Object-X: Learning to Reconstruct Multi-Modal 3D Object Representations
作者: Gaia Di Lorenzo, Federico Tombari, Marc Pollefeys, Daniel Barath
分类: cs.CV
发布日期: 2025-06-05 (更新: 2025-11-05)
💡 一句话要点
提出Object-X以解决多模态3D物体表示重建问题
🎯 匹配领域: 支柱三：空间感知与语义 (Perception & Semantics)
关键词: 多模态融合 3D重建 物体表示 高斯点云 场景对齐 机器人技术 增强现实
📋 核心要点
- 现有方法通常依赖于特定任务的嵌入，无法同时用于几何重建和语义理解，限制了其通用性。
- Object-X框架通过几何性地将多模态信息固定在3D体素网格中，学习融合信息的非结构化嵌入，支持多种任务。
- 在两个具有挑战性的真实数据集上，Object-X在新视角合成和几何精度上表现优异，且存储需求显著降低。
📝 摘要（中文）
有效的多模态3D物体表示学习对于增强现实和机器人等多个应用至关重要。现有方法通常依赖于特定任务的嵌入，无法同时用于几何重建和语义理解。本文提出了Object-X，一个多功能的物体表示框架，能够编码丰富的物体嵌入（如图像、点云、文本），并将其解码为详细的几何和视觉重建。Object-X通过在3D体素网格中几何性地固定捕获的模态，学习一个融合体素信息与物体属性的非结构化嵌入。该嵌入支持基于3D高斯点云的物体重建，并适用于场景对齐、单图像3D物体重建和定位等多种下游任务。实验证明，Object-X在新视角合成方面与标准3D高斯点云相当，同时显著提高了几何精度。
🔬 方法详解
问题定义：本文旨在解决现有多模态3D物体表示方法的局限性，尤其是它们在几何重建和语义理解上的不兼容性。现有方法通常为特定任务设计，导致嵌入无法重用。
核心思路：Object-X通过在3D体素网格中几何性地固定多模态信息，学习一个融合体素与物体属性的非结构化嵌入，从而实现高效的物体重建与多任务支持。
技术框架：Object-X的整体架构包括数据捕获、体素网格构建、嵌入学习和重建模块。首先捕获多模态数据，然后在3D体素网格中进行几何固定，最后通过学习的嵌入进行物体重建和下游任务处理。
关键创新：Object-X的主要创新在于其非结构化嵌入的设计，使得不同模态的信息能够有效融合，并且能够支持多种下游任务，显著提高了几何重建的准确性。
关键设计：在参数设置上，Object-X采用了3D高斯点云重建技术，并设计了适应多模态信息的损失函数，以优化嵌入学习过程。
📊 实验亮点
实验结果表明，Object-X在新视角合成方面的表现与标准3D高斯点云相当，同时在几何精度上显著提升。此外，其物体中心描述符的存储需求比传统图像或点云方法低3-4个数量级，展示了其在存储效率上的优势。
🎯 应用场景
Object-X在增强现实、机器人导航、自动驾驶等领域具有广泛的应用潜力。其高效的多模态3D表示能力能够提升物体识别、场景理解和交互体验，推动相关技术的发展与应用。未来，该框架可能在智能家居、虚拟现实等新兴领域发挥更大作用。
📄 摘要（原文）
Learning effective multi-modal 3D representations of objects is essential for numerous applications, such as augmented reality and robotics. Existing methods often rely on task-specific embeddings that are tailored either for semantic understanding or geometric reconstruction. As a result, these embeddings typically cannot be decoded into explicit geometry and simultaneously reused across tasks. In this paper, we propose Object-X, a versatile multi-modal object representation framework capable of encoding rich object embeddings (e.g. images, point cloud, text) and decoding them back into detailed geometric and visual reconstructions. Object-X operates by geometrically grounding the captured modalities in a 3D voxel grid and learning an unstructured embedding fusing the information from the voxels with the object attributes. The learned embedding enables 3D Gaussian Splatting-based object reconstruction, while also supporting a range of downstream tasks, including scene alignment, single-image 3D object reconstruction, and localization. Evaluations on two challenging real-world datasets demonstrate that Object-X produces high-fidelity novel-view synthesis comparable to standard 3D Gaussian Splatting, while significantly improving geometric accuracy. Moreover, Object-X achieves competitive performance with specialized methods in scene alignment and localization. Critically, our object-centric descriptors require 3-4 orders of magnitude less storage compared to traditional image- or point cloud-based approaches, establishing Object-X as a scalable and highly practical solution for multi-modal 3D scene representation.