com/Tencent/AngelSlim.
• Abstract（参考訳）: MLLM(Multimodal Large Language Models)は目覚ましい能力を示すが、膨大な量の視覚トークンのために計算上のボトルネックに遭遇する。 その結果、トークン数を大幅に削減する視覚的トークンプルーニングがMLLM推論を加速させる重要な手法として登場した。 既存のアプローチでは、トークンの重要性、多様性、あるいは両者の直感的な組み合わせに重点を置いています。 この問題に対処するため,トークンの重要性と意味的多様性のトレードオフを特徴付けるために,まず体系的な分析を行う。 本稿では,この2つの目的間のパレオト最適バランスを実現するために,MMRアルゴリズムを活用する。 重要なことは、本手法は注意マップを必要とせずに動作し、FlashAttentionとの完全な互換性とワンショットプルーニングによる効率的なデプロイメントを保証する。 我々は、様々なモデルアーキテクチャとマルチモーダルベンチマークにまたがって広範な実験を行い、IDPrunerが最先端の性能を達成し、多様なアーキテクチャやタスクにまたがる優れた一般化を実現することを実証した。 特に、Qwen2.5-VL-7B-インストラクタでは、IDPrunerはトークンの75倍のプルーニング時に95.18倍のベースライン性能を保持し、極端な90倍のプルーニング比でも86.40倍の値を維持する。 私たちのコードはhttps://github.com/Tencent/AngelSlim.comで利用可能です。

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