多模态大模型VLMs视觉token数量多会影响推理的计算性能，也有相关工作在token压缩上进行了研究，如往期：
- 通过强化学习让多模态大模型自主决策图像token压缩的新思路-VisionThink实现思路及奖励函数设计
- 图像、视频、音频多模态大模型中长上下文token压缩方法综述
与token压缩不同的提高计算性能的另一种方法，下面来看一个专为文档理解设计的剪枝思路，在多模态文档理解场景的视觉token的剪枝工作，目标是就是token剪枝在VLMs处理文档图像前，提前过滤无信息背景区域，以降低计算成本同时保持文档理解性能。
如上图框架三个组件：二值文本-区域分类器（绿色）、保持索引的 token 剪枝（蓝色）以及一个冻结的现成视觉语言模型（灰色）。文本区域被检测并输入到视觉语言模型中。
1. 组件1：轻量级文本区域二分类器
否包含文本（前景）或可被丢弃（背景）。就是预测每个图像块
思路：将输入文档图像分割为固定大小的正方形Patch（最终选28×28），二分类器逐Patch预测“1（文本前景）”或“0（背景）”；
数据集构建：AI-Hub采样800张OCR文档图像（覆盖扫描件、照片、收据等），用PSENet（文本检测模型）提取文本 bounding box，若一个Patch与任意文本框重叠，则标记为“前景”，否则为“背景”。
2. 组件2：保留索引的 Token 剪枝
文档理解的核心需求是文本的空间语义（如段落顺序、表格布局、公式位置），而现有剪枝方法（如ToMe、DynamicViT）会打乱Token的原始空间索引（如合并时重排Token），导致VLM无法理解文本的空间关系，进而性能崩溃。
索引保留逻辑：
- 每个Patch在分割时都绑定一个“原始空间索引”（对应其在原图中的行列位置，如第i行第j列的Patch索引为(i,j)）；
- 剪枝时仅保留分类器预测为“前景”的Patch，且不改变其原始索引，将“Patch特征+原始索引”一同传入VLM的视觉编码器和语言解码器；
为什么要保留索引？：
- 语言解码器依赖索引判断文本顺序（如“第1行标题→第2行正文”），若索引丢失，输入VLM的Patch会变成“无序拼接”，导致生成无意义文本；
- 消融实验：常数索引（所有Patch索引为0）、随机索引、有序索引（0到L-1递增）的性能均远低于“保留原始索引”，其中保留索引的Scan文档ANLS达61.8，而常数索引仅9.1，证明空间索引对文档理解的决定性作用；
3. 组件3：最大池化前景修复
Patch级二分类器存在固有缺陷：易误判文本边缘的Patch为背景，导致前景区域碎片化（如一句话中间缺几个Patch），进而影响VLM对完整文本的理解（如下表）。
因此引入“3×3最大池化”管理，修复碎片化的前景区域，增强文本的空间连贯性。
细节：分类器输出的二值Mask（1=前景，0=背景）；修复：对二值Mask执行3×3最大池化——若一个“被误判为背景的Patch”其3×3邻域内有“前景Patch”，则将该Patch修正为前景，从而恢复相邻的丢失文本区域；
实验性能
参考文献：INDEX-PRESERVING LIGHTWEIGHT TOKEN PRUNING FOR EFFICIENT DOCUMENT UNDERSTANDING IN VISION-LANGUAGE MODELS，https://arxiv.org/pdf/2509.06415v1