Holodeck: Language Guided Generation of 3D Embodied AI Environments

📄 arXiv: 2312.09067v2 📥 PDF

作者: Yue Yang, Fan-Yun Sun, Luca Weihs, Eli VanderBilt, Alvaro Herrasti, Winson Han, Jiajun Wu, Nick Haber, Ranjay Krishna, Lingjie Liu, Chris Callison-Burch, Mark Yatskar, Aniruddha Kembhavi, Christopher Clark

分类: cs.CV, cs.AI, cs.CL, cs.RO

发布日期: 2023-12-14 (更新: 2024-04-22)

备注: Published in CVPR 2024, 21 pages, 27 figures, 2 tables

💡 一句话要点

Holodeck：利用语言引导生成3D具身智能环境，无需人工干预。

🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 3D环境生成 具身智能 大型语言模型 空间关系推理 场景布局优化

📋 核心要点

  1. 3D模拟环境在具身智能中至关重要，但其创建需要专业知识和大量人工，限制了多样性和范围。
  2. Holodeck利用大型语言模型和3D资产库，通过语言提示生成3D环境，并优化对象布局以满足空间关系约束。
  3. 实验表明，Holodeck在住宅场景中优于手动设计的程序化基线，并成功应用于具身智能体的导航训练。

📝 摘要（中文）

本文提出Holodeck，一个全自动化的系统，能够根据用户提供的文本提示生成3D环境。Holodeck能够生成多样化的场景，例如游戏厅、水疗中心和博物馆，并能调整设计风格，还能理解复杂的语义查询，例如“研究人员带猫的公寓”和“星战迷教授的办公室”。Holodeck利用大型语言模型（如GPT-4）获取场景的常识知识，并使用Objaverse中的大量3D资产来填充场景。为了解决正确放置对象的问题，Holodeck提示GPT-4生成对象之间的空间关系约束，然后优化布局以满足这些约束。大规模人工评估表明，在住宅场景中，标注者更喜欢Holodeck生成的环境，并且Holodeck可以为各种场景类型生成高质量的输出。我们还展示了Holodeck在具身智能中的一个令人兴奋的应用，即训练智能体在音乐室和托儿所等新场景中导航，而无需人工构建的数据，这是开发通用具身智能体的重要一步。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决3D具身智能环境创建过程中对专业知识和大量人工的依赖问题。现有方法，如手动设计或程序化生成，耗时费力，难以扩展到多样化的场景和复杂的语义需求。

核心思路：论文的核心思路是利用大型语言模型（LLM）的常识知识和推理能力，结合大规模3D资产库，通过文本提示引导3D环境的生成。通过LLM生成对象之间的空间关系约束，并优化布局以满足这些约束，从而实现自动化和高质量的场景生成。

技术框架：Holodeck的整体框架包含以下几个主要模块：1) 文本提示解析：接收用户输入的文本提示，例如“带猫的研究人员公寓”。2) LLM场景理解：使用GPT-4等LLM，根据文本提示生成场景的描述和对象列表，并推断对象之间的空间关系约束。3) 3D资产检索：从Objaverse等3D资产库中检索与对象列表匹配的3D模型。4) 布局优化：根据LLM生成的空间关系约束，优化3D对象的布局，以生成符合语义和物理规则的场景。5) 场景渲染：将优化后的3D场景渲染成图像或视频。

关键创新：Holodeck的关键创新在于将大型语言模型应用于3D环境生成，并利用LLM生成空间关系约束来指导布局优化。与传统的程序化生成方法相比，Holodeck能够更好地理解复杂的语义需求，并生成更具多样性和真实感的场景。

关键设计：在空间关系约束生成方面，论文使用GPT-4生成对象之间的相对位置关系，例如“桌子在椅子前面”、“灯在桌子上面”。然后，将这些关系转化为数学约束，并使用优化算法来调整对象的位置，以满足这些约束。在布局优化过程中，论文还考虑了对象的物理属性，例如大小、形状和重量，以确保生成的场景在物理上是合理的。

📊 实验亮点

大规模人工评估表明，在住宅场景中，标注者更喜欢Holodeck生成的环境，胜过手动设计的程序化基线。此外，Holodeck成功应用于具身智能体的导航训练，智能体能够在Holodeck生成的新场景中进行有效的导航，无需人工构建数据，这表明Holodeck具有生成高质量、多样化场景的能力。

🎯 应用场景

Holodeck具有广泛的应用前景，包括：1) 具身智能体的训练和测试，无需人工构建数据；2) 虚拟现实和增强现实内容的生成；3) 游戏和电影场景的自动生成；4) 建筑设计和室内设计的辅助工具。该研究有望加速具身智能的发展，并降低3D内容创作的成本。

📄 摘要（原文）

3D simulated environments play a critical role in Embodied AI, but their creation requires expertise and extensive manual effort, restricting their diversity and scope. To mitigate this limitation, we present Holodeck, a system that generates 3D environments to match a user-supplied prompt fully automatedly. Holodeck can generate diverse scenes, e.g., arcades, spas, and museums, adjust the designs for styles, and can capture the semantics of complex queries such as "apartment for a researcher with a cat" and "office of a professor who is a fan of Star Wars". Holodeck leverages a large language model (i.e., GPT-4) for common sense knowledge about what the scene might look like and uses a large collection of 3D assets from Objaverse to populate the scene with diverse objects. To address the challenge of positioning objects correctly, we prompt GPT-4 to generate spatial relational constraints between objects and then optimize the layout to satisfy those constraints. Our large-scale human evaluation shows that annotators prefer Holodeck over manually designed procedural baselines in residential scenes and that Holodeck can produce high-quality outputs for diverse scene types. We also demonstrate an exciting application of Holodeck in Embodied AI, training agents to navigate in novel scenes like music rooms and daycares without human-constructed data, which is a significant step forward in developing general-purpose embodied agents.