論文の概要: VLA-InfoEntropy: A Training-Free Vision-Attention Information Entropy Approach for Vision-Language-Action Models Inference Acceleration and Success

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2604.05323v1
• Date: Tue, 07 Apr 2026 01:52:42 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-04-08 17:42:09.568039
• Title: VLA-InfoEntropy: A Training-Free Vision-Attention Information Entropy Approach for Vision-Language-Action Models Inference Acceleration and Success
• Title（参考訳）: VLA情報エントロピー(VLA-Info Entropy):ビジョン・ランゲージ・アクションモデル推論と成功のための学習自由ビジョン・アテンション情報エントロピーアプローチ
• Authors: Chuhang Liu, Yayun He, Zuheng Kang, Xiaoyang Qu, Jianzong Wang,
• Abstract要約: VLA(Vision-Language-Action)モデルは、視覚知覚、言語理解、行動決定を統合し、モーダルなセマンティックアライメントを実現する。 この問題に対処するために、画像エントロピーを用いて、各視覚トークンのグレースケール分布特性を定量化する。 提案手法は推論パラメータを減らし,推論速度を高速化し,既存の手法より優れていることを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 33.810242609054924
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Vision-Language-Action (VLA) models integrate visual perception, language understanding, and action decision-making for cross-modal semantic alignment, exhibiting broad application potential. However, the joint processing of high-dimensional visual features, complex linguistic inputs, and continuous action sequences incurs significant computational overhead and low inference efficiency, thereby hindering real-time deployment and reliability. To address this issue, we use image entropy to quantify the grayscale distribution characteristics of each visual token and introduce attention entropy to capture the distribution of attention scores over task-related text. Visual entropy identifies texture-rich or structurally informative regions, while attention entropy pinpoints semantically relevant tokens. Combined with timestep information, these metrics enable a dynamic transition strategy that shifts the model's focus from global visual features to attention-guided local informative regions. Thus, the resulting VLA-InfoEntropy method integrates spatial, semantic, and temporal cues to reduce redundancy while preserving critical content. Extensive experiments show that our method reduces inference parameters, accelerates inference speed, and outperforms existing approaches.
• Abstract（参考訳）: VLA(Vision-Language-Action)モデルは、視覚知覚、言語理解、行動決定を統合し、多種多様な応用可能性を示す。 しかし、高次元視覚特徴、複雑な言語入力、連続的な動作シーケンスの合同処理は、計算オーバーヘッドと推論効率の低下を招き、リアルタイムの展開と信頼性を損なう。 この問題に対処するために、画像エントロピーを用いて各視覚トークンのグレースケール分布特性を定量化し、注意エントロピーを導入し、タスク関連テキスト上での注目スコアの分布をキャプチャする。 視覚的エントロピーはテクスチャに富む領域や構造的に意味のある領域を識別し、注意エントロピーは意味的に関連するトークンを識別する。 タイムステップ情報と組み合わせることで、これらのメトリクスは、モデルの焦点をグローバルな視覚的特徴から注意を向けた局所的な情報領域にシフトする、動的移行戦略を可能にする。 したがって、VLA-InfoEntropy法は、空間的、意味的、時間的手がかりを統合して、臨界コンテンツを保存しながら冗長性を減少させる。 大規模な実験により,提案手法は推論パラメータを低減し,推論速度を加速し,既存手法より優れることが示された。

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