English(EN) Look Only When Needed: Certificate-Guided Visual Routing for Efficient Diffusion VLMs

新的 LOWN 方法大幅削减了扩散视觉语言模型的计算量

作者 PulseAugur 编辑部 · [1 个来源] · 2026-10-28 04:00

研究人员开发了一种名为 LOWN 的新方法，以提高扩散视觉语言模型 (DVLMs) 的效率。LOWN 智能地决定在每个解码步骤是否处理图像，从而减少计算负载。通过在没有图像的情况下预测掩码令牌，并且仅在预测不一致时才处理图像，LOWN 在保持高性能的同时显著降低了计算量。这种方法可以应用于各种基于 LLaDA 的 DVLM 架构，并且可以与其他效率技术相结合。 AI

影响降低了扩散视觉语言模型的计算成本，可能促使其更广泛的应用和更快的推理。

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arXiv cs.AI TIER_1 English(EN) · Donghyeon Cho, Joowon Kim, Seungho Shin, Eunho Yang · 2026-10-28 04:00

仅在需要时查看：证书引导的视觉路由，用于高效的扩散 VLM

arXiv:2610.36671v1 Announce Type: cross Abstract: Diffusion vision-language models (DVLMs) process their entire input at every denoising step. Since visual tokens make up 89-97% of this input on the benchmarks we study, most of the decoding computation is spent repeatedly process…

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