Awesome-Token-Merge-for-MLLMs

一页看懂多模态Token压缩前沿论文,快速定位技术方案

开源 🏷️完全免费 🔧 仅开源项目,无在线服务,需自行部署 开源模型 👀 关注 1
GitHub ↗
GitHub 星标 ★ 90
维护状态 低维护
是否开源 开源
定价模式 🏷️完全免费 该项目为论文列表,无软件服务,完全免费。

项目预览

Awesome-Token-Merge-for-MLLMs 项目界面预览图
图片来源:GitHub 官方仓库名片

项目数据

分类开源模型
开发团队JinXins
定价模式🏷️完全免费
价格说明该项目为论文列表,无软件服务,完全免费。
访问状态🔧 仅开源项目,无在线服务,需自行部署
是否开源是
开源协议MIT
技术栈/模型large-language-models,llama,llava,multimodal-large-language-models,nlp,token-drop,token-merging,vicuna,vision-transformer
GitHub 星标★ 90
上线时间2024-11-23 00:00:00
代码更新2025-10-26
仓库体积115 KB
本站数据更新2026-11-10
维护状态低维护
收录时间2026-08-09
浏览次数7

项目介绍

这是一个关于多模态大语言模型(MLLMs)中Token合并、减少、重采样和丢弃技术的论文列表项目。它系统整理了该方向的前沿研究,帮助研究者和开发者快速了解如何通过优化视觉Token的数量和表示来降低计算成本、提升推理效率。项目核心能力在于提供结构化的论文索引,按技术类别(合并、减少、重采样、丢弃)分类,并包含论文链接和简要说明,解决了该领域文献分散、难以追踪的问题。对于从事多模态模型优化、边缘部署或高吞吐量推理的开发者,这是一个实用的导航工具。

Star 增长趋势

本站每日记录该项目 GitHub 星标变化,观测越久曲线越完整

数据来源:GitHub API 逐日快照 · 收录于 2026-08-09 · 当前星标 ★ 90

核心亮点

  • 按Token合并/减少/重采样/丢弃四类清晰分类,检索高效
  • 收录论文较新,覆盖2023-2024年主流方法(如TokenPacker、ToMe)
  • 每个条目附arXiv链接,便于直接深入阅读原文

不足之处

  • 仅提供论文列表,无代码实现或对比实验,实用性有限
  • 文档/社区待观察

适用场景

  • 调研多模态模型轻量化技术方案
  • 设计高效视觉Token压缩模块时参考相关论文
  • 跟踪Token合并方向的最新研究进展

替代项目

Awesome-MLLM、Awesome-Visual-Compression、Awesome-Token-Reduction

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