CVPR 2026 | 浙大阿里新框架：只看图片就能学会压缩Token！压缩率90%

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MetaCompress团队 投稿 凹非寺
转载自：量子位（QbitAI）

多轮视觉问答，正在成为LVLM推理效率的“照妖镜”。

第一轮关注人物，第二轮追问背景，第三轮讨论构图，但现有压缩方法在多轮场景下集体翻车。

为应对这一挑战，浙江大学宋明黎教授团队与阿里巴巴集团安全部联合提出了MetaCompress——

一套面向多轮视觉问答的学习式Token压缩框架，被CVPR 2026录用。

研究背景

视觉Token带来的算力爆炸

当前主流LVLM如LLaVA-NeXT，通过多尺度视觉输入实现了极强的细粒度视觉理解能力，但也伴随视觉Token数量的指数级增长。

而Transformer中多头注意力的计算复杂度与序列长度呈平方关系，海量视觉Token直接导致：

• Token生成延迟显著升高，实时交互体验极差

• 显存占用与计算量居高不下，难以在端侧、资源受限设备上部署

• 多轮对话中，KV缓存的复用成本随Token数量线性增长，对话轮次越多，效率越低

单轮→多轮：现有方法的核心失效场景

现有Token压缩技术虽已取得不少进展，但都只针对单轮视觉问答场景设计。

在单轮问答中，模型只需回答一次性问题，因此可以“贪婪地”只保留与当前问题相关的Token，丢弃其余信息。

但在真实的人机交互场景中，团队与模型的对话大多是多轮视觉问答模式。

在这种对话里，模型无法预判用户的后续提问，问题可能指向图片中的任意区域：

第一轮对话，用户或许只关注画面前景的人物；

到了第二轮，就会追问背景里的建筑细节；

第三轮甚至会问到整张图片的色调与构图风格。

正是这种开放式的对话特性，让现有的两类主流Token压缩方法直接陷入了困境：

• Prompt依赖型方法（如FastV）：

  仅根据首轮文本Prompt筛选Token，天然偏向初始问题，极易丢弃后续轮次需要的关键视觉信息，直接导致多轮对话里模型性能断崖式下跌

• Prompt无关型方法（如PruMerge）：

  仅基于视觉Token之间的相似性信息做压缩，理论上可适配多轮视觉问答场景，但完全依赖人工先验设计的启发式准则（如注意力分数），缺乏理论指导

注意力分数，真的是Token压缩的最优指引吗？

基于Prompt无关型方法可以适配多轮场景，团队重新审视Prompt无关型方法的Token压缩准则。

现有绝大多数Prompt无关型方法都把“对CLS token或者文本Prompt Token的注意力分数”作为视觉Token保留的核心依据——

注意力分数越高，视觉Token越重要。

但这个被广泛沿用的启发式设计，真的符合多轮视觉问答的需求吗？

研究成果

关键洞察：启发式注意力指引，本质是次优的

团队首先进行底层的理论范式统一：

所有Token操作，无论是剪枝（Token Pruning）还是合并（Token Merging），都可以被公式化为一个可学习的压缩映射优化问题。

简单来说，视觉Token缩减的核心目标，就是找到一个最优的压缩矩阵P，将原始n个视觉Token压缩为m个（m≪n），使得压缩前后，LVLMs对文本Prompt输入的响应分布差异最小。

基于这个统一的公式化定义，团队为每张图片单独学习了最优压缩矩阵，再分析“最优策略保留的Token”与“启发式注意力分数”之间的关联。

上图中（a）为最优压缩矩阵训练的整体Pipeline；（b）为最优压缩保留的Token与所有Token对CLS Token的注意力分布；（c）为最优压缩保留的Token与所有Token对文本Prompt Token的注意力分布

实验结果显示，绝大多数被最优压缩策略保留的Token，与注意力分数没有明显相关性。

即便有少量高注意力Token被保留，占比也仅为1.71%。

这个核心发现，说明了依赖人工先验的启发式注意力分数准则，在多轮对话场景下并非最优Token保留策略。

团队最终确定，必须跳出人工设计的桎梏，用数据驱动的方式，学习通用的最优Token压缩映射。

MetaCompress：面向多轮视觉问答的学习式Token压缩框架

基于上述洞察，团队提出了MetaCompress。

核心设计目标非常明确：仅根据输入图像本身，生成最优的压缩映射，在大幅缩减Token数量的同时，完整保留应对未知多轮提问的通用视觉信息。

△（左）MetaCompress整体架构图；

（右）MetaCompress整体训练Pipeline

当前主流的LVLMs普遍采用多尺度视觉塔来提升细粒度理解能力，输入图片的分辨率会动态变化，对应的视觉Token数量也不固定，这给压缩策略的生成带来了核心挑战：

固定的人工压缩规则，根本无法适配灵活多变的输入。

为此，团队设计了一个轻量级元生成器来解决这一痛点——无论输入图片的分辨率是多少、对应多少个视觉Token，它都能自适应生成匹配当前输入的最优压缩映射，可兼容LLaVA-NeXT等主流多尺度LVLMs架构。

元生成器的核心逻辑分为三点：

• 多尺度适配：通过自适应下采样实现灵活匹配不同视觉Token数量，兼容主流LVLMs多尺度架构，同时强化Token的空间位置信息，避免压缩时过度破坏图像的空间结构

• 自适应生成压缩策略：通过轻量化的特征投影，自主学习视觉Token的重要程度，全程靠数据驱动找到最优压缩方案，不用人工预设的规则来判断Token的取舍

• 轻量化架构：整体仅由少量线性投影层构成，额外计算开销几乎可忽略，在压缩Token降本提速的同时，完全不影响模型原本的推理速度

实验验证

团队在多个多轮视觉问答基准上，覆盖了多款主流LVLM架构的不同规模模型，完成了全面的实验验证。

结果显示：

• 精度表现：即使在70%和90% Token的高压缩率下，MetaCompress效果远优于现有主流Token压缩方法

• 推理效率：Token生成延迟、端到端推理耗时、显存占用等核心指标与等距下采样方法持平，几乎不会产生额外的推理开销

• 泛化能力：在未参与训练的评测基准、跨数据集及视频问答任务中，无需额外微调，效果仍优于对比方法，展现出良好的跨场景迁移性

△Token压缩方法在不同压缩率下MT-GQA数据集的平均精度对比曲线图

这项工作针对多轮视觉问答场景下LVLMs的视觉Token压缩问题，提供了一套数据驱动的解决方案。

MetaCompress面向多轮视觉问答的学习式Token压缩框架，无需依赖人工先验和启发式准则，可实现端到端的压缩映射学习。

同时仅需少量训练数据与算力开销，即可在Token压缩率与模型精度之间实现良好的平衡。

作者简介

本文第一作者为浙江大学计算机科学与技术学院博士生王毅，研究方向为多模态大模型及其加速。

其导师为浙江大学宋明黎教授，导师组成员包括宋杰副教授、张皓飞研究员。

主要合作者为来自阿里巴巴集团安全部的汪维、金炫。

论文链接：https://arxiv.org/abs/2603.21701
代码仓库：https://github.com/MArSha1147/MetaCompress

本文系学术转载，如有侵权，请联系CVer小助手删文

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