MFM-point: Multi-scale Flow Matching for Point Cloud Generation

📄 arXiv: 2511.20041v1 📥 PDF

作者: Petr Molodyk, Jaemoo Choi, David W. Romero, Ming-Yu Liu, Yongxin Chen

分类: cs.CV, cs.AI, cs.LG

发布日期: 2025-11-25

💡 一句话要点

MFM-Point：多尺度流匹配点云生成方法，提升点云生成质量与可扩展性。

🎯 匹配领域: 支柱二：RL算法与架构 (RL & Architecture) 支柱三：空间感知 (Perception & SLAM)

关键词: 点云生成 多尺度学习 流匹配 三维建模 生成模型

📋 核心要点

  1. 现有基于点的点云生成方法虽然简单高效，但性能通常不如基于其他表示形式的方法。
  2. MFM-Point提出一种多尺度流匹配框架，通过粗到精的生成范式，提升点云生成质量和可扩展性。
  3. 实验表明，MFM-Point在点云生成任务中取得了最佳性能，尤其是在多类别和高分辨率生成方面。

📝 摘要（中文）

近年来，点云生成在三维生成建模领域备受关注。在现有方法中，基于点的方法直接生成点云，无需依赖潜在特征、网格或体素等其他表示形式。这些方法训练成本低，算法简单，但性能通常不如基于表示的方法。本文提出了MFM-Point，一种用于点云生成的多尺度流匹配框架，在保持点方法的简单性和效率的同时，显著提高了其可扩展性和性能。我们的多尺度生成算法采用由粗到精的生成范式，在不产生额外训练或推理开销的情况下，提高了生成质量和可扩展性。开发这种多尺度框架的一个关键挑战在于，在确保跨分辨率的平滑和一致的分布转换的同时，保持无序点云的几何结构。为了解决这个问题，我们引入了一种结构化的下采样和上采样策略，该策略保留了几何形状并保持粗分辨率和精分辨率之间的一致性。实验结果表明，MFM-Point在基于点的方法中实现了最佳性能，并挑战了最佳的基于表示的方法。特别是在多类别和高分辨率生成任务中，MFM-point表现出强大的结果。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决点云生成任务中，基于点的方法性能相对较弱的问题。现有基于点的方法虽然具有训练成本低和算法简单的优点，但在生成质量和可扩展性方面存在瓶颈，难以在高分辨率和复杂场景下取得理想效果。

核心思路：论文的核心思路是采用多尺度（coarse-to-fine）的生成策略，结合流匹配（Flow Matching）技术，在不同分辨率层级上逐步优化点云的生成过程。通过由粗到精的生成方式，可以在较低分辨率下捕捉全局结构，然后在较高分辨率下精细化局部细节，从而提高整体生成质量。

技术框架：MFM-Point的整体框架包含以下几个主要阶段：1) 粗尺度生成：在较低分辨率下生成初始点云，捕捉整体形状和结构。2) 结构化下采样：设计一种能够保持几何结构的下采样策略，将点云从精细分辨率降到粗糙分辨率。3) 流匹配：利用流匹配技术，学习从粗糙分辨率到精细分辨率的点云转换映射。4) 结构化上采样：设计一种能够恢复几何细节的上采样策略，将点云从粗糙分辨率恢复到精细分辨率。5) 精细尺度生成：在较高分辨率下，利用学习到的转换映射和上采样策略，对初始点云进行精细化，生成最终的点云。

关键创新：论文的关键创新在于：1) 多尺度生成框架：将多尺度思想引入点云生成，有效提升了生成质量和可扩展性。2) 结构化下采样和上采样策略：设计了一种能够保持几何结构的下采样和上采样策略，保证了跨分辨率点云之间的一致性。3) 流匹配技术的应用：利用流匹配技术学习点云之间的转换映射，实现了平滑和连续的分布转换。

关键设计：论文的关键设计包括：1) 下采样策略：采用基于最远点采样的下采样方法，并结合局部几何信息，以保持点云的结构特征。2) 上采样策略：采用基于K近邻插值的上采样方法，并结合学习到的残差信息，以恢复点云的细节信息。3) 损失函数：采用基于流匹配的损失函数，鼓励学习到的转换映射能够将粗糙分辨率的点云平滑地转换到精细分辨率的点云。

📊 实验亮点

MFM-Point在ShapeNet数据集上取得了显著的性能提升，在点云生成任务中达到了state-of-the-art的水平。实验结果表明，MFM-Point在多类别和高分辨率点云生成方面表现出色，超越了现有的基于点的方法，并能够与基于表示的方法相媲美。具体性能数据未知。

🎯 应用场景

MFM-Point在三维建模、计算机辅助设计、虚拟现实、增强现实等领域具有广泛的应用前景。高质量的点云生成可以用于创建逼真的三维模型，提升用户体验，并为相关应用提供数据支持。该研究的成果有助于推动三维视觉和图形学领域的发展。

📄 摘要（原文）

In recent years, point cloud generation has gained significant attention in 3D generative modeling. Among existing approaches, point-based methods directly generate point clouds without relying on other representations such as latent features, meshes, or voxels. These methods offer low training cost and algorithmic simplicity, but often underperform compared to representation-based approaches. In this paper, we propose MFM-Point, a multi-scale Flow Matching framework for point cloud generation that substantially improves the scalability and performance of point-based methods while preserving their simplicity and efficiency. Our multi-scale generation algorithm adopts a coarse-to-fine generation paradigm, enhancing generation quality and scalability without incurring additional training or inference overhead. A key challenge in developing such a multi-scale framework lies in preserving the geometric structure of unordered point clouds while ensuring smooth and consistent distributional transitions across resolutions. To address this, we introduce a structured downsampling and upsampling strategy that preserves geometry and maintains alignment between coarse and fine resolutions. Our experimental results demonstrate that MFM-Point achieves best-in-class performance among point-based methods and challenges the best representation-based methods. In particular, MFM-point demonstrates strong results in multi-category and high-resolution generation tasks.