视频大模型无损提速：删除多余token，训练时间减少30%，帧率越高效果越好

Don’t look twice！视频损提速删时间

把连续相同的大模图像块合并成一个token，就能让Transformer的型无训练效果视频处理速度大幅提升。

卡内基梅隆大学提出了视频大模型加速方法Run-Length Tokenization（RLT），被NeurIPS 2024选为Spotlight论文。余t越高越好

在精度几乎没有损失的减少前提下，RLT可以让模型训练和推理速度双双提升。帧率

一般情况下，视频损提速删时间利用RLT，大模Transformer视频识别模型的型无训练效果训练时间可缩短30%，推理阶段提速率提升更是除多可达67%。

对于高帧率和长视频，余t越高越好RLT的减少效果更加明显，30fps视频的帧率训练速度可提升1倍，长视频训练token减少80%。视频损提速删时间

相比于传统的剪枝方法，RLT能用更小的精度损失实现更好的加速效果。

有人想到了电视剧中的评论，认为这项研究找到了在压缩空间中进行搜索的方法。

DeepMind科学家Sander Dieleman则评价称，这项研究是一种“非主流”（Off-the-grid）的创新方法，但比起其他复杂的非主流研究，又显得非常简洁。

重复图像块合为一个token

RLT的核心原理，是利用视频中存在大量时间上重复的图像块这一特点，将重复的图像块合并为一个token表示。

这种情况下，还需要用一个位置编码来表示这个token的长度，但RLT总体上减少了输入的token数量。

要想完成重复token的修剪，首先要对视频进行分块。

具体来说，视频在空间和时间维度上会被划分成固定大小的图像块，每个图像块的大小为C×D_x×D_y×D_t，每个图像块都对应一个空间-时间位置。

（其中C是通道数，D_x和D_y是空间维度大小，D_t是时间维度大小。）

划分完成之后，需要比较时间上相邻的图像块，判断它们是否相似，也就是是否需要合并。

对于时间位置相差1的两个图像块P_1和P_2，取P_1的第一帧和P_2的最后一帧，计算它们的L1距离。

如果距离小于一个预设的阈值τ，就认为P_1和P_2是静态重复的（阈值τ表示允许多大程度的相似性，设置与具体数据集无关）。

完成判别之后，重复的图像块会被移除。

对于一串连续的、两两之间都是静态重复的图像块，RLT只保留第一个块对应的token。

这一步是在patch embedding之前完成的，因此移除token不需要改动模型结构。

经过这一步，输入的token数量从N_P降低到了N_P’（N_P’≤N_P）。

为了让合并后的token仍然能够反映完整的视频信息，接下来要给每个token加上长度编码。

对于一个保留下来的token，系统会计算它所代表的原始token的长度l_i，也就是它到下一个没有被移除的token的距离。

长度信息l_i与token的空间-时间位置(x，y，t)一起，用一个可学习的长度编码矩阵映射成一个d维的embedding向量，与patch embedding相加，作为输入token的最终表示。

最后只需要将处理后的token序列输入到视频Transformer中，进行常规的训练或推理过程。

不过需要注意的是，由于每个视频样本计算出的token数量N_P’不尽相同，样本之间可能有较大差异。

然而标准的Transformer是按批次处理固定长度的序列的。

为了能在一个批次中处理多个长度不一的视频，RLT采用了一种称为“example packing”的方法，将这一批中所有视频样本的token序列首尾相连，拼成一个超长的序列，作为Transformer的输入。

这样的话，Transformer实际上是在处理一个批次大小为1、长度为所有样本token数量之和的序列。

通过以上步骤，RLT能够去除视频中的许多冗余token，在几乎不损失精度的情况下，大幅降低内存占用和计算量，加速视频Transformer的训练和推理。

训练时长下降30%

在训练阶段，RLT对ViT-B和ViT-L两种规模的模型都有很好的加速效果。

在Kinetics-400上，ViT-BRLT和ViT-L训练时间分别从14.4小时和21.6小时，降低到10.2小时和15.4小时，降幅均接近30%左右，精度损失不超过0.1个百分点；

在SSv2上，两者的训练时间分别从10.1和15.2小时，降低到7.2和10.8小时，降幅也接近30%，精度同样仅下降0.1个百分点。

相比之下，传统的剪枝方法Token Merging在精度下降0.1-0.5个百分点的情况下，加速只有10-20%。

在推理阶段，也不需要额外的训练，就可以将RLT作为现成的tokenizer，达到很好的加速效果。

具体来说，RLT能在几乎不牺牲精度的情况下（不超过0.5个百分点），将推理阶段的计算量和延迟降低30-60%。

同样在Kinetics-400和SSv2上，对于ViT-B和ViT-L，RLT都能带来60%以上的推理加速。

对于更大的ViT-H，在Kinetics-400上，RLT也能实现45%的加速效果。

特别地，作者还针对高帧率和长时长视频数据集进行了测试，发现RLT带来的token下降幅度比在普通数据集中更高。

同时在高帧率数据集当中，RLT能够在精度损失同样低的情况下，实现更好的加速效果。

而且帧率越高效果也越明显，对于30fps的视频，加速可达100%。

论文地址：
https://arxiv.org/abs/2411.05222
代码：
https://github.com/rccchoudhury/rlt