視訊QA挑戰與動機
在 Multimodal Large Language Models（MLLMs）應用於視訊問答（Video-QA）時，處理大量影格所帶來的高 token 成本成為關鍵瓶頸。根據 arXiv:2508.03337v2（2025）報告指出，過度取樣影格反而導致「語境稀釋」（context dilution），進而降低模型準確率。此外，先進的關鍵影格選取方法仍無法消除大量「視覺回聲」（visual echoes），造成時間冗餘，浪費計算資源與延長響應延遲。對於追求後端效能最優化與前端即時體驗的工程團隊而言，開發出高效率且準確可靠的處理流程已成必然趨勢。
自適應幀裁剪設計
為解決上述問題，本論文提出 Adaptive Frame-Pruning（AFP）後處理機制。AFP 針對來自 ResNet-50（He et al., 2016）與 CLIP（Radford et al., 2021）融合的影格特徵，以自適應層次式聚類算法（hierarchical clustering）自動檢測並合併「視覺回聲」。聚類後僅保留代表性影格，令有效影格數量最高可減少 86.9％。在微服務架構中，可將 AFP 模組容器化為獨立服務，並採用 gRPC 或 REST API 與主模型串接，以確保高吞吐量與可擴展性，滿足低延遲需求。
語義圖文本補償
為彌補裁剪過程中可能遺失的關鍵資訊，作者引入輕量級文本語義圖（semantic graph）。此語義圖基於影片關鍵影格自動抽取的物件、場景與動作標籤，並生成鄰接矩陣以表述各節點間語義關聯。經測試，在 LongVideoBench 與 VideoMME 基準上，僅需額外 5％ 左右 token 卻能恢復或超越未裁剪版本的準確度。此方法不僅保留多模態 context，亦對前端串流呈現無感延遲，提升整體觀看體驗。
實驗與效能指標
在 LongVideoBench（Wang et al., 2024）和 VideoMME（Li et al., 2023）上，AFP + 語義圖方案展現顯著優勢：影格數量平均降低 82.4％、總 token 數降低 78.9％，同時 QA 準確度超出標準 keyframe baseline 1.2–2.5 個百分點。根據官方 Benchmark 報告，GPU 記憶體佔用降低近 30％，單卡推理延遲縮短約 25％。這對高併發後端服務而言，可節省雲端運算成本並提升吞吐量，符合《IEEE Transactions on Multimedia》最新建議的資源效率優化實踐（2024）。
開發流程與實戰整合
在 CI/CD 流程中，可將 AFP 模組與語義圖生成器分別打包為 Docker 映像，並配置 Kubernetes Job 自動處理上傳影片。建議採用 Kubeflow Pipelines 編排多階段處理：影格抽取 → AFP 聚類裁剪 → CLIP 特徵輸出 → 語義圖生成 → MLLM 推理。並依據 RFC 8259 規範，使用 JSON Schema 驗證輸入輸出格式，確保服務穩定性與資料安全。同時，啟用 Prometheus 與 Grafana 監控端到端延遲與模型無效輸入率，以便快速迭代優化。
總結與未來展望
綜合實驗結果與實戰經驗，Adaptive Frame-Pruning 結合輕量語義圖的方案，成功在「少即是多」框架下，降本增效並提升 Video-QA 效能。未來可探討將動態幀裁剪與強化學習相結合，進一步自動調整裁剪閾值；或在語義圖上添加因果推理模組，以支援更複雜的多步驟問題。目前完整原始碼預計於論文發表後開源，敬請關注。邀請您一同體驗並優化 Video-QA 產線效能：https://www.okx.com/join?channelId=42974376
