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English(EN) GeoTrace: Geometry-Aware Trajectory Token Compression for Video Large Language Models

GeoTrace框架压缩视频令牌,以提高视频大语言模型的效率

研究人员推出GeoTrace,一个新颖的框架,旨在通过压缩视频令牌来提高视频大语言模型(Video LLMs)的效率。这种无需训练的方法使用上下文最远点锚定和轨迹约束残差凝结,将视频证据分解为骨架和残差事件令牌。GeoTrace已在各种Video LLMs和基准测试中证明了其有效性,在保持高性能的同时显著降低了计算负载。 AI

影响 该方法可以显著降低运行Video LLMs的计算成本,使其在各种应用中更易于访问和更高效。

排序理由 该集群包含一篇学术论文,详细介绍了LLM中视频令牌压缩的新方法。

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GeoTrace框架压缩视频令牌,以提高视频大语言模型的效率

报道来源 [2]

  1. arXiv cs.CV TIER_1 English(EN) · Guohuan Xie, Mengqi Lei, Chuan Shi, Wei Bao, Yue Gao, Siqi Li ·

    GeoTrace:面向视频大语言模型的几何感知轨迹标记压缩

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  2. arXiv cs.CV TIER_1 English(EN) · Siqi Li ·

    GeoTrace:面向视频大语言模型的几何感知轨迹令牌压缩

    Although Video Large Language Models (Video LLMs) have shown strong performance in video understanding, their efficiency is still limited by the large number of visual tokens. Existing video token compression methods typically rely on frame-wise saliency or heuristic token mergin…