論文の概要: LLaVA-OneVision-2: Towards Next-Generation Perceptual Intelligence

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2605.25979v1
• Date: Mon, 25 May 2026 15:54:04 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-05-26 19:50:20.451923
• Title: LLaVA-OneVision-2: Towards Next-Generation Perceptual Intelligence
• Title（参考訳）: LLaVA-OneVision-2:次世代の知覚知能を目指して
• Abstract要約: LLaVA-OneVision-2(LLaVA-OV-2)について述べる。 幅広いマルチモーダルベンチマークで優れたパフォーマンスを実現している。 際立った能力は、ビデオ理解、時間的接地、空間的接地、操作言語推論にまたがる統一的な認識である。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 107.63317552620231
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: We introduce LLaVA-OneVision-2 (LLaVA-OV-2), the most capable vision-language model in the LLaVA-OneVision series to date, achieving superior performance across a broad range of multimodal benchmarks. The model builds on a native OneVision-Encoder and incorporates Windowed Attention for efficient local computation while maintaining native resolution. Its key advance is codec-stream tokenization: it treats compressed video as a continuous bit-cost stream, where bit-cost dynamics determine adaptive temporal groups, and motion-residual cues select salient spatial evidence into compact visual canvases. This allocation concentrates a limited token budget on event-bearing content, enabling more stable long-video token compression than fixed groups of pictures. A shared 3D RoPE further places codec canvases, sampled frames, and images in a unified spatiotemporal coordinate system. Furthermore, we build the LLaVA-OV-2 data and training stack around large-scale open supervision: approximately 8M re-captioned video samples for pretraining, a 4M-sample spatial corpus for fine-tuning. We also introduce JumpScore, a temporal-localization benchmark targeting fine-grained grounding in high-frequency, densely repeated motion, a regime underrepresented by existing video evaluations. A standout capability of LLaVA-OV-2 is its unified perception across video understanding, temporal grounding, spatial grounding, and manipulation-trace reasoning. On JumpScore, LLaVA-OneVision-2-8B reaches 74.9 JumpScore mAP, surpassing Qwen3-VL-8B (30.1) by +44.8 points; under matched visual-token budgets on the same benchmark, codec-stream inputs improve temporal grounding over frame sampling by +9.7 points. Across standard benchmarks, LLaVA-OneVision-2-8B further outperforms Qwen3-VL-8B by +4.3 average points on video tasks, +5.3 on spatial tasks, and +15.6 average J&F on tracking tasks.
• Abstract（参考訳）: LLaVA-OneVisionシリーズの視覚言語モデルであるLLaVA-OneVision-2(LLaVA-OV-2)を紹介する。 モデルはネイティブのOneVision-Encoder上に構築され、ネイティブ解像度を維持しながら効率的なローカル計算のためにWindowed Attentionが組み込まれている。 圧縮された動画を連続的なビットコストのストリームとして扱い、ビットコストのダイナミックスが適応的な時間的グループを決定する。 このアロケーションは、イベントを含むコンテンツに限られたトークン予算を集中させ、固定された画像群よりも安定した長ビデオトークン圧縮を可能にする。 共有3D RoPEは、さらにコーデックキャンバス、サンプルフレーム、画像を統合時空間座標系に配置する。 さらに,LLaVA-OV-2データとトレーニングスタックを構築し,約8Mのプレトレーニング用再カプセル化ビデオサンプル,微調整用4Mサンプル空間コーパスを作成した。 また,高頻度かつ高頻度に繰り返される動作における微粒なグラウンドニングを目標とした時間的局所化ベンチマークであるJumpScoreも導入した。 LLaVA-OV-2の際立った能力は、映像理解、時間的接地、空間的接地、操作的トレース推論にまたがる統一的な認識である。 JumpScoreでは、LLaVA-OneVision-2-8Bが74.9 JumpScore mAPに達し、Qwen3-VL-8B(0.1)を+44.8ポイント上回った。 標準的なベンチマークでは、LLaVA-OneVision-2-8BはQwen3-VL-8Bを+4.3、空間的タスク+5.3、追跡タスク+15.6で上回っている。

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