I denna artikel reflekterar vi över forskningen kring Grounded 3D-LLM och dess potential att förändra hur vi förstår och interagerar med 3D-scener genom användningen av referent tokens. Forskningsarbetet, som är ett samarbete mellan flera framstående institutioner inklusive Shanghai AI Laboratory, Zhejiang University och The Chinese University of Hong Kong, syftar till att skapa en enhetlig generativ modell för en mängd olika 3D-visionsuppgifter.
Genom att introducera referent tokens och en metod kallad CLASP (Contrastive LAnguage-Scene Pre-training), strävar projektet efter att förbättra korrespondensen mellan text och 3D-scener. I denna artikel utforskar vi arbetet i detalj, diskuterar metodologin, resultaten och de potentiella tillämpningarna av denna spännande teknik.
Tidigare forskning within 3D-scene förståelse har i huvudsak fokuserat på att utveckla specialiserade modeller för specifika uppgifter, eller krävt uppgiftsspecifik finjustering. Grounded 3D-LLM försöker bryta denna barriär genom att utforska möjligheterna hos stora multimodala modeller (3D LMMs) att konsolidera olika 3D-visionsuppgifter inom ett enhetligt generativt ramverk.
Den centrala idén bakom Grounded 3D-LLM är användningen av speciella referent tokens, som fungerar som referenspunkter inom 3D-scener. Dessa tokens gör det möjligt att hantera sekvenser som blandar 3D-data och textdata, vilket möjliggör en naturlig översättning av 3D-visionsuppgifter till olika språkformat genom uppgiftsspecifika instruktionsmallar. Denna approach öppnar upp för ett nytt sätt att integrera och använda språkliga modeller för att förstå och interagera med 3D-miljöer.
Träningsprocessen för Grounded 3D-LLM är uppdelad i två huvudsteg. Först använder CLASP en omfattande mängd scen-text-annoteringar på frasnivå för att förträna en 3D-punktmoln-enkoder och en korsmodal interaktor. Denna stegvis uppbyggda annotering gör att modellen kan utveckla en finare korrespondens mellan text och 3D-scener.
I det andra steget innefattar modellen instruktionsträning för flera uppgifter, där referent tokens integreras i instruktionerna och svaren. Detta tillvägagångssätt gör det möjligt att flexibelt förstå och hantera olika 3D-scener och deras kontext inom språkmodelleringsramverket. Denna metod har visat sig vara mycket effektiv, särskilt för att generera och förstå komplexa 3D-scener utan att kräva specialanpassade modeller för varje uppgift.
Referent tokens spelar en avgörande roll i Grounded 3D-LLM. Genom att använda speciella substantivfraser för att referera till objekt och scener inom 3D-miljöer, kan modellen enkelt växla mellan text- och 3D-data. Denna metod möjliggör inte bara en precis översättning av 3D-objekt till textbeskrivningar, utan också en mer sammanhängande förståelse av relationer och interaktioner mellan olika objekt i en scen.
För att underlätta användningen av referent tokens inom språkinlärning, har forskarna sammanställt stora skaliga grundade språkdatasätt som erbjuder finare scen-text-korrespondens på frasnivå genom att bygga vidare på befintliga objektetiketter. Detta har gjort det möjligt att skapa mer komplexa och detaljerade beskrivningar av 3D-miljöer, vilket markant förbättrar modellens prestanda på en rad olika uppgifter, från objektigenkänning till språklig grundning.
En omfattande utvärdering av Grounded 3D-LLM täcker både öppna uppgifter, såsom tät beskrivning och 3D-frågesvar, samt slutna uppgifter som objektigenkänning och språklig grundning. Resultaten visar att modellen uppnår ledande prestanda i de flesta av de undersökta uppgifterna, vilket demonstrerar dess breda tillämplighet och effektivitet.
För öppna uppgifter som tät beskrivning och frågesvar, där exaktheten och detaljeringsgraden är avgörande, har Grounded 3D-LLM visat en imponerande förmåga att skapa träffsäkra och informativa beskrivningar av 3D-scener. När det gäller slutna uppgifter som objektigenkänning och språklig grundning, där noggrannhet och precision är avgörande, uppnår modellen också hög prestanda utan behovet av uppgiftsspecifik finjustering.
För att testa och vidareutveckla Grounded 3D-LLM, har forskarna genomfört en rad experiment som involverar både övervakade och nollskottstextinställningar. Dessa experiment har visat att förträning på stora mängder data med frasnivå korrespondens är effektivt för scen-text-justering. Detta tillvägagångssätt har gjort det möjligt att utveckla en modell som inte bara är flexibel och mångsidig, utan också överlägsen när det gäller att hantera komplexa och varierande uppgifter inom 3D-visionsfältet.
Ett viktigt inslag i utvecklingsprocessen har varit att bygga och använda en automatiserad pipeline för att skapa en dataset med grundade scenbeskrivningar. Genom att använda avancerade verktyg som ChatGPT och 2D bild-språk-modeller har forskarna kunnat skapa detaljerade och exakta annoteringar som gör det möjligt att förbättra modellens prestanda och förståelseförmåga ytterligare.
En av de mest innovativa inslagen i Grounded 3D-LLM är den automatiserade processen för att generera grundade språkdatasätt. Denna process omfattar flera steg:
Steg 1: Objektbeskrivningar med GT-etikettkorrigering. Med hjälp av 3D-real-scanningsdatasätt annoteras varje objekt med syn-språk-modellen CogVLM, med hjälp av bilder av de största synliga områdena. Inkonsekventa annoteringar rättas till med råa instansetiketter.
Steg 2: Sammanställa objekt i lokala scener till en beskrivning. För varje ankarobjekt bildas en initial objektmängd genom att slumpmässigt välja en grupp närliggande objekt. Deras beskrivningar och koordinater (x, y, z) matas in i GPT-4 för att skapa beskrivningar, som kräver referenser till objekt genom deras ID:n i formatet "[object_phrase object_ID]" i beskrivningen.
Steg 3: Tillsätta regelbaserade relationer i beskrivningarna. För att berika scenbeskrivningarna integreras programgenererade rumsliga relationer från Sr3D. Genom att välja ett ankarobjekt från mängden i steg 2, tillämpas rumsliga relationsregler (t.ex. mellan, stödjer, närmast, bakom) för att inkludera relaterade objekt. GPT-4 kombinerar sedan dessa relationer i den tidigare beskrivningen från steg 2.
För att illustrera hur jobbet genomförs visas exempel från det grundade scenbeskrivningsdatasettet. Dessa visualiseringar omfattar olika typer av scener och uppgifter för att visa hur Grounded 3D-LLM kan användas i praktiken.
Den föreslagna metoden, Grounded 3D-LLM med referent tokens, representerar ett stort steg framåt inom fältet 3D-scene förståelse. Genom att använda en enhetlig generativ modell och innovativa tekniker som CLASP och referent tokens, möjliggör denna forskning en mer flexibel och mångsidig approach för att hantera och förstå 3D-scener.
Den automatiserade processen för att generera ett grundat språkdataset och de omfattande experimenten som genomförts illustrerar modellens potential och breda tillämplighet. Med fortsatt forskning och utveckling kan Grounded 3D-LLM bli en central teknik för en mängd olika tillämpningar inom 3D-vision och språkhantering.
För att ytterligare fördjupa förståelsen av Grounded 3D-LLM med referent tokens, är det viktigt att utforska hur denna teknik skiljer sig från traditionella metoder inom 3D-sceneförståelse. Referent tokens fungerar som ett unikt gränssnitt mellan språkmodeller och 3D-data.
En av de mest betydande fördelarna med Grounded 3D-LLM är dess förmåga att hantera en mängd olika 3D-visionsuppgifter utan att kräva omfattande omträning eller finjustering. Detta uppnås genom att översätta olika 3D-relaterade problem till ett enhetligt språkmodelleringsformat med hjälp av referent tokens. Denna flexibilitet gör det möjligt för modellen att snabbt anpassa sig till nya scenarier och uppgifter, vilket potentiellt kan revolutionera områden som robotik, augmented reality och autonoma system.
Framtida forskningsriktningar för Grounded 3D-LLM med referent tokens inkluderar utforskning av mer komplexa 3D-miljöer, integration med realtidssensorer för dynamisk sceneanalys, och utveckling av mer avancerade interaktionsmodeller mellan människor och AI-system i 3D-rum.
```
