P2M2-Net: Part-Aware Prompt-Guided Multimodal Point Cloud Completion

📄 arXiv: 2312.17611v1 📥 PDF

作者: Linlian Jiang, Pan Chen, Ye Wang, Tieru Wu, Rui Ma

分类: cs.CV

发布日期: 2023-12-29

备注: Best Poster Award of CAD/Graphics 2023

🔗 代码/项目: GITHUB

💡 一句话要点

P2M2-Net：提出Part-Aware Prompt引导的多模态点云补全框架

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

关键词: 点云补全 Prompt引导 多模态融合 Transformer网络 Part-Aware 三维重建 形状生成

📋 核心要点

  1. 现有方法在3D点云补全中缺乏对补全过程的控制，结果要么是确定性的，要么是多样性不受控制的。
  2. P2M2-Net利用prompt驱动的数据生成和编辑思想，通过文本prompt引导点云补全，实现更可控和多样化的形状补全。
  3. 在PartNet-Prompt数据集上训练，并在形状补全基准上进行实验，结果表明该方法能有效进行part-aware点云补全和生成。

📝 摘要（中文）

本文提出了一种新颖的prompt引导的点云补全框架P2M2-Net，旨在实现更可控和更多样化的形状补全。针对严重遮挡的点云中缺失区域的推断难题，特别是对于具有丰富几何和结构细节的3D形状，P2M2-Net利用Transformer网络高效融合多模态特征，并根据prompt指导生成多样化的结果。该框架以部分点云和描述缺失区域的语义和结构等part-aware信息的文本prompt作为输入。P2M2-Net在一个新的大规模PartNet-Prompt数据集上进行训练，并在两个具有挑战性的形状补全基准上进行了大量实验。实验结果表明，结合prompt可以实现更可控的part-aware点云补全和生成。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决从严重遮挡的点云中推断缺失区域的问题，尤其针对具有复杂几何和结构细节的3D形状。现有方法要么学习监督方式下的一对一映射，要么训练生成模型来合成缺失点，但都缺乏对补全过程的控制，导致结果的确定性或不受控的多样性。

核心思路：论文的核心思路是引入prompt引导机制，利用文本prompt描述缺失区域的part-aware信息（如语义和结构），从而控制点云补全的过程，实现更可控和多样化的结果。这种方法借鉴了prompt驱动的数据生成和编辑的思想。

技术框架：P2M2-Net的整体框架包含一个Transformer-based的补全网络，该网络接收部分点云和文本prompt作为输入。网络首先提取点云和文本的特征，然后通过Transformer结构进行多模态特征融合，最后生成补全后的点云。框架的关键在于prompt的设计和多模态特征融合的方式。

关键创新：最重要的技术创新点在于将prompt引导机制引入到点云补全任务中，通过文本prompt来控制补全过程，从而实现更可控和多样化的结果。与现有方法相比，P2M2-Net不再是简单地学习一个映射关系或生成点云，而是根据prompt的指导进行补全。

关键设计：论文提出了一个新的大规模PartNet-Prompt数据集，用于训练P2M2-Net。该数据集包含点云数据和对应的文本prompt。在网络结构方面，使用了Transformer结构进行多模态特征融合。损失函数的设计也至关重要，需要考虑点云的几何一致性和prompt的语义一致性。具体的参数设置和损失函数细节在论文中进行了详细描述（未知）。

📊 实验亮点

论文在两个具有挑战性的形状补全基准上进行了大量实验，定量和定性结果均表明，P2M2-Net能够有效地结合prompt信息，实现更可控的part-aware点云补全和生成。具体的性能数据和提升幅度在论文中进行了详细展示（未知）。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于三维重建、虚拟现实、机器人导航等领域。例如，在三维重建中，可以利用该方法补全扫描不完整的物体模型；在虚拟现实中，可以根据用户的需求生成定制化的三维模型；在机器人导航中，可以帮助机器人理解和补全环境信息，从而更好地进行路径规划和目标识别。

📄 摘要（原文）

Inferring missing regions from severely occluded point clouds is highly challenging. Especially for 3D shapes with rich geometry and structure details, inherent ambiguities of the unknown parts are existing. Existing approaches either learn a one-to-one mapping in a supervised manner or train a generative model to synthesize the missing points for the completion of 3D point cloud shapes. These methods, however, lack the controllability for the completion process and the results are either deterministic or exhibiting uncontrolled diversity. Inspired by the prompt-driven data generation and editing, we propose a novel prompt-guided point cloud completion framework, coined P2M2-Net, to enable more controllable and more diverse shape completion. Given an input partial point cloud and a text prompt describing the part-aware information such as semantics and structure of the missing region, our Transformer-based completion network can efficiently fuse the multimodal features and generate diverse results following the prompt guidance. We train the P2M2-Net on a new large-scale PartNet-Prompt dataset and conduct extensive experiments on two challenging shape completion benchmarks. Quantitative and qualitative results show the efficacy of incorporating prompts for more controllable part-aware point cloud completion and generation. Code and data are available at https://github.com/JLU-ICL/P2M2-Net.