3UR-LLM: An End-to-End Multimodal Large Language Model for 3D Scene Understanding

📄 arXiv: 2501.07819v1 📥 PDF

作者: Haomiao Xiong, Yunzhi Zhuge, Jiawen Zhu, Lu Zhang, Huchuan Lu

分类: cs.CV

发布日期: 2025-01-14

备注: Accepted to IEEE Transactions on Multimedia (TMM)

💡 一句话要点

提出3UR-LLM，用于3D场景理解的端到端多模态大语言模型

🎯 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 多模态大语言模型 点云处理 数据增强 3D压缩 机器人 视觉语言模型

📋 核心要点

  1. 现有MLLM在3D场景理解中，难以有效感知空间位置、关系和因果逻辑，限制了其在3D领域的应用。
  2. 论文提出3UR-LLM，通过高质量3D-文本数据预训练，并设计3D压缩器模块，实现端到端3D场景理解。
  3. 实验表明，3UR-LLM在ScanQA等任务上超越现有SOTA模型，例如CIDEr指标提升7.1%，且训练资源消耗更少。

📝 摘要（中文）

多模态大语言模型(MLLM)在2D任务中表现出令人印象深刻的能力，但在从2D表示过渡到3D表示时，在辨别场景中的空间位置、相互关系和因果逻辑方面面临挑战。我们发现这些限制主要在于：i) 高昂的标注成本限制了3D场景数据规模的扩大，以及 ii) 缺乏直接有效的方式来感知3D信息，这导致训练时间延长并使框架复杂化。为此，我们开发了一个基于开源2D MLLM和LLM的流程，以生成高质量的3D-文本对，并构建3DS-160K数据集，以增强预训练过程。利用这种高质量的预训练数据，我们推出了3UR-LLM模型，这是一种端到端的3D MLLM，专为精确解释3D场景而设计，展示了在物理世界复杂性中导航的卓越能力。3UR-LLM直接接收3D点云作为输入，并将3D特征与文本指令融合后投影到一组可管理的tokens中。考虑到这些混合tokens带来的计算负担，我们设计了一个3D压缩器模块，以紧凑地压缩3D空间线索和文本叙述。3UR-LLM在之前的SOTA方面取得了可喜的性能，例如，3UR-LLM在ScanQA上超过其同类产品7.1%的CIDEr，同时使用的训练资源更少。3UR-LLM的代码和模型权重以及3DS-160K基准可在3UR-LLM上获得。

🔬 方法详解

问题定义：现有的多模态大语言模型在处理3D场景理解任务时，面临着数据标注成本高昂和3D信息感知能力不足的问题。标注成本限制了3D场景数据的规模，而缺乏有效的3D信息感知方法导致训练时间过长，框架复杂。

核心思路：论文的核心思路是利用开源的2D MLLM和LLM生成高质量的3D-文本对，构建大规模的3D场景数据集，并在此基础上预训练一个端到端的3D MLLM（3UR-LLM）。通过这种方式，可以有效降低数据标注成本，并提升模型对3D信息的感知能力。

技术框架：3UR-LLM的整体框架包括以下几个主要模块：1) 数据生成模块：利用2D MLLM和LLM生成高质量的3D-文本对，构建3DS-160K数据集。2) 特征提取模块：直接接收3D点云作为输入，提取3D特征。3) 特征融合模块：将3D特征与文本指令进行融合。4) 3D压缩器模块：压缩融合后的特征，降低计算负担。5) LLM：利用压缩后的特征进行3D场景理解。

关键创新：论文最重要的技术创新点在于提出了一个端到端的3D MLLM框架，可以直接处理3D点云数据，并设计了一个3D压缩器模块来降低计算负担。此外，利用2D MLLM和LLM生成高质量的3D-文本对，构建大规模的3D场景数据集也是一个重要的创新。

关键设计：3D压缩器模块的设计是关键。具体实现细节未知，但其目标是有效压缩3D空间信息和文本信息，降低计算复杂度，同时保持模型性能。数据集3DS-160K的构建方式，即如何利用2D模型生成高质量的3D描述，也是一个重要的设计细节，具体实现未知。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

3UR-LLM在ScanQA任务上取得了显著的性能提升，超越了现有SOTA模型7.1%的CIDEr指标，同时使用的训练资源更少。这表明3UR-LLM在3D场景理解方面具有更强的能力和更高的效率。3DS-160K数据集的构建也为3D MLLM的研究提供了有价值的资源。

🎯 应用场景

该研究成果可广泛应用于机器人导航、自动驾驶、虚拟现实、增强现实等领域。通过提升机器对3D场景的理解能力，可以使机器人在复杂环境中更好地执行任务，提高自动驾驶系统的安全性，并为用户提供更沉浸式的虚拟现实体验。未来，该技术有望进一步推动智能家居、智慧城市等领域的发展。

📄 摘要（原文）

Multi-modal Large Language Models (MLLMs) exhibit impressive capabilities in 2D tasks, yet encounter challenges in discerning the spatial positions, interrelations, and causal logic in scenes when transitioning from 2D to 3D representations. We find that the limitations mainly lie in: i) the high annotation cost restricting the scale-up of volumes of 3D scene data, and ii) the lack of a straightforward and effective way to perceive 3D information which results in prolonged training durations and complicates the streamlined framework. To this end, we develop pipeline based on open-source 2D MLLMs and LLMs to generate high-quality 3D-text pairs and construct 3DS-160K , to enhance the pre-training process. Leveraging this high-quality pre-training data, we introduce the 3UR-LLM model, an end-to-end 3D MLLM designed for precise interpretation of 3D scenes, showcasing exceptional capability in navigating the complexities of the physical world. 3UR-LLM directly receives 3D point cloud as input and project 3D features fused with text instructions into a manageable set of tokens. Considering the computation burden derived from these hybrid tokens, we design a 3D compressor module to cohesively compress the 3D spatial cues and textual narrative. 3UR-LLM achieves promising performance with respect to the previous SOTAs, for instance, 3UR-LLM exceeds its counterparts by 7.1\% CIDEr on ScanQA, while utilizing fewer training resources. The code and model weights for 3UR-LLM and the 3DS-160K benchmark are available at 3UR-LLM.