Text-Scene: A Scene-to-Language Parsing Framework for 3D Scene Understanding
作者: Haoyuan Li, Rui Liu, Hehe Fan, Yi Yang
分类: cs.CV, cs.AI, cs.RO
发布日期: 2025-09-20
备注: 19 pages, 12 figures, 6 tables
💡 一句话要点
Text-Scene：提出一种场景到语言的解析框架，用于3D场景理解。
🎯 匹配领域: 支柱三：空间感知与语义 (Perception & Semantics) 支柱七：动作重定向 (Motion Retargeting) 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)
关键词: 3D场景理解 场景到语言解析 多模态大语言模型 几何分析 具身智能
📋 核心要点
- 现有方法难以有效理解3D场景，因为3D环境包含丰富的空间关系、功能、物理属性和布局等复杂概念。
- Text-Scene框架通过几何分析和多模态大语言模型，自动将3D场景解析为文本描述，弥合3D观察和语言之间的鸿沟。
- 实验结果表明，Text-Scene生成的文本解析能够准确表示3D场景，并能有效提升下游任务的性能。
📝 摘要（中文）
本文介绍了一种名为Text-Scene的框架，该框架自动将3D场景解析为文本描述，以实现场景理解。针对具身人工智能系统中智能体理解和交互复杂3D场景的挑战，以及现有多模态大语言模型（MLLM）在3D场景理解方面的局限性（包括3D环境涉及更丰富的概念以及缺乏大规模3D视觉-语言数据集），Text-Scene模型能够识别对象属性和空间关系，并生成连贯的场景总结，从而弥合了3D观察和语言之间的差距，无需人工干预。通过利用几何分析和MLLM，Text-Scene生成准确、详细且易于理解的描述，捕捉对象级别的细节和全局级别的上下文。基准测试的实验结果表明，我们的文本解析能够忠实地表示3D场景并有益于下游任务。为了评估MLLM的推理能力，我们提出了InPlan3D，这是一个全面的3D任务规划基准，包含跨636个室内场景的3174个长期规划任务。我们的方法强调清晰性和可访问性，旨在通过语言使3D场景内容易于理解。代码和数据集将会发布。
🔬 方法详解
问题定义：现有方法在3D场景理解方面面临挑战，主要是因为3D场景包含比2D图像更丰富的概念，例如空间关系、可供性、物理属性和布局等。此外，缺乏大规模的3D视觉-语言数据集也限制了多模态大语言模型在3D场景理解方面的应用。现有方法难以有效地将3D场景信息转化为可理解的语言描述，从而阻碍了智能体与3D环境的交互。
核心思路：Text-Scene的核心思路是将3D场景解析为文本描述，从而利用多模态大语言模型在语言理解方面的优势，实现对3D场景的有效理解。通过结合几何分析和MLLM，该框架能够识别对象属性和空间关系，并生成连贯的场景总结，从而弥合了3D观察和语言之间的差距。这种方法无需人工干预，能够自动生成准确、详细且易于理解的描述。
技术框架：Text-Scene框架主要包含以下几个模块：1) 3D场景输入模块：接收3D场景数据作为输入。2) 对象属性和空间关系识别模块：利用几何分析方法识别场景中的对象及其属性，以及对象之间的空间关系。3) 文本描述生成模块：利用多模态大语言模型，根据识别出的对象属性和空间关系，生成连贯的场景文本描述。4) 评估模块：使用InPlan3D基准测试评估生成的文本描述的质量和有效性。
关键创新：Text-Scene的关键创新在于提出了一种自动化的3D场景到文本的解析框架，该框架能够有效地将3D场景信息转化为可理解的语言描述。与现有方法相比，Text-Scene无需人工干预，能够自动生成准确、详细且易于理解的描述，并且能够捕捉对象级别的细节和全局级别的上下文。此外，InPlan3D基准测试的提出也为评估3D场景理解模型的性能提供了新的标准。
关键设计：Text-Scene框架的关键设计包括：1) 几何分析方法的选择：选择合适的几何分析方法来有效地识别对象属性和空间关系。2) 多模态大语言模型的选择和训练：选择合适的多模态大语言模型，并使用3D视觉-语言数据进行训练，以提高文本描述生成的质量。3) 损失函数的设计：设计合适的损失函数来优化模型的性能，例如，可以使用交叉熵损失函数来优化文本描述生成的准确性。
📊 实验亮点
实验结果表明，Text-Scene框架生成的文本解析能够忠实地表示3D场景，并能有效提升下游任务的性能。此外，InPlan3D基准测试的评估结果表明，Text-Scene框架能够有效地提高多模态大语言模型在3D任务规划方面的推理能力。具体的性能数据和对比基线将在论文中详细给出。
🎯 应用场景
Text-Scene框架具有广泛的应用前景，例如：1) 机器人导航：机器人可以利用该框架理解周围环境，从而更好地进行导航和交互。2) 虚拟现实：该框架可以用于生成虚拟场景的文本描述，从而提高用户体验。3) 智能家居：智能家居系统可以利用该框架理解家庭环境，从而提供更智能化的服务。未来，该研究有望推动具身智能和人机交互领域的发展。
📄 摘要（原文）
Enabling agents to understand and interact with complex 3D scenes is a fundamental challenge for embodied artificial intelligence systems. While Multimodal Large Language Models (MLLMs) have achieved significant progress in 2D image understanding, extending such capabilities to 3D scenes remains difficult: 1) 3D environment involves richer concepts such as spatial relationships, affordances, physics, layout, and so on, 2) the absence of large-scale 3D vision-language datasets has posed a significant obstacle. In this paper, we introduce Text-Scene, a framework that automatically parses 3D scenes into textual descriptions for scene understanding. Given a 3D scene, our model identifies object attributes and spatial relationships, and then generates a coherent summary of the whole scene, bridging the gap between 3D observation and language without requiring human-in-the-loop intervention. By leveraging both geometric analysis and MLLMs, Text-Scene produces descriptions that are accurate, detailed, and human-interpretable, capturing object-level details and global-level context. Experimental results on benchmarks demonstrate that our textual parses can faithfully represent 3D scenes and benefit downstream tasks. To evaluate the reasoning capability of MLLMs, we present InPlan3D, a comprehensive benchmark for 3D task planning, consisting of 3174 long-term planning tasks across 636 indoor scenes. We emphasize clarity and accessibility in our approach, aiming to make 3D scene content understandable through language. Code and datasets will be released.