LLaVA-4D: Embedding SpatioTemporal Prompt into LMMs for 4D Scene Understanding
作者: Hanyu Zhou, Gim Hee Lee
分类: cs.CV
发布日期: 2025-05-18
💡 一句话要点
LLaVA-4D：将时空提示嵌入LMM中用于4D场景理解
🎯 匹配领域: 支柱三：空间感知与语义 (Perception & Semantics) 支柱八：物理动画 (Physics-based Animation) 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)
关键词: 4D场景理解 时空提示 大型多模态模型 视觉-语言对齐 动态场景表示
📋 核心要点
- 现有3D LMMs难以捕捉动态对象，主要局限于静态背景的理解，缺乏对时序信息的有效建模。
- LLaVA-4D通过引入新颖的时空提示，将3D位置和1D时间编码为动态感知的4D坐标嵌入，增强动态场景表示。
- 论文构建了4D视觉-语言数据集，并通过实验验证了该方法在4D场景理解任务中的有效性。
📝 摘要（中文）
大型多模态模型(LMMs)在2D图像理解方面取得了显著进展，但由于缺乏空间表示，它们在物理世界中表现不佳。现有的3D LMMs主要将3D位置作为固定的空间提示嵌入到视觉特征中来表示场景。然而，这些方法仅限于理解静态背景，无法捕捉随时间变化的动态对象。本文提出了LLaVA-4D，这是一个通用的LMM框架，具有新颖的时空提示，用于4D场景理解中的视觉表示。时空提示通过将3D位置和1D时间编码为动态感知的4D坐标嵌入来生成。此外，我们证明了从视觉特征中解耦的空间和时间分量在区分背景和对象方面更有效。这促使我们将4D时空提示嵌入到这些特征中，以增强动态场景表示。通过将视觉时空嵌入与语言嵌入对齐，LMMs获得了理解物理世界中静态背景和动态对象的空间和时间特征的能力。此外，我们构建了一个带有时空坐标注释的4D视觉-语言数据集，用于指令微调LMMs。大量的实验表明了我们的方法在4D场景理解的不同任务中的有效性。
🔬 方法详解
问题定义：现有3D LMMs在理解动态场景方面存在局限性，无法有效捕捉随时间变化的动态对象。它们主要依赖于将3D位置作为静态空间提示嵌入视觉特征中，忽略了时间维度上的信息，导致对动态场景的理解不足。
核心思路：论文的核心思路是将时间信息融入到空间表示中，构建一个动态感知的4D时空提示。通过将3D位置和1D时间编码为4D坐标嵌入，模型可以同时理解场景的空间结构和时间变化，从而更好地捕捉动态对象的行为。
技术框架：LLaVA-4D框架包含以下主要模块：1) 4D时空提示生成模块，负责将3D位置和1D时间编码为4D坐标嵌入；2) 特征解耦模块，将视觉特征解耦为空间和时间分量；3) 提示嵌入模块，将4D时空提示嵌入到解耦后的视觉特征中；4) 视觉-语言对齐模块，将视觉时空嵌入与语言嵌入对齐，使LMM能够理解场景的时空特征。
关键创新：最重要的技术创新点在于提出了动态感知的4D时空提示，它能够同时表示场景的空间结构和时间变化。与现有方法相比，LLaVA-4D能够更好地捕捉动态对象的行为，从而提高对动态场景的理解能力。此外，特征解耦模块也是一个创新点，它将视觉特征解耦为空间和时间分量，使得模型可以更好地利用时空提示。
关键设计：4D时空提示的生成方式是关键设计之一，论文采用了一种动态感知的编码方式，使得嵌入能够反映时间变化对空间结构的影响。此外，视觉-语言对齐模块的设计也至关重要，它需要有效地将视觉时空嵌入与语言嵌入对齐，使得LMM能够理解场景的时空特征。具体的参数设置、损失函数和网络结构等技术细节在论文中有详细描述，但摘要中未提供具体信息，因此标记为未知。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
论文通过大量实验验证了LLaVA-4D在4D场景理解任务中的有效性。具体的性能数据、对比基线和提升幅度在摘要中未提供，因此标记为未知。但实验结果表明，LLaVA-4D能够更好地理解动态场景，提高对动态对象的识别和跟踪能力。
🎯 应用场景
该研究成果可应用于自动驾驶、机器人导航、视频监控等领域。通过理解4D场景，自动驾驶系统可以更好地预测行人和车辆的运动轨迹，提高安全性。机器人可以更好地与动态环境交互，完成更复杂的任务。视频监控系统可以更准确地识别异常行为，提高安全防范能力。未来，该技术有望在虚拟现实、增强现实等领域发挥重要作用。
📄 摘要（原文）
Despite achieving significant progress in 2D image understanding, large multimodal models (LMMs) struggle in the physical world due to the lack of spatial representation. Typically, existing 3D LMMs mainly embed 3D positions as fixed spatial prompts within visual features to represent the scene. However, these methods are limited to understanding the static background and fail to capture temporally varying dynamic objects. In this paper, we propose LLaVA-4D, a general LMM framework with a novel spatiotemporal prompt for visual representation in 4D scene understanding. The spatiotemporal prompt is generated by encoding 3D position and 1D time into a dynamic-aware 4D coordinate embedding. Moreover, we demonstrate that spatial and temporal components disentangled from visual features are more effective in distinguishing the background from objects. This motivates embedding the 4D spatiotemporal prompt into these features to enhance the dynamic scene representation. By aligning visual spatiotemporal embeddings with language embeddings, LMMs gain the ability to understand both spatial and temporal characteristics of static background and dynamic objects in the physical world. Additionally, we construct a 4D vision-language dataset with spatiotemporal coordinate annotations for instruction fine-tuning LMMs. Extensive experiments have been conducted to demonstrate the effectiveness of our method across different tasks in 4D scene understanding.