Unified Scene Representation and Reconstruction for 3D Large Language Models

📄 arXiv: 2404.13044v1 📥 PDF

作者: Tao Chu, Pan Zhang, Xiaoyi Dong, Yuhang Zang, Qiong Liu, Jiaqi Wang

分类: cs.CV

发布日期: 2024-04-19

备注: Project Page: https://chtsy.github.io/uni3drr-page/

💡 一句话要点

提出Uni3DR^2以解决3D场景理解不足的问题

🎯 匹配领域: 支柱三：空间感知与语义 (Perception & Semantics) 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 3D场景理解 大型语言模型 几何与语义融合 点云重建 多模态学习

📋 核心要点

  1. 现有方法在3D场景理解中存在空间结构信息不足和几何与语义表示缺乏整合的问题。
  2. 本文提出的Uni3DR^2框架通过结合预训练的2D模型和多尺度3D解码器，实现了3D几何与语义的统一表示。
  3. 实验结果显示，Uni3DR^2在ScanNet和ScanQA数据集上均显著提升了性能，验证了其有效性。

📝 摘要（中文）

使大型语言模型（LLMs）能够与3D环境交互是一项挑战。现有方法从真实几何或辅助模型重建的3D场景中提取点云，并将CLIP的文本-图像对齐的2D特征提升到点云中，作为LLMs的输入。然而，这种方法缺乏3D点对点连接，导致空间结构信息不足。同时，几何和语义表示的缺乏整合和统一，降低了3D场景理解的水平。本文提出了一个统一的场景表示和重建框架Uni3DR^2，通过冻结的预训练2D基础模型（如CLIP和SAM）和多尺度聚合3D解码器提取3D几何和语义感知表示特征。实验结果表明，Uni3DR^2在ScanNet数据集上的F-Score提升了1.8%。在LLMs应用中，Uni3DR^2-LLM在ScanQA数据集上表现优于基线，BLEU-1分别提升了4.0%和4.2%。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决现有方法在3D场景理解中缺乏空间结构信息和几何与语义表示整合的问题。现有方法主要依赖于从真实几何或辅助模型重建的3D场景提取点云，导致信息不足。

核心思路：论文提出的Uni3DR^2框架通过结合冻结的预训练2D基础模型（如CLIP和SAM）与多尺度聚合3D解码器，提取3D几何和语义感知的统一表示特征，从而增强3D场景的理解能力。

技术框架：整体架构包括两个主要模块：首先是基于预训练模型提取的2D特征，然后通过多尺度3D解码器将这些特征转化为3D表示。该框架实现了几何与语义信息的有效整合。

关键创新：Uni3DR^2的核心创新在于其统一的场景表示和重建框架，能够同时处理几何和语义信息，克服了传统方法的局限性，提供了更为丰富的3D场景理解。

关键设计：在设计中，使用了冻结的预训练模型以保持特征提取的稳定性，并通过多尺度解码器增强了3D表示的细节。此外，损失函数的设计也考虑了几何与语义信息的平衡，以优化重建效果。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果显示，Uni3DR^2在ScanNet数据集上F-Score提升了1.8%，在ScanQA数据集上，Uni3DR^2-LLM的BLEU-1分别提升了4.0%和4.2%，超越了基线和使用额外GT点云的最先进方法，验证了其有效性。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括虚拟现实、增强现实和机器人导航等，能够为这些领域提供更为精准的3D场景理解和交互能力。未来，随着3D技术的不断发展，Uni3DR^2有望在更多实际应用中发挥重要作用。

📄 摘要（原文）

Enabling Large Language Models (LLMs) to interact with 3D environments is challenging. Existing approaches extract point clouds either from ground truth (GT) geometry or 3D scenes reconstructed by auxiliary models. Text-image aligned 2D features from CLIP are then lifted to point clouds, which serve as inputs for LLMs. However, this solution lacks the establishment of 3D point-to-point connections, leading to a deficiency of spatial structure information. Concurrently, the absence of integration and unification between the geometric and semantic representations of the scene culminates in a diminished level of 3D scene understanding. In this paper, we demonstrate the importance of having a unified scene representation and reconstruction framework, which is essential for LLMs in 3D scenes. Specifically, we introduce Uni3DR^2 extracts 3D geometric and semantic aware representation features via the frozen pre-trained 2D foundation models (e.g., CLIP and SAM) and a multi-scale aggregate 3D decoder. Our learned 3D representations not only contribute to the reconstruction process but also provide valuable knowledge for LLMs. Experimental results validate that our Uni3DR^2 yields convincing gains over the baseline on the 3D reconstruction dataset ScanNet (increasing F-Score by +1.8\%). When applied to LLMs, our Uni3DR^2-LLM exhibits superior performance over the baseline on the 3D vision-language understanding dataset ScanQA (increasing BLEU-1 by +4.0\% and +4.2\% on the val set and test set, respectively). Furthermore, it outperforms the state-of-the-art method that uses additional GT point clouds on both ScanQA and 3DMV-VQA.