Cube: A Roblox View of 3D Intelligence
作者: Foundation AI Team, Kiran Bhat, Nishchaie Khanna, Karun Channa, Tinghui Zhou, Yiheng Zhu, Xiaoxia Sun, Charles Shang, Anirudh Sudarshan, Maurice Chu, Daiqing Li, Kangle Deng, Jean-Philippe Fauconnier, Tijmen Verhulsdonck, Maneesh Agrawala, Kayvon Fatahalian, Alexander Weiss, Christian Reiser, Ravi Kiran Chirravuri, Ravali Kandur, Alejandro Pelaez, Akash Garg, Michael Palleschi, Jessica Wang, Skylar Litz, Leon Liu, Anying Li, David Harmon, Derek Liu, Liangjun Feng, Denis Goupil, Lukas Kuczynski, Jihyun Yoon, Naveen Marri, Peiye Zhuang, Yinan Zhang, Brian Yin, Haomiao Jiang, Marcel van Workum, Thomas Lane, Bryce Erickson, Salil Pathare, Kyle Price, Steve Han, Yiqing Wang, Anupam Singh, David Baszucki
分类: cs.CV
发布日期: 2025-03-19 (更新: 2025-07-18)
备注: Our code and model weights can be found at: https://github.com/Roblox/cube
💡 一句话要点
提出Cube：Roblox视角下的3D智能基础模型，实现3D内容生成与理解
🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)
关键词: 3D智能 基础模型 Roblox 3D形状token化 文本到形状生成 场景生成 大型语言模型
📋 核心要点
- 现有方法在3D内容生成和理解方面存在局限性，难以满足Roblox等复杂虚拟环境的需求。
- 提出了一种3D形状token化方案，作为构建3D智能基础模型的关键一步，旨在实现3D内容的生成和理解。
- 实验表明，该token化方案能够支持文本到形状、形状到文本以及文本到场景的生成，并能与LLM协作进行场景分析。
📝 摘要（中文）
本文介绍了Roblox团队构建3D智能基础模型的初步尝试，旨在赋能开发者生成Roblox体验的各个方面，包括3D对象、场景、角色动画以及对象行为脚本。文章强调了3D基础模型的三大设计需求，并重点介绍了3D形状的token化方案。该方案支持文本到形状生成、形状到文本生成以及文本到场景生成等应用。通过与大型语言模型（LLM）的协作，该模型能够进行场景分析和推理。最后，文章展望了构建完全统一的3D智能基础模型的未来方向。
🔬 方法详解
问题定义：论文旨在解决3D内容生成和理解的问题，特别是在Roblox这样的虚拟世界中。现有的方法在处理复杂3D场景、生成高质量3D模型以及理解3D场景的语义信息方面存在不足，难以满足Roblox开发者对内容创作的需求。
核心思路：论文的核心思路是构建一个3D智能的基础模型，该模型能够理解和生成3D内容，并能够与大型语言模型（LLM）进行协作，从而实现更高级的场景分析和推理。为了实现这一目标，论文首先关注3D形状的token化，将其作为构建3D基础模型的关键一步。
技术框架：整体框架包括3D形状token化模块、文本编码模块（通常由LLM提供）以及生成模块。首先，3D形状通过token化模块转换为离散的token序列；然后，文本描述通过文本编码模块转换为文本嵌入；最后，生成模块根据文本嵌入生成对应的3D形状token序列，或者根据3D形状token序列生成对应的文本描述。文本到场景的生成则需要结合LLM进行场景理解和推理，并生成相应的3D对象和布局。
关键创新：最重要的技术创新点在于3D形状的token化方案，该方案能够将连续的3D形状数据转换为离散的token序列，从而使得可以使用Transformer等序列模型来处理3D数据。与现有的3D表示方法相比，token化方案更易于与LLM进行集成，从而实现更强大的3D内容生成和理解能力。
关键设计：论文中没有详细描述具体的token化方案，但可以推测其可能涉及体素化、点云采样、或者参数化模型等技术，并将3D形状转换为离散的表示。损失函数可能包括重建损失、对抗损失等，用于保证生成3D形状的质量和多样性。网络结构可能采用Transformer或类似的序列模型，用于学习3D形状token序列的分布。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
论文展示了该token化方案在文本到形状生成、形状到文本生成以及文本到场景生成等任务上的应用。虽然没有提供具体的性能数据，但实验结果表明，该方案能够生成具有一定语义信息的3D形状和场景，并能够与LLM进行有效的协作，从而实现更高级的场景理解和推理。
🎯 应用场景
该研究成果可广泛应用于虚拟现实、游戏开发、3D内容创作等领域。在Roblox平台上，开发者可以利用该模型快速生成各种3D对象、场景和角色动画，从而降低开发成本，提高创作效率。未来，该模型有望发展成为一个通用的3D智能平台，支持更复杂的3D任务，例如3D场景理解、机器人导航等。
📄 摘要（原文）
Foundation models trained on vast amounts of data have demonstrated remarkable reasoning and generation capabilities in the domains of text, images, audio and video. Our goal at Roblox is to build such a foundation model for 3D intelligence, a model that can support developers in producing all aspects of a Roblox experience, from generating 3D objects and scenes to rigging characters for animation to producing programmatic scripts describing object behaviors. We discuss three key design requirements for such a 3D foundation model and then present our first step towards building such a model. We expect that 3D geometric shapes will be a core data type and describe our solution for 3D shape tokenizer. We show how our tokenization scheme can be used in applications for text-to-shape generation, shape-to-text generation and text-to-scene generation. We demonstrate how these applications can collaborate with existing large language models (LLMs) to perform scene analysis and reasoning. We conclude with a discussion outlining our path to building a fully unified foundation model for 3D intelligence.