Notes on DeepStack

Thu, 04 Dec 2025 17:32:41 +0800

Introduction

已有的 MLLM 将视觉 token 作为一个 1d sequence, 输入给 LLM. 在本文中，作者将 visual token 注入到 LLM 的不同 layer 中来提高视觉信息的利用率

Method

首先，对于输入的图片 $I$, 我们将其分为高精度图片版本 $I_{high}$ 和低精度图片版本 $I_{low}$, $I_{low}$ 通过 vision encoder 和 MLP 得到对应的视觉 token $X_v$ 作为 LLM 的输入，然后在 LLM transformer block 的第 $i$ 层，其对应的视觉 token $X_{i,v}$ 会与 stack feature $X_{v}^i$ 相加，这里 $X_v^i$ 是对高精度图片输入的一个采样，即

$$ X_v^i = \mathrm{Sampling2D}(\mathrm{MLP}(\mathrm{ViT}(I_{high}))) $$

算法伪代码如下所示

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# H0: Input embeddings for LLM (Original inputs args for traditional LMM); # vis_pos: the location of visual tokens; 
# X, Xstack: Original visual tokens, Extra high-resolution visual token list; 
# lstart, n: Index of starting layer, and layer interval for stacking.

def forward(H0, Xstack, lstart, n, vis_pos):
 H = H0
 for (idx, TransformerLayer) in enumerate(self.layers):
 # DeepStack: 
 if idx >= lstart & (idx − lstart) % n == 0:
 H[vis_pos] += Xstack[(idx − lstart)//n]
 # Original Transformer: 
 H = TransformerLayer(H)

Experiments

Ablation Study

作者进一步验证了不同实验配置，结果发现在 early layer 进行 deepstack 效果最好，越往后效果越差

作者还在 ViT 上应用了 DeepStack 策略，结果发现 ViT 的效果也有所提升

作者还发现，模型表现提升是因为加入了 high-reoslution image token 信息

Conclusion

作者在本文中提出了 DeepStack, 一个提高 MLLM 中视觉信息利用率的方法，作者验证了这个方法的有效性。

Reference

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