Pts3D-LLM: Studying the Impact of Token Structure for 3D Scene Understanding With Large Language Models

📄 arXiv: 2506.05689v1 📥 PDF

作者: Hugues Thomas, Chen Chen, Jian Zhang

分类: cs.CV

发布日期: 2025-06-06

备注: Main paper and appendix

💡 一句话要点

提出Pts3D-LLM以提升3D场景理解的效果

🎯 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 多模态大型语言模型 点云特征 视频基础标记 点基础标记 特征融合 模型评估

📋 核心要点

  1. 现有方法主要依赖2D图像特征，缺乏对3D场景的有效表示，导致理解能力不足。
  2. 本研究提出了一种新方法，通过结合3D点云特征来丰富视觉标记，系统比较视频基础和点基础的标记结构。
  3. 实验结果显示，合并3D特征显著提升了性能，点基础标记结构在巧妙采样下可与视频基础结构媲美。

📝 摘要（中文）

有效表示3D场景对于多模态大型语言模型（MLLMs）至关重要，但面临挑战。现有方法通常仅依赖2D图像特征，并采用不同的标记化方法。本研究系统比较了视频基础和点基础的3D标记结构，提出了一种新方法，通过结合来自Sonata预训练的Point Transformer V3编码器的3D点云特征来丰富视觉标记。实验结果表明，合并显式的3D特征显著提升了性能。此外，我们展示了在巧妙采样和排序的情况下，点基础的标记结构可以与视频基础的标记结构相媲美。我们的最佳模型在多个3D理解基准上达到了最先进的结果。我们强调对标记结构的分析是关键贡献之一，并透明报告了多次实验的结果，认为这是该领域稳健进展的重要实践。

🔬 方法详解

问题定义：本论文旨在解决如何有效表示3D场景以提升多模态大型语言模型的理解能力。现有方法主要依赖2D图像特征，未能充分利用3D信息，导致性能不足。

核心思路：论文提出通过结合3D点云特征来丰富视觉标记，从而提升模型对3D场景的理解能力。通过系统比较视频基础和点基础的标记结构，探索其在不同条件下的表现。

技术框架：整体架构包括一个Sonata预训练的Point Transformer V3编码器，负责提取3D点云特征，并将其与视觉标记结合。模型在多个基准数据集上进行训练和评估，确保参数一致性。

关键创新：最重要的技术创新在于提出了一种新的点基础标记结构，通过巧妙的采样和排序，使其性能能够与视频基础标记结构相媲美。这一方法在3D场景理解中引入了显式的3D特征。

关键设计：在模型设计中，采用了Sonata预训练的Point Transformer V3作为特征提取器，确保了3D特征的有效性。实验中使用了多次随机种子进行结果验证，以提高结果的可靠性。损失函数和参数设置经过精心调整，以优化模型性能。

📊 实验亮点

实验结果表明，合并3D点云特征后，模型在多个3D理解基准上达到了最先进的结果。点基础标记结构在巧妙采样和排序的情况下，性能与视频基础结构相当，展示了显著的提升幅度，具体性能数据未详述。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括虚拟现实、增强现实、自动驾驶和机器人导航等。通过提升3D场景理解能力，能够为这些领域提供更智能的决策支持和交互体验，具有重要的实际价值和未来影响。

📄 摘要（原文）

Effectively representing 3D scenes for Multimodal Large Language Models (MLLMs) is crucial yet challenging. Existing approaches commonly only rely on 2D image features and use varied tokenization approaches. This work presents a rigorous study of 3D token structures, systematically comparing video-based and point-based representations while maintaining consistent model backbones and parameters. We propose a novel approach that enriches visual tokens by incorporating 3D point cloud features from a Sonata pretrained Point Transformer V3 encoder. Our experiments demonstrate that merging explicit 3D features significantly boosts performance. Furthermore, we show that point-based token structures can rival video-based ones when the points are cleverly sampled and ordered. Our best models from both structures achieve state-of-the-art results on multiple 3D understanding benchmarks. We emphasize our analysis of token structures as a key contribution, alongside transparent reporting of results averaged over multiple seeds, a practice we believe is vital for robust progress in the field.