Scaling LLaNA: Advancing NeRF-Language Understanding Through Large-Scale Training

作者: Andrea Amaduzzi, Pierluigi Zama Ramirez, Giuseppe Lisanti, Samuele Salti, Luigi Di Stefano

分类: cs.CV

发布日期: 2025-04-18

备注: Under submission. Project page at https://andreamaduzzi.github.io/llana/

💡 一句话要点

LLaNA：通过大规模训练提升NeRF的语言理解能力

🎯 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: NeRF 多模态学习 大型语言模型 三维场景理解 神经辐射场

📋 核心要点

现有MLLM在处理3D数据时，依赖图像或3D结构，存在几何信息损失和渲染成本问题。
LLaNA直接将NeRF权重输入MLLM，无需渲染或物化，保留了NeRF编码的几何和光度信息。
构建了大规模NeRF-语言数据集，并在NeRF字幕和问答任务上验证了LLaNA的有效性。

📝 摘要（中文）

多模态大型语言模型(MLLM)在理解图像和3D数据方面表现出卓越的能力，但这些模态在全面表示物体几何和外观方面存在固有的局限性。神经辐射场(NeRFs)已成为一种有前景的替代方案，它将几何和逼真的光度属性编码在简单的多层感知器(MLP)的权重中。本文研究了将NeRFs引入MLLM的可行性和有效性。我们提出了LLaNA，这是第一个能够执行NeRF字幕和问答等新任务的MLLM，它通过直接处理NeRF的MLP的权重来实现。值得注意的是，LLaNA能够提取关于所表示对象的信息，而无需渲染图像或物化3D数据结构。此外，我们构建了第一个大规模NeRF-语言数据集，由超过30万个在ShapeNet和Objaverse上训练的NeRFs组成，并配有文本注释，从而支持各种NeRF-语言任务。基于该数据集，我们开发了一个基准来评估我们方法的NeRF理解能力。结果表明，与依赖于从NeRFs导出的2D或3D表示的方法相比，直接处理NeRF权重在NeRF-语言任务上表现更好。

🔬 方法详解

问题定义：现有方法在将NeRF应用于MLLM时，通常需要先将NeRF渲染成2D图像或提取3D网格，这会丢失NeRF中蕴含的原始几何信息，并且渲染过程计算成本高昂。因此，如何直接利用NeRF的权重进行语言理解是一个关键问题。

核心思路：本文的核心思路是将NeRF的MLP权重直接输入到MLLM中，让MLLM学习理解NeRF权重所编码的几何和光度信息。这样可以避免信息损失和渲染成本，并充分利用NeRF的表达能力。

技术框架：LLaNA的整体框架包括三个主要部分：NeRF编码器、权重映射模块和语言模型。首先，使用NeRF训练得到场景的权重参数。然后，权重映射模块将NeRF的权重参数转换为适合语言模型处理的向量表示。最后，将该向量表示输入到大型语言模型中，进行NeRF字幕和问答等任务。

关键创新：最重要的创新点在于直接处理NeRF权重，避免了传统方法中将NeRF渲染成图像或提取3D网格的过程。这种方法能够保留NeRF中蕴含的原始几何信息，并降低计算成本。此外，构建了大规模NeRF-语言数据集，为NeRF的语言理解研究提供了数据基础。

关键设计：权重映射模块的设计至关重要，它需要将NeRF的权重参数转换为适合语言模型处理的向量表示。具体实现方式未知，论文中可能使用了某种降维或嵌入技术。损失函数的设计也需要考虑如何引导语言模型学习理解NeRF权重所编码的几何和光度信息。具体损失函数未知。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，LLaNA在NeRF字幕和问答任务上优于依赖2D或3D表示的方法。具体性能提升数据未知，但论文强调了直接处理NeRF权重的优势。大规模NeRF-语言数据集的构建也为该领域的研究提供了重要资源。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于机器人导航、虚拟现实、三维场景理解等领域。例如，机器人可以通过理解NeRF权重来感知周围环境，从而实现更智能的导航。在虚拟现实中，用户可以通过自然语言与NeRF表示的场景进行交互，获得更沉浸式的体验。未来，该技术有望推动三维场景理解和人机交互的发展。

📄 摘要（原文）

Recent advances in Multimodal Large Language Models (MLLMs) have shown remarkable capabilities in understanding both images and 3D data, yet these modalities face inherent limitations in comprehensively representing object geometry and appearance. Neural Radiance Fields (NeRFs) have emerged as a promising alternative, encoding both geometric and photorealistic properties within the weights of a simple Multi-Layer Perceptron (MLP). This work investigates the feasibility and effectiveness of ingesting NeRFs into an MLLM. We introduce LLaNA, the first MLLM able to perform new tasks such as NeRF captioning and Q\&A, by directly processing the weights of a NeRF's MLP. Notably, LLaNA is able to extract information about the represented objects without the need to render images or materialize 3D data structures. In addition, we build the first large-scale NeRF-language dataset, composed by more than 300K NeRFs trained on ShapeNet and Objaverse, with paired textual annotations that enable various NeRF-language tasks. Based on this dataset, we develop a benchmark to evaluate the NeRF understanding capability of our method. Results show that directly processing NeRF weights leads to better performance on NeRF-Language tasks compared to approaches that rely on either 2D or 3D representations derived from NeRFs.