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2025-11-22 更新
TimeViper: A Hybrid Mamba-Transformer Vision-Language Model for Efficient Long Video Understanding
Authors:Boshen Xu, Zihan Xiao, Jiaze Li, Jianzhong Ju, Zhenbo Luo, Jian Luan, Qin Jin
We introduce TimeViper, a hybrid vision-language model designed to tackle challenges of long video understanding. Processing long videos demands both an efficient model architecture and an effective mechanism for handling extended temporal contexts. To this end, TimeViper adopts a hybrid Mamba-Transformer backbone that combines the efficiency of state-space models with the expressivity of attention mechanisms. Through this hybrid design, we reveal the vision-to-text information aggregation phenomenon, where information progressively flows from vision tokens to text tokens across increasing LLM depth, resulting in severe vision token redundancy. Motivated by this observation, we propose TransV, a token information transfer module that transfers and compresses vision tokens into instruction tokens while maintaining multimodal understanding capabilities. This design enables TimeViper to process hour-long videos exceeding 10,000 frames. Extensive experiments across multiple benchmarks demonstrate that TimeViper competes with state-of-the-art models while extending frame numbers. We further analyze attention behaviors of both Mamba and Transformer layers, offering new insights into hybrid model interpretability. This work represents an initial step towards developing, interpreting, and compressing hybrid Mamba-Transformer architectures.
我们推出了TimeViper，这是一款混合视觉语言模型，旨在解决长视频理解的挑战。处理长视频既需要高效的模型架构，也需要有效的处理扩展时间上下文的机制。为此，TimeViper采用了混合Mamba-Transformer骨干网，它将状态空间模型的效率与注意力机制的表达能力相结合。通过这种混合设计，我们揭示了视觉到文本的信息聚合现象，即信息从视觉标记逐步流向文本标记，随着大型语言模型深度的增加，导致严重的视觉标记冗余。受此观察结果的启发，我们提出了TransV，这是一个标记信息传输模块，可以将视觉标记传输并压缩成指令标记，同时保持多模式理解功能。这种设计使TimeViper能够处理超过10,000帧的时长为一个小时的视频。在多个基准测试上的广泛实验表明，TimeViper在增加帧数量的情况下仍能与最先进模型竞争。我们还进一步分析了Mamba和Transformer层的注意力行为，为混合模型的解释性提供了新的见解。这项工作标志着开发、解释和压缩混合Mamba-Transformer架构的初步尝试。
论文及项目相关链接
PDF Project page: https://xuboshen.github.io/TimeViper
Summary
TimeViper是一个混合的视语言模型，针对长视频理解挑战设计。它通过采用混合的Mamba-Transformer架构和TransV信息传输模块，实现了高效处理长视频的目标。该模型揭示了从视觉到文本的渐进信息聚合现象，并在此基础上设计了信息转移模块TransV，能将视觉信息压缩为指令性信息。因此，TimeViper可以处理长达数小时的视频（超过1万个帧）。实验结果在多基准测试中验证了其性能表现与最先进的模型相比相当并具有优势。此外，还对该模型的Mamba和Transformer层的注意力行为进行了分析，为混合模型的可解释性提供了新的见解。这项工作标志着开发、解释和压缩混合Mamba-Transformer架构的初步进展。
Key Takeaways
- TimeViper是一个用于处理长视频的混合视语言模型。
- 它采用Mamba-Transformer混合架构实现高效视频处理。
- TimeViper揭示了从视觉到文本的渐进信息聚合现象。
- TransV模块用于信息转移和压缩视觉信息为指令性信息。
- TimeViper能够处理长达数小时的视频（超过1万个帧）。
- 在多个基准测试中，TimeViper的性能与最先进的模型相当并具有优势。
- 该工作对Mamba和Transformer层的注意力行为进行了分析，为模型解释性提供新的视角。