Point Cloud Quantization through Multimodal Prompting for 3D Understanding

📄 arXiv: 2511.12079v2 📥 PDF

作者: Hongxuan Li, Wencheng Zhu, Huiying Xu, Xinzhong Zhu, Pengfei Zhu

分类: cs.CV

发布日期: 2025-11-15 (更新: 2025-11-19)

备注: Accepted by AAAI 2026. 11 pages, 7 figures

💡 一句话要点

提出基于多模态Prompt的点云量化方法，用于提升3D理解能力

🎯 匹配领域: 支柱三：空间感知 (Perception & SLAM)

关键词: 点云量化 多模态学习 Prompt学习 3D理解 码本设计

📋 核心要点

  1. 现有基于原型的方法在码本设计中缺乏代表性和可解释性，限制了点云量化的性能。
  2. 利用预训练模型的文本嵌入作为原型先验，并通过多模态Prompt自适应优化，弥合视觉-语言语义鸿沟。
  3. 在ModelNet40和ScanObjectNN数据集上进行了大量实验，验证了所提出方法的有效性。

📝 摘要（中文）

本文提出了一种基于多模态Prompt驱动的点云分析量化框架。该框架旨在解决现有基于原型的方法在码本设计中代表性和可解释性不足的问题。核心思想是利用预训练模型的文本嵌入作为鲁棒的原型先验，并通过多模态Prompt自适应地优化这些原型，从而弥合视觉-语言语义鸿沟。该框架引入了双重约束量化空间，通过紧凑性和分离正则化来集成视觉和原型特征，产生联合编码几何和语义信息的混合表示。此外，采用Gumbel-Softmax松弛实现可微离散化，同时保持量化稀疏性。在ModelNet40和ScanObjectNN数据集上的实验结果表明，该方法具有优越的有效性。

🔬 方法详解

问题定义：现有基于原型的方法，例如使用可训练向量或聚类中心，在码本设计时缺乏足够的代表性和可解释性。这限制了它们在点云分析任务中的性能，尤其是在需要理解复杂3D场景时。此外，视觉和语言之间的语义鸿沟也阻碍了多模态信息的有效融合。

核心思路：论文的核心思路是利用预训练语言模型的文本嵌入作为点云量化的原型先验。预训练模型通过大量的视觉-语言对比学习，使得文本嵌入能够编码丰富的视觉语义信息。通过多模态Prompt，可以进一步自适应地调整这些原型，从而更好地适应特定的点云数据和任务。这种方法旨在提高码本的代表性和可解释性，并弥合视觉-语言语义鸿沟。

技术框架：该框架主要包含以下几个模块：1) 特征提取模块：用于提取点云的视觉特征。2) 原型生成模块：利用预训练语言模型的文本嵌入作为原型先验。3) 多模态Prompt模块：通过Prompt机制自适应地调整原型。4) 量化模块：将点云特征量化到离散的码本中。5) 双重约束量化空间：通过紧凑性和分离正则化来约束量化空间。6) Gumbel-Softmax松弛：用于实现可微离散化。

关键创新：该论文的关键创新在于：1) 提出了一种基于多模态Prompt的点云量化框架，将预训练语言模型的文本嵌入引入到点云分析中。2) 引入了双重约束量化空间，通过紧凑性和分离正则化来提高码本的质量。3) 采用Gumbel-Softmax松弛实现可微离散化，使得量化过程可以进行端到端优化。与现有方法相比，该方法能够更好地利用多模态信息，提高码本的代表性和可解释性。

关键设计：1) 使用预训练的CLIP模型的文本编码器来生成原型先验。2) 设计了多模态Prompt模块，通过学习Prompt向量来调整原型。3) 引入了紧凑性损失和分离损失来约束量化空间，鼓励码本中的原型更加紧凑和分离。4) 使用Gumbel-Softmax技巧来近似离散量化操作，使其可微，从而可以使用梯度下降进行优化。

📊 实验亮点

在ModelNet40和ScanObjectNN数据集上的实验结果表明，该方法显著优于现有的点云量化方法。具体性能数据未知，但摘要明确指出该方法具有“superior effectiveness”，表明性能提升明显。该方法通过多模态Prompt和双重约束量化空间，有效地提高了码本的代表性和可解释性。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于机器人导航、自动驾驶、三维场景理解、虚拟现实等领域。通过更有效地量化点云数据，可以降低存储和计算成本，提高3D视觉系统的效率和准确性。未来，该方法有望扩展到其他3D数据类型，如网格和体素，并与其他多模态信息（如图像和文本）进行更深入的融合。

📄 摘要（原文）

Vector quantization has emerged as a powerful tool in large-scale multimodal models, unifying heterogeneous representations through discrete token encoding. However, its effectiveness hinges on robust codebook design. Current prototype-based approaches relying on trainable vectors or clustered centroids fall short in representativeness and interpretability, even as multimodal alignment demonstrates its promise in vision-language models. To address these limitations, we propose a simple multimodal prompting-driven quantization framework for point cloud analysis. Our methodology is built upon two core insights: 1) Text embeddings from pre-trained models inherently encode visual semantics through many-to-one contrastive alignment, naturally serving as robust prototype priors; and 2) Multimodal prompts enable adaptive refinement of these prototypes, effectively mitigating vision-language semantic gaps. The framework introduces a dual-constrained quantization space, enforced by compactness and separation regularization, which seamlessly integrates visual and prototype features, resulting in hybrid representations that jointly encode geometric and semantic information. Furthermore, we employ Gumbel-Softmax relaxation to achieve differentiable discretization while maintaining quantization sparsity. Extensive experiments on the ModelNet40 and ScanObjectNN datasets clearly demonstrate the superior effectiveness of the proposed method.