Nous présentons Token Merging (ToMe), une méthode simple pour augmenter le débit des modèles ViT existants sans nécessité de formation supplémentaire. ToMe combine progressivement des jetons similaires dans un transformateur en utilisant un algorithme de correspondance général et léger qui est aussi rapide que l'élagage tout en étant plus précis. En version standard, ToMe peut doubler le débit des modèles ViT-L @ 512 et ViT-H @ 518 sur les images, et augmenter le débit du modèle ViT-L sur les vidéos de 2,2 fois, avec une baisse d'exactitude n'excédant pas 0,2 à 0,3 % dans chaque cas. ToMe peut également être facilement appliqué pendant la formation, améliorant en pratique la vitesse de formation jusqu'à deux fois pour le fine-tuning MAE sur vidéo. La formation avec ToMe réduit davantage la baisse d'exactitude, permettant ainsi au modèle ViT-B d'atteindre un débit double sur l'audio pour une seule perte de mAP de 0,4 %. Qualitativement, nous constatons que ToMe fusionne les parties d'un objet en un seul jeton, même sur plusieurs cadres vidéo. Dans l'ensemble, l'exactitude et la vitesse de ToMe sont compétitives avec l'état de l'art sur les images, les vidéos et l'audio.