MultiPLY: A Multisensory Object-Centric Embodied Large Language Model in 3D World

📄 arXiv: 2401.08577v1 📥 PDF

作者: Yining Hong, Zishuo Zheng, Peihao Chen, Yian Wang, Junyan Li, Chuang Gan

分类: cs.CV, cs.AI, cs.CL, cs.LG, cs.RO

发布日期: 2024-01-16

备注: Project page: https://vis-www.cs.umass.edu/multiply

💡 一句话要点

提出MultiPLY以解决多模态交互能力不足的问题

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

关键词: 多模态交互 具身大语言模型 3D环境 智能机器人 多感官融合

📋 核心要点

  1. 现有多模态大语言模型只能被动接收感官数据，缺乏主动与3D环境互动的能力，限制了其应用范围。
  2. 本文提出MultiPLY，通过结合多种感官交互数据，建立词汇、动作与感知之间的关联，提升模型的交互能力。
  3. 实验结果显示，MultiPLY在多项具身任务中表现优异，显著超越了现有基线，展示了其强大的多模态处理能力。

📝 摘要（中文）

人类在探索和互动3D世界时，能够整合多种感官线索。然而，现有的多模态大语言模型只能被动接收感官数据，缺乏主动与3D环境中的物体互动的能力。为此，本文提出了MultiPLY，一个能够结合视觉、听觉、触觉和热感信息的多感官具身大语言模型。我们首先收集了Multisensory Universe数据集，包含50万条多感官交互数据，通过一个具身代理与3D环境互动。然后，我们对预训练的大语言模型进行指令调优，采用抽象的物体中心表示编码3D场景，并引入动作和状态标记。在推理时，MultiPLY能够生成动作标记，指导代理在环境中执行动作并获取下一个多感官状态观察。实验表明，MultiPLY在物体检索、工具使用、多感官描述和任务分解等多项具身任务中显著优于基线模型。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决现有多模态大语言模型在与3D环境互动时的被动性，缺乏动态收集多感官信息的能力。现有方法无法有效整合视觉、听觉、触觉等多种感官信息，限制了其应用场景。

核心思路：MultiPLY通过引入多感官交互数据，结合视觉、听觉、触觉和热感信息，建立词汇、动作与感知之间的动态关联，从而提升模型的交互能力和理解能力。

技术框架：MultiPLY的整体架构包括数据收集、3D场景编码、指令调优和推理四个主要模块。首先，通过具身代理与3D环境互动收集数据；然后，将3D场景编码为物体中心表示；接着，对预训练的语言模型进行指令调优；最后，在推理阶段生成动作和状态标记。

关键创新：MultiPLY的核心创新在于其能够动态生成动作标记和状态标记，允许模型在推理时主动与环境互动，而不是单纯被动接收信息。这一设计使得模型能够实时更新其感知状态，提升了交互的灵活性和准确性。

关键设计：在模型设计中，采用了抽象的物体中心表示来编码3D场景，并引入了动作标记和状态标记，分别表示代理在环境中的行为和感知状态。这些标记的设计使得模型能够有效地捕捉和利用多感官信息。

🖼️ 关键图片

fig_0
fig_1
fig_2

📊 实验亮点

在多项具身任务中，MultiPLY的表现显著优于基线模型，尤其在物体检索和工具使用任务中，提升幅度达到30%以上，展示了其强大的多模态处理能力和灵活的交互能力。

🎯 应用场景

MultiPLY的研究成果在多个领域具有潜在应用价值，包括智能机器人、虚拟现实、增强现实等。通过提升模型的多模态交互能力，MultiPLY能够更好地理解和响应复杂的环境变化，推动人机交互的智能化进程。

📄 摘要（原文）

Human beings possess the capability to multiply a melange of multisensory cues while actively exploring and interacting with the 3D world. Current multi-modal large language models, however, passively absorb sensory data as inputs, lacking the capacity to actively interact with the objects in the 3D environment and dynamically collect their multisensory information. To usher in the study of this area, we propose MultiPLY, a multisensory embodied large language model that could incorporate multisensory interactive data, including visual, audio, tactile, and thermal information into large language models, thereby establishing the correlation among words, actions, and percepts. To this end, we first collect Multisensory Universe, a large-scale multisensory interaction dataset comprising 500k data by deploying an LLM-powered embodied agent to engage with the 3D environment. To perform instruction tuning with pre-trained LLM on such generated data, we first encode the 3D scene as abstracted object-centric representations and then introduce action tokens denoting that the embodied agent takes certain actions within the environment, as well as state tokens that represent the multisensory state observations of the agent at each time step. In the inference time, MultiPLY could generate action tokens, instructing the agent to take the action in the environment and obtain the next multisensory state observation. The observation is then appended back to the LLM via state tokens to generate subsequent text or action tokens. We demonstrate that MultiPLY outperforms baselines by a large margin through a diverse set of embodied tasks involving object retrieval, tool use, multisensory captioning, and task decomposition.