当前的视频大语言模型（VLLMs）在处理视频时，普遍面临一个核心瓶颈：为了节省巨大的计算成本，它们不得不“抽帧”处理，即只对视频中稀疏的几个关键帧进行分析，而丢弃了绝大部分的密集时序信息。这种做法在处理内容变化缓慢的视频时或许可行，但一旦遇到信息密集、需要逐帧理解的任务（如跟上快速闪过的课程字幕、分析体育比赛中的瞬时动作），就会“失明”。

为了解决这一痛点，来自东北大学、普林斯顿大学和马里兰大学的研究者们，在一篇名为 《Dense Video Understanding with Gated Residual Tokenization》 的论文中，提出了一个全新的概念和解决方案。他们首先定义了 密集视频理解（Dense Video Understanding, DVU） 这一新任务，并为此构建了 首个 评测基准 DIVE。更重要的是，他们提出了一种名为 门控残差标记化（Gated Residual Tokenization, GRT） 的创新框架，旨在让VLLM能够高效、可扩展地处理高帧率视频。

论文标题：Dense Video Understanding with Gated Residual Tokenization

作者团队：Haichao Zhang, Wenhao Chai, Shwai He, Ang Li, Yun Fu

机构：美国东北大学, 普林斯顿大学, 马里兰大学

论文地址：https://arxiv.org/abs/2509.14199

背景：高帧率视频理解的“不能承受之重”

为什么现有的VLLM都选择“抽帧”？根本原因在于“Tokenization”的高昂成本。将视频的每一帧都像图片一样转换成Token，会带来两大问题：

计算冗余：视频中相邻帧之间通常只有少量区域（如移动的人物）发生变化，而大量静态背景（如墙壁、天空）是重复的。对每一帧的静态背景都进行重复的Tokenization是巨大的浪费。

Token数量爆炸：Token数量会随着视频长度和帧率线性增长，这很快会超出LLM的上下文窗口限制，并因注意力机制的二次方复杂度而导致计算成本爆炸。

正是为了规避这些问题，现有模型和评测基准都走向了“稀疏理解”的道路，但这从根本上限制了VLLM在需要精细时序推理任务上的应用潜力。

GRT：高效处理高帧率视频的两阶段框架

GRT 的设计灵感来源于经典的视频压缩技术，其核心思想是 “只处理变化的部分”。它通过一个两阶段的“门控”和“融合”机制，在Token层面实现了对视频信息的智能压缩。

阶段一：运动补偿的帧间门控标记化 (Motion-Compensated Inter-Gated Tokenization)

这一阶段在像素层面减少冗余。它模仿视频编码中的I帧（关键帧）和P帧（预测帧）的概念：

识别关键帧（Key Frame）：对于一个场景的起始帧，GRT会将其作为关键帧进行完整的Tokenization，以捕捉静态的场景信息，生成“Key-token”。

门控处理P帧（P-Frame）：对于后续的帧，GRT首先进行像素级的运动估计，识别出画面中哪些区域是运动的，哪些是静止的。然后，通过一个“门控”机制，只对运动的区域（Patch）进行Tokenization，生成“P-token”，而完全跳过静止的背景区域。

通过这种方式，GRT避免了对静态背景的重复计算，使得Token数量和计算量的增长与视频帧数呈 次线性关系，极大地提升了处理效率。

阶段二：语义感知的场景内Token融合 (Semantic-Scene Intra-Tokenization Merging)

这一阶段在语义层面进一步压缩信息。它解决了视频中可能存在的“场景重复”问题：

场景相似性度量：GRT会比较不同场景的关键帧Token（Key-token）的分布，以判断两个场景在语义上是否相似（例如，一个演讲者在同一个讲台背景下讲了十分钟）。

Token融合：如果两个场景被判定为语义上等价，GRT会 将它们的Key-token进行融合（例如，通过聚类生成一个新的代表性Token），并简单地将它们各自的P-token（代表了各自场景内的独特运动）拼接起来。

这一步操作，在保留了所有动态信息的同时，进一步剔除了跨场景的静态背景冗余，使得最终输入到LLM的Token序列变得极为精简。

实验结果：小模型也能超越大模型

为了验证GRT的有效性，研究者们首先构建了 首个 面向密集时序推理的基准 DIVE (Dense Information Video Evaluation) 。DIVE通过利用YouTube视频的字幕流，自动生成需要逐帧推理才能正确回答的问答对。

在DIVE基准上的实验结果令人振奋：

性能超越SOTA：搭载了GRT的0.5B参数小模型，其性能（以平均意见分MOS衡量） 显著优于 多个更大规模的7B参数VLLM基线模型。这证明了GRT框架的高效性和密集时序信息的关键性。

性能随帧率正向扩展：与传统方法因帧率增加而性能下降或计算崩溃不同，GRT的性能随着输入视频FPS的增加而 持续提升。这有力地证明了GRT能够有效利用高帧率视频中的密集信息。

显著的Token压缩率：实验数据显示，在1 FPS的设置下，GRT的两阶段压缩能将Token数量减少到原始（逐帧处理）的 14% ，极大地降低了计算开销。

消融实验也证明了GRT的两个阶段对于最终性能都至关重要。

总结与贡献

这项工作直面了当前VLLM领域的核心痛点，为实现真正意义上的密集视频理解迈出了关键一步。

其主要贡献在于：

定义了密集视频理解（DVU）新任务，并创建了 首个 相应的评测基准 DIVE，填补了领域空白。

提出了Gated Residual Tokenization (GRT)框架，通过一个创新的、受视频压缩启发的两阶段流程，首次实现了对高帧率视频的高效、可扩展的Tokenization。

实验证明了密集时序信息的重要性，并验证了GRT能够让VLLM从小模型到大模型都能从中受益，为未来VLLM处理更复杂的动态视觉信息开辟了新的道路。

总而言之，GRT的出现，有望让VLLM摆脱“低帧率”的束缚，真正看懂、看清我们这个连续而丰富的动态世界。

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