Empowering Large Language Models with 3D Situation Awareness

📄 arXiv: 2503.23024v1 📥 PDF

作者: Zhihao Yuan, Yibo Peng, Jinke Ren, Yinghong Liao, Yatong Han, Chun-Mei Feng, Hengshuang Zhao, Guanbin Li, Shuguang Cui, Zhen Li

分类: cs.CV

发布日期: 2025-03-29

备注: Accepted by CVPR 2025

💡 一句话要点

提出基于情境感知的大语言模型3D场景理解方法，提升视角依赖任务性能。

🎯 匹配领域: 支柱三：空间感知与语义 (Perception & Semantics) 支柱六：视频提取与匹配 (Video Extraction) 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 3D场景理解 大语言模型 情境感知 自我中心视角 数据集生成

📋 核心要点

  1. 现有基于LLM的3D场景理解方法忽略了自我中心视角变化带来的描述差异，导致模型无法有效理解视角依赖的任务。
  2. 论文提出一种自动生成情境感知数据集的方法，并引入情境 grounding 模块，使LLM能够理解观察者视角与场景描述之间的关系。
  3. 实验结果表明，该方法能够有效提升LLM的3D情境感知能力，并显著扩展现有数据集，降低人工标注成本。

📝 摘要（中文）

本文针对大语言模型（LLM）在3D场景理解中的应用，指出当前方法忽略了3D场景中自我中心视角变化带来的描述差异问题。为此，提出了一种自动生成情境感知数据集的新方法，该方法利用数据采集过程中的扫描轨迹，并借助视觉-语言模型（VLM）生成高质量的文本描述和问答对。此外，还引入了一个情境 grounding 模块，用于显式预测观察者视点的位置和方向，从而使LLM能够将情境描述与3D场景关联起来。在多个基准测试上的评估表明，该方法有效地增强了LLM的3D情境感知能力，同时显著扩展了现有数据集并减少了人工工作量。

🔬 方法详解

问题定义：现有基于大语言模型（LLM）的3D场景理解方法主要使用全局视角的3D数据集，忽略了3D场景中观察者的自我中心视角变化。这导致LLM无法区分“左”或“右”等情境相关的描述，从而影响了其在需要理解视角依赖信息的任务中的表现。现有方法的痛点在于缺乏情境感知能力，无法将场景描述与观察者的视角联系起来。

核心思路：论文的核心思路是构建一个情境感知的3D数据集，并训练LLM理解观察者视角与场景描述之间的关系。通过自动生成带有视角信息的文本描述和问答对，使LLM能够学习到不同视角下的场景特征，从而提升其情境感知能力。此外，引入情境 grounding 模块，显式地预测观察者的位置和方向，进一步增强LLM对情境信息的理解。

技术框架：该方法主要包含两个阶段：1) 情境感知数据集生成：利用3D扫描轨迹和视觉-语言模型（VLM）自动生成高质量的文本描述和问答对，这些数据包含观察者的位置和方向信息。2) 情境 grounding 模块：设计一个模块，用于预测观察者的位置和方向，并将这些信息融入到LLM的输入中，使LLM能够将情境描述与3D场景关联起来。整体流程是先生成情境感知数据集，然后训练带有情境 grounding 模块的LLM。

关键创新：该方法最重要的技术创新点在于自动生成情境感知数据集，并引入情境 grounding 模块。与现有方法相比，该方法能够有效地解决LLM在3D场景理解中缺乏情境感知能力的问题。自动生成数据集降低了人工标注成本，情境 grounding 模块则显式地将视角信息融入到LLM的输入中，从而提升了模型的性能。

关键设计：在数据集生成方面，利用VLM生成高质量的文本描述和问答对，保证数据的准确性和多样性。在情境 grounding 模块方面，具体网络结构和损失函数未知，但其核心思想是预测观察者的位置和方向，并将这些信息作为LLM的输入。具体参数设置和网络结构的选择可能需要根据具体的实验结果进行调整。

🖼️ 关键图片

fig_0
fig_1
fig_2

📊 实验亮点

论文通过实验验证了该方法的有效性，结果表明，该方法能够显著提升LLM的3D情境感知能力。具体的性能数据和对比基线未知，但摘要中提到该方法能够有效地增强LLM的3D情境感知能力，同时显著扩展了现有数据集并减少了人工工作量。具体的提升幅度需要参考论文的实验部分。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于机器人导航、自动驾驶、虚拟现实等领域。例如，机器人可以根据自身视角理解周围环境，从而更好地进行路径规划和物体识别。自动驾驶系统可以利用情境感知能力，更准确地判断交通状况和行人意图。虚拟现实应用可以提供更具沉浸感和互动性的体验。

📄 摘要（原文）

Driven by the great success of Large Language Models (LLMs) in the 2D image domain, their applications in 3D scene understanding has emerged as a new trend. A key difference between 3D and 2D is that the situation of an egocentric observer in 3D scenes can change, resulting in different descriptions (e.g., ''left" or ''right"). However, current LLM-based methods overlook the egocentric perspective and simply use datasets from a global viewpoint. To address this issue, we propose a novel approach to automatically generate a situation-aware dataset by leveraging the scanning trajectory during data collection and utilizing Vision-Language Models (VLMs) to produce high-quality captions and question-answer pairs. Furthermore, we introduce a situation grounding module to explicitly predict the position and orientation of observer's viewpoint, thereby enabling LLMs to ground situation description in 3D scenes. We evaluate our approach on several benchmarks, demonstrating that our method effectively enhances the 3D situational awareness of LLMs while significantly expanding existing datasets and reducing manual effort.