M3DBench: Let's Instruct Large Models with Multi-modal 3D Prompts

📄 arXiv: 2312.10763v1 📥 PDF

作者: Mingsheng Li, Xin Chen, Chi Zhang, Sijin Chen, Hongyuan Zhu, Fukun Yin, Gang Yu, Tao Chen

分类: cs.CV

发布日期: 2023-12-17

💡 一句话要点

M3DBench：提出多模态3D提示指令数据集，用于评估大模型在3D理解任务中的性能

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

关键词: 3D理解 多模态学习 指令跟随 大型语言模型 数据集 基准测试 3D场景 视觉提示

📋 核心要点

  1. 现有3D数据集和方法通常局限于特定任务，缺乏通用性和大规模指令跟随能力。
  2. 提出M3DBench数据集，支持多模态指令，统一了区域和场景级别的多样3D任务。
  3. 构建了新的基准，用于评估大型模型在理解多模态3D提示方面的性能，并验证了数据集的有效性。

📝 摘要（中文）

为了促进自主智能体进行决策，3D理解变得越来越重要。然而，现有的3D数据集和方法通常局限于特定任务。另一方面，大型语言模型（LLM）和多模态语言模型（MLM）在通用语言和图像任务中表现出卓越的性能。因此，挖掘MLM在更广泛任务中作为3D通用模型的潜力非常有趣。然而，由于缺乏大规模的3D指令跟随数据集，当前MLM的研究较少关注3D任务。本文提出了一个全面的3D指令跟随数据集M3DBench，它具有以下特点：1）支持与文本、图像、3D对象和其他视觉提示交错的通用多模态指令。2）统一了区域和场景级别的各种3D任务，涵盖了现实世界3D环境中的各种基本能力。3）它是一个大规模的3D指令跟随数据集，包含超过32万个指令-响应对。此外，我们建立了一个新的基准，用于评估大型模型在理解多模态3D提示方面的性能。大量的实验证明了我们的数据集和基线的有效性，支持以3D为中心的通用任务，这可以激发未来的研究。

🔬 方法详解

问题定义：现有3D数据集和方法专注于特定任务，缺乏通用性，难以评估和提升大型模型在复杂3D场景理解和推理方面的能力。缺乏大规模、多样化的3D指令跟随数据集，限制了多模态语言模型在3D领域的应用。

核心思路：构建一个大规模、多模态的3D指令跟随数据集，包含文本、图像、3D对象等多种提示信息，并覆盖多种3D任务，从而为训练和评估大型模型在3D理解方面的能力提供基础。通过统一不同类型的3D任务，促进模型学习通用的3D理解能力。

技术框架：M3DBench数据集包含超过32万个指令-响应对，涵盖区域和场景级别的3D任务。数据集中包含文本指令、图像、3D对象以及其他视觉提示。该数据集被用于建立一个评估大型模型在理解多模态3D提示方面性能的基准。研究人员可以使用该基准来评估和比较不同模型的性能。

关键创新：M3DBench的关键创新在于其大规模、多模态和多样化的特性。它首次将多种模态的信息融合到3D指令跟随任务中，并覆盖了多种不同的3D任务，从而为大型模型学习通用的3D理解能力提供了可能。该数据集的规模远大于现有的3D指令跟随数据集，可以更好地训练和评估大型模型。

关键设计：数据集的设计考虑了指令的多样性和复杂性，以及响应的准确性和完整性。指令包括文本描述、视觉提示和3D对象信息，响应则包括文本描述、3D对象选择和场景理解等。数据集的构建过程中，采用了数据增强和数据清洗等技术，以保证数据的质量和多样性。具体的参数设置、损失函数和网络结构等技术细节在论文中未详细说明，属于基线模型的部分，需要参考相关论文。

📊 实验亮点

M3DBench数据集包含超过32万个指令-响应对，是目前最大的多模态3D指令跟随数据集。实验结果表明，基于M3DBench训练的模型在3D理解任务中取得了显著的性能提升，证明了该数据集的有效性和价值。具体性能数据和提升幅度需要在论文中查找。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于机器人导航、自动驾驶、虚拟现实、增强现实等领域。通过提升模型对3D场景的理解能力，可以使智能体更好地与真实世界交互，完成更复杂的任务。例如，机器人可以根据指令在3D环境中找到特定物体，自动驾驶系统可以更准确地识别和理解周围环境，虚拟现实应用可以提供更逼真的3D体验。

📄 摘要（原文）

Recently, 3D understanding has become popular to facilitate autonomous agents to perform further decisionmaking. However, existing 3D datasets and methods are often limited to specific tasks. On the other hand, recent progress in Large Language Models (LLMs) and Multimodal Language Models (MLMs) have demonstrated exceptional general language and imagery tasking performance. Therefore, it is interesting to unlock MLM's potential to be 3D generalist for wider tasks. However, current MLMs' research has been less focused on 3D tasks due to a lack of large-scale 3D instruction-following datasets. In this work, we introduce a comprehensive 3D instructionfollowing dataset called M3DBench, which possesses the following characteristics: 1) It supports general multimodal instructions interleaved with text, images, 3D objects, and other visual prompts. 2) It unifies diverse 3D tasks at both region and scene levels, covering a variety of fundamental abilities in real-world 3D environments. 3) It is a large-scale 3D instruction-following dataset with over 320k instruction-response pairs. Furthermore, we establish a new benchmark for assessing the performance of large models in understanding multi-modal 3D prompts. Extensive experiments demonstrate the effectiveness of our dataset and baseline, supporting general 3D-centric tasks, which can inspire future research.