ShapeGPT: 3D Shape Generation with A Unified Multi-modal Language Model
作者: Fukun Yin, Xin Chen, Chi Zhang, Biao Jiang, Zibo Zhao, Jiayuan Fan, Gang Yu, Taihao Li, Tao Chen
分类: cs.CV
发布日期: 2023-11-29 (更新: 2023-12-01)
💡 一句话要点
提出ShapeGPT以解决3D形状生成与多模态融合问题
🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)
关键词: 3D形状生成 多模态融合 语言模型 指令驱动 形状补全 形状编辑 虚拟构建 网络辅助设计
📋 核心要点
- 现有方法在3D形状生成和多模态融合方面的研究仍然不足，难以满足实际应用需求。
- ShapeGPT通过将3D形状离散化为形状词，并结合文本指令生成多模态段落，提供了一种新的生成框架。
- 实验结果显示，ShapeGPT在多个形状相关任务中表现出色，性能与现有方法相当，具有广泛的应用潜力。
📝 摘要（中文）
大型语言模型的出现使得许多传统生成任务发生了革命性变化，但在3D数据生成，尤其是综合处理3D形状与其他模态方面仍然较少探索。本文提出ShapeGPT，一个形状包含的多模态框架，利用强大的预训练语言模型来处理多个与形状相关的任务。ShapeGPT通过将连续形状离散化为形状词，并进一步组装成形状句子，结合指令文本生成多模态段落。采用三阶段训练方案，包括形状表示、多模态对齐和基于指令的生成，学习形状语言模型。实验表明，ShapeGPT在文本到形状、形状到文本、形状补全和形状编辑等任务中表现出色。
🔬 方法详解
问题定义：本文旨在解决3D形状生成与多模态融合的挑战，现有方法在处理3D形状与文本等其他模态的结合时存在局限性，难以实现灵活的指令驱动生成。
核心思路：ShapeGPT的核心思路是将连续的3D形状离散化为形状词，并通过构建形状句子和多模态段落来实现形状与文本的结合，从而提升生成的灵活性和多样性。
技术框架：ShapeGPT采用了一个三阶段的训练方案，包括形状表示、模态对齐和基于指令的生成。首先，通过形状表示模块将3D形状转化为形状词，然后在模态对齐阶段对形状词与文本进行对齐，最后在生成阶段结合指令文本生成多模态段落。
关键创新：ShapeGPT的创新在于其将形状与语言模型结合的方式，通过离散化和组装形状词，形成了一个新的多模态生成框架，这与传统的单一模态生成方法有本质区别。
关键设计：在模型设计上，ShapeGPT使用了特定的损失函数来优化形状与文本的对齐，同时在网络结构上采用了多层次的编码器和解码器，以增强模型对复杂关系的学习能力。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
ShapeGPT在多个形状相关任务中表现出色，实验结果显示其在文本到形状、形状到文本、形状补全和形状编辑等任务上均达到了与现有方法相当的性能，展示了其在多模态生成领域的强大能力。
🎯 应用场景
ShapeGPT在3D虚拟构建、网络辅助设计等领域具有广泛的应用潜力。其灵活的指令驱动生成能力能够满足不同用户的需求，推动相关行业的创新与发展。未来，该技术可能在游戏开发、建筑设计和虚拟现实等领域发挥重要作用。
📄 摘要（原文）
The advent of large language models, enabling flexibility through instruction-driven approaches, has revolutionized many traditional generative tasks, but large models for 3D data, particularly in comprehensively handling 3D shapes with other modalities, are still under-explored. By achieving instruction-based shape generations, versatile multimodal generative shape models can significantly benefit various fields like 3D virtual construction and network-aided design. In this work, we present ShapeGPT, a shape-included multi-modal framework to leverage strong pre-trained language models to address multiple shape-relevant tasks. Specifically, ShapeGPT employs a word-sentence-paragraph framework to discretize continuous shapes into shape words, further assembles these words for shape sentences, as well as integrates shape with instructional text for multi-modal paragraphs. To learn this shape-language model, we use a three-stage training scheme, including shape representation, multimodal alignment, and instruction-based generation, to align shape-language codebooks and learn the intricate correlations among these modalities. Extensive experiments demonstrate that ShapeGPT achieves comparable performance across shape-relevant tasks, including text-to-shape, shape-to-text, shape completion, and shape editing.