CVPR 2025 Highlight 论文 AdaCM2 提出了一种新的跨模态自适应记忆压缩框架，用于解决超长视频理解中的内存和信息冗余问题。
原文标题：CVPR 2025 Highlight｜AdaCM2：首个面向超长视频理解的跨模态自适应记忆压缩框架
原文作者：机器之心
冷月清谈：
怜星夜思：
2、AdaCM2 通过跨模态注意力来压缩视频信息，只保留对文本提示最有意义的视觉 Token。那么，如果文本提示本身存在歧义或噪声，会不会导致模型提取错误的信息？有什么方法可以缓解这个问题？
3、AdaCM2 在实验中展现了强大的性能，但在实际应用中，超长视频往往包含更复杂的内容和更高的噪声。你认为 AdaCM2 在实际应用中可能面临哪些挑战？
原文内容
本文第一作者为前阿里巴巴达摩院高级技术专家，现一年级博士研究生满远斌，研究方向为高效多模态大模型推理和生成系统。通信作者为第一作者的导师，UTA 计算机系助理教授尹淼。尹淼博士目前带领 7 人的研究团队，主要研究方向为多模态空间智能系统，致力于通过软件和系统的联合优化设计实现空间人工智能的落地。
近年来，大语言模型（LLM）持续刷新着多模态理解的边界。当语言模型具备了「看视频」的能力，视频问答、视频摘要和字幕生成等任务正逐步迈入真正的智能阶段。但一个现实难题亟待解决——如何高效理解超长视频？
为此，来自得克萨斯大学阿灵顿分校（UTA）计算机系研究团队提出了 AdaCM2：首个支持超长视频理解的跨模态记忆压缩框架。该研究已被 CVPR 2025 正式接收，并荣获 Highlight 论文（接收率为 3%），展示出其在技术创新与实际价值上的双重突破。
-
论文标题：AdaCM2: On Understanding Extremely Long-Term Video with Adaptive Cross-Modality Memory Reduction
-
论文地址：https://arxiv.org/pdf/2411.12593
背景：LLM 强大，长视频理解却步
多模态视频理解模型如 VideoLLaMA、VideoChat 等已经在短视频（5–15 秒）场景中表现优异，能够回答关于视频内容的自然语言问题。但当视频长度扩展至分钟级甚至小时级，模型的显存瓶颈和冗余信息干扰问题暴露无遗：
-
内存消耗呈指数级上升，难以部署；
-
视觉 Token 冗余严重，导致关键信息被淹没；
-
文本与视频之间缺乏精准对齐机制。
AdaCM2 正是为解决这些核心问题而生。
提出动机：两大关键观察揭示「压缩冗余」的机会
AdaCM2 的提出建立在对视频与文本交互过程中的两个核心观察基础上，揭示了现有模型在超长视频场景下的内在局限：
观察一：帧内注意力稀疏性（Intra-Frame Sparsity）
在长视频的任意一帧中，只有极少数视觉 Token 对当前文本提示具有强相关性。绝大多数视觉信息对于回答文本问题（如「她在和谁说话？」）是无关的。实验发现，这些注意力得分呈现出尾部偏置分布，意味着高价值信息集中在少数 Token 中。
启发： 可以有选择性地仅保留「重要的」视觉 Token，而无需一视同仁处理全部帧内容。
观察二：层间语义冗余性（Layer-Wise Redundancy）
研究还发现，在深层网络中，临近帧之间的跨模态注意力相似度非常高，甚至在间隔较远的帧之间也存在冗余。这种高相似性意味着：多个 Token 在不同时间或不同层次上表达了重复的语义信息。
启发： 应该在不同层次上使用差异化的压缩策略，从而动态平衡信息保留与内存占用。
这两大观察构成了 AdaCM2 设计的基础，驱动出一整套可调、可解释、可扩展的「视频记忆管理机制」。
创新：AdaCM2 提出跨模态动态压缩机制
为应对长视频带来的内存挑战，AdaCM2 首次引入了跨模态注意力驱动的层级记忆压缩策略。其核心思想是：「仅保留那些对文本提示最有意义的视觉信息」，并通过跨层级的策略自适应完成压缩，确保模型不丢关键信息。
关键技术点：
-
逐帧回归式建模：AdaCM2 不再一次性输入全部帧，而是逐帧处理并动态更新记忆缓存，实现轻量但语义连续的建模。
-
跨模态注意力打分：通过 Q-Former 模块，模型在每一层中计算视觉 Token 与文本提示之间的注意力权重，只保留注意力得分高的「关键信息 Token」。
-
分层压缩机制：针对不同 Transformer 层中 Token 的冗余程度，设置可调的压缩参数（α 和 β），实现更精细的内存控制。
-
与 LLM 无缝对接：AdaCM2 支持与各种主流 LLM 对接，如 Vicuna-7B、FlanT5 等，仅需轻量微调 Q-Former 模块即可完成端到端训练。
实验结果：性能超越 SOTA + 显存下降 65%
AdaCM2 在多个长视频标准数据集上进行了验证，包括：
-
LVU 分类任务：平均 Top-1 准确率提升 4.5%，在「导演」「场景」等任务上领先所有方法；
-
COIN / Breakfast 行为理解任务：超过 MA-LMM，展示更强泛化能力；
-
MSVD 视频字幕生成：达到 189.4 CIDEr，领先现有 SOTA；
-
内存效率：显存使用下降 65%，在极端情况下依旧维持稳定推理，支持处理超 2 小时长视频。
消融研究也显示，若移除跨模态压缩模块或将其替换为随机丢弃，模型性能将显著下降，证明观察驱动设计的有效性。
应用前景：多模态大模型的「长时记忆」引擎
AdaCM2 的提出，为多模态模型赋予了「可控的长时记忆能力」。这一能力不仅适用于传统的视频理解任务，还对以下未来应用场景具有重要意义：
-
智能交通监控：支持对全天候视频的智能分析与摘要生成；
-
医疗手术记录分析：自动分析长时间术中操作行为；
-
教育与会议记录理解：提取关键片段并生成总结；
-
机器人感知：支持具备持续视觉记忆的具身智能体。
总结
AdaCM2 作为首个专注于极长视频理解的跨模态记忆压缩框架，在大语言模型和视觉编码器之间架起了一座高效的信息筛选桥梁。它不仅优化了计算资源利用率，还拓展了多模态 AI 在实际应用中的边界。随着多模态大模型逐步走向落地，AdaCM2 的提出无疑将成为推动长视频智能理解发展的关键技术。
该论文已被 CVPR 2025 接收并评为 Highlight 论文，充分体现其在长视频多模态建模领域的前瞻性与影响力。更多相关研究成果也即将在未来发布，敬请关注！
© THE END
转载请联系本公众号获得授权
投稿或寻求报道：[email protected]