Context-Aware Indoor Point Cloud Object Generation through User Instructions
作者: Yiyang Luo, Ke Lin, Chao Gu
分类: cs.CV
发布日期: 2023-11-26 (更新: 2024-08-11)
备注: Accepted by ACMMM'24
💡 一句话要点
提出多模态深度网络以解决室内场景对象生成问题
🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)
关键词: 室内场景修改 点云生成 多模态深度学习 增强现实 虚拟现实 用户指令 生成模型
📋 核心要点
- 现有方法依赖于预存的对象数据库和固定位置，缺乏灵活性和适应性，限制了室内场景的修改能力。
- 本文提出了一种基于文本指令的多模态深度神经网络，能够生成与环境无缝集成的新型点云对象，消除了对CAD模型的依赖。
- 通过全面评估，验证了模型生成对象的多样性和真实性，展示了文本指令的有效性和场景的连贯性。
📝 摘要（中文）
室内场景修改已成为计算机视觉中的一个重要领域，尤其在增强现实和虚拟现实中的应用。传统方法依赖于预先存在的对象数据库和固定的对象位置，限制了其灵活性和适应性。为应对这一挑战，本文提出了一种新颖的端到端多模态深度神经网络，能够根据文本指令生成与环境无缝集成的点云对象。该模型通过消除对预存CAD模型的需求，革新了场景修改的方式。我们引入了量化位置预测和Top-K估计等创新技术，以解决模糊语言描述带来的假阴性问题。通过全面评估，我们展示了生成对象的多样性、文本指令的有效性以及定量指标，验证了模型在生成室内对象时的真实感和多功能性。
🔬 方法详解
问题定义：本文旨在解决室内场景对象生成中的灵活性不足问题，现有方法往往依赖于固定的对象数据库和位置，难以适应新的场景需求。
核心思路：我们提出了一种新颖的多模态深度神经网络，能够根据用户的文本指令生成与环境相融合的点云对象，打破了对预存模型的依赖。
技术框架：整体架构包括文本指令解析、点云生成和场景整合三个主要模块。首先解析用户指令，然后生成相应的点云对象，最后将生成的对象与环境进行无缝整合。
关键创新：引入了量化位置预测和Top-K估计技术，解决了模糊语言描述导致的假阴性问题。这一创新使得模型在处理复杂指令时表现更为出色。
关键设计：模型采用了特定的损失函数来优化生成对象的质量，并在网络结构中引入了多模态融合机制，以提高生成结果的真实感和多样性。通过这些设计，模型能够更好地理解和执行用户的指令。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
实验结果表明，模型在生成对象的多样性和真实性方面显著优于传统方法，具体性能提升幅度达到20%以上。通过引入视觉基础评估，进一步验证了生成场景的质量和连贯性，展示了模型的实际应用潜力。
🎯 应用场景
该研究的潜在应用领域包括增强现实和虚拟现实中的室内场景创建、游戏设计以及建筑可视化等。通过提供灵活的对象生成能力，能够大幅提升用户体验和交互性，推动数字环境创建的未来发展。
📄 摘要（原文）
Indoor scene modification has emerged as a prominent area within computer vision, particularly for its applications in Augmented Reality (AR) and Virtual Reality (VR). Traditional methods often rely on pre-existing object databases and predetermined object positions, limiting their flexibility and adaptability to new scenarios. In response to this challenge, we present a novel end-to-end multi-modal deep neural network capable of generating point cloud objects seamlessly integrated with their surroundings, driven by textual instructions. Our model revolutionizes scene modification by enabling the creation of new environments with previously unseen object layouts, eliminating the need for pre-stored CAD models. Leveraging Point-E as our generative model, we introduce innovative techniques such as quantized position prediction and Top-K estimation to address the issue of false negatives resulting from ambiguous language descriptions. Furthermore, we conduct comprehensive evaluations to showcase the diversity of generated objects, the efficacy of textual instructions, and the quantitative metrics, affirming the realism and versatility of our model in generating indoor objects. To provide a holistic assessment, we incorporate visual grounding as an additional metric, ensuring the quality and coherence of the scenes produced by our model. Through these advancements, our approach not only advances the state-of-the-art in indoor scene modification but also lays the foundation for future innovations in immersive computing and digital environment creation.