LLaVA-3D: A Simple yet Effective Pathway to Empowering LMMs with 3D-awareness

📄 arXiv: 2409.18125v3 📥 PDF

作者: Chenming Zhu, Tai Wang, Wenwei Zhang, Jiangmiao Pang, Xihui Liu

分类: cs.CV

发布日期: 2024-09-26 (更新: 2025-04-27)

备注: Project page: https://zcmax.github.io/projects/LLaVA-3D/

💡 一句话要点

LLaVA-3D：一种简单有效的3D感知能力赋能LMMs的方法

🎯 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 多模态模型 视觉语言模型 位置嵌入 指令调优

📋 核心要点

  1. 现有3D LMMs受限于大规模3D视觉-语言数据集的匮乏以及3D编码器的性能瓶颈，难以有效理解3D场景。
  2. LLaVA-3D通过将3D位置嵌入融入2D视觉特征，并结合指令调优，实现了2D和3D理解的统一。
  3. 实验表明，LLaVA-3D训练收敛速度更快，并在3D任务上取得SOTA性能，同时保持了原有的2D能力。

📝 摘要（中文）

近年来，大型多模态模型(LMMs)在2D视觉理解任务中取得了显著进展。然而，由于缺乏大规模的3D视觉-语言数据集和强大的3D编码器，具备3D场景理解能力的LMMs发展受到阻碍。本文提出了一种简单而有效的框架LLaVA-3D。LLaVA-3D利用LLaVA强大的2D视觉理解先验，高效地将LLaVA适配于3D场景理解，同时不影响其2D理解能力。具体来说，我们利用3D位置嵌入来增强2D CLIP Patches，从而融入3D空间上下文信息，并构建3D patches。通过将3D位置嵌入集成到2D LMMs中，并采用联合2D和3D视觉-语言指令调优，我们建立了一个统一的架构，用于2D视觉理解和3D场景理解。与以往的3D LMMs相比，LLaVA-3D支持直接从这些3D patches解码精确的3D空间感知输出（例如，3D bounding boxes），而无需依赖耗时的现成3D分割器。实验结果表明，在3D视觉-语言数据集上训练时，LLaVA-3D的收敛速度比现有3D LMMs快3.5倍。此外，LLaVA-3D不仅在各种3D任务中实现了最先进的性能，而且保持了与LLaVA相当的2D视觉理解和视觉-语言对话能力。

🔬 方法详解

问题定义：现有3D LMMs在3D场景理解方面存在不足，主要原因是缺乏大规模的3D视觉-语言数据集，以及3D编码器的性能限制。此外，现有方法通常依赖于耗时的3D分割器来获取3D信息，效率较低。

核心思路：LLaVA-3D的核心思路是利用预训练的2D LMM（LLaVA）强大的2D视觉理解能力作为基础，通过引入3D位置嵌入来增强2D视觉特征，从而使模型具备3D感知能力。这种方法避免了从头训练3D LMM，并充分利用了现有的2D视觉知识。

技术框架：LLaVA-3D的整体架构包括以下几个主要模块：1) 2D视觉编码器（CLIP Patches）；2) 3D位置嵌入模块，用于将3D空间信息编码到2D特征中；3) 多模态连接器，将视觉特征与语言模型连接；4) 语言模型（LLaVA）。流程上，首先使用2D视觉编码器提取图像特征，然后使用3D位置嵌入模块增强特征，接着通过多模态连接器将视觉特征输入到语言模型中，最后通过指令调优来训练模型。

关键创新：LLaVA-3D的关键创新在于将3D位置嵌入集成到2D LMM中，从而实现了2D和3D视觉理解的统一。与现有方法相比，LLaVA-3D可以直接从3D patches解码3D空间信息，而无需依赖外部的3D分割器，从而提高了效率。

关键设计：3D位置嵌入的具体实现方式未知，论文中可能没有详细描述。指令调优的具体策略也未知，可能使用了标准的指令调优方法。损失函数可能包括语言建模损失和3D感知损失，具体形式未知。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

LLaVA-3D在3D视觉-语言数据集上训练时，收敛速度比现有3D LMMs快3.5倍。此外，LLaVA-3D在各种3D任务中实现了最先进的性能，同时保持了与LLaVA相当的2D视觉理解和视觉-语言对话能力。这些结果表明，LLaVA-3D是一种高效且有效的3D感知能力赋能LMMs的方法。

🎯 应用场景

LLaVA-3D具有广泛的应用前景，例如机器人导航、自动驾驶、虚拟现实、增强现实等领域。它可以帮助机器人更好地理解周围环境，从而实现更智能的交互和决策。在自动驾驶领域，LLaVA-3D可以用于感知周围的车辆、行人和其他障碍物，提高驾驶安全性。在VR/AR领域，它可以用于构建更逼真的3D场景，增强用户体验。

📄 摘要（原文）

Recent advancements in Large Multimodal Models (LMMs) have greatly enhanced their proficiency in 2D visual understanding tasks, enabling them to effectively process and understand images and videos. However, the development of LMMs with 3D scene understanding capabilities has been hindered by the lack of large-scale 3D vision-language datasets and powerful 3D encoders. In this paper, we introduce a simple yet effective framework called LLaVA-3D. Leveraging the strong 2D visual understanding priors from LLaVA, our LLaVA-3D efficiently adapts LLaVA for 3D scene understanding without compromising 2D understanding capabilities. To achieve this, we utilize the 3D position embeddings to enhance the 2D CLIP Patches with 3D spatial context information and construct 3D patches. By integrating the 3D position embeddings into 2D LMMs and employing joint 2D and 3D vision-language instruction tuning, we establish a unified architecture for both 2D visual understanding and 3D scene understanding. In contrast to previous 3D LMMs, LLaVA-3D supports decoding accurate 3D spatial perception outputs, e.g., 3D bounding boxes, directly from these 3D patches, without relying on the time-consuming off-the-shelf 3D segmentors. Experimental results show that LLaVA-3D converges 3.5x faster than existing 3D LMMs when trained on 3D vision-language datasets. Moreover, LLaVA-3D not only achieves state-of-the-art performance across various 3D tasks but also maintains comparable 2D visual understanding and vision-language conversation capabilities with LLaVA.