A Neural Representation Framework with LLM-Driven Spatial Reasoning for Open-Vocabulary 3D Visual Grounding
作者: Zhenyang Liu, Sixiao Zheng, Siyu Chen, Cairong Zhao, Longfei Liang, Xiangyang Xue, Yanwei Fu
分类: cs.CV, cs.RO
发布日期: 2025-07-09
💡 一句话要点
提出SpatialReasoner，利用LLM驱动的空间推理增强开放词汇3D视觉定位
🎯 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视觉定位 开放词汇 神经表示 大型语言模型 空间推理 具身智能 分层特征场
📋 核心要点
- 现有3D视觉定位方法难以准确理解和利用语言查询中的空间关系，导致定位精度受限。
- SpatialReasoner通过微调LLM来解析语言中的空间关系，并构建视觉属性增强的分层特征场。
- 实验表明，SpatialReasoner能有效提升3D视觉定位的性能，并增强模型对空间关系的推理能力。
📝 摘要（中文）
开放词汇3D视觉定位旨在根据自由形式的语言查询定位目标对象，这对于具身人工智能应用至关重要，例如自主导航、机器人和增强现实。通过神经表示学习3D语言场能够从有限的视点精确理解3D场景，并有助于在复杂环境中定位目标对象。然而，现有的语言场方法难以使用语言查询中的空间关系（例如“椅子上的书”）来精确定位实例。这种限制主要源于对语言查询和3D场景中的空间关系进行不充分的推理。在这项工作中，我们提出SpatialReasoner，这是一个新颖的基于神经表示的框架，具有由大型语言模型（LLM）驱动的空间推理，它构建了一个视觉属性增强的分层特征场，用于开放词汇3D视觉定位。为了在语言查询中实现空间推理，SpatialReasoner微调了一个LLM来捕获空间关系，并显式地推断目标、锚点和空间关系的指令。为了在3D场景中实现空间推理，SpatialReasoner结合了视觉属性（不透明度和颜色）来构建分层特征场。该字段使用通过Segment Anything Model（SAM）提取的蒸馏CLIP特征和掩码来表示语言和实例特征。然后以分层方式使用推断的指令查询该字段，以基于语言查询中的空间关系来定位目标3D实例。大量实验表明，我们的框架可以无缝集成到不同的神经表示中，在3D视觉定位方面优于基线模型，同时增强了它们的空间推理能力。
🔬 方法详解
问题定义：论文旨在解决开放词汇3D视觉定位中，现有方法无法有效利用语言查询中的空间关系进行精确定位的问题。现有方法在理解和推理语言中的空间关系，以及在3D场景中表示和利用这些关系方面存在不足，导致定位精度不高。
核心思路：论文的核心思路是利用大型语言模型（LLM）来增强对语言查询中空间关系的理解，并构建一个视觉属性增强的分层特征场，以便在3D场景中更好地表示和利用这些空间关系。通过显式地推理目标、锚点和空间关系，并结合视觉属性，实现更精确的3D视觉定位。
技术框架：SpatialReasoner框架包含以下主要模块：1) LLM驱动的空间关系推理模块，用于解析语言查询并提取目标、锚点和空间关系；2) 视觉属性增强的分层特征场构建模块，用于表示3D场景中的语言和实例特征，并结合视觉属性（如不透明度和颜色）；3) 分层查询模块，用于根据LLM推理出的指令，在特征场中进行分层查询，最终定位目标3D实例。
关键创新：该论文的关键创新在于：1) 利用LLM进行空间关系推理，显式地提取目标、锚点和空间关系，从而更好地理解语言查询；2) 构建视觉属性增强的分层特征场，将视觉属性（不透明度和颜色）融入到3D场景表示中，从而增强了对空间关系的建模能力。
关键设计：论文的关键设计包括：1) 使用微调的LLM（具体模型未知）进行空间关系推理，微调目标是使LLM能够准确识别和提取语言查询中的目标、锚点和空间关系；2) 使用Segment Anything Model (SAM) 提取实例掩码，并结合CLIP特征来表示语言和实例特征；3) 分层特征场的构建方式，具体的分层策略和特征融合方法未知；4) 损失函数的设计，用于优化LLM和特征场的学习，具体形式未知。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
SpatialReasoner框架在3D视觉定位任务上取得了显著的性能提升，超越了现有的基线模型。具体提升幅度未知，但论文强调该框架能够无缝集成到不同的神经表示中，并显著增强其空间推理能力。实验结果表明，该方法在理解和利用空间关系方面具有优势。
🎯 应用场景
该研究成果可应用于机器人导航、增强现实、虚拟现实等领域。例如，在机器人导航中，机器人可以根据用户的自然语言指令（如“找到桌子上的红色杯子”）来定位目标物体。在增强现实中，用户可以通过语音指令与虚拟场景中的物体进行交互。
📄 摘要（原文）
Open-vocabulary 3D visual grounding aims to localize target objects based on free-form language queries, which is crucial for embodied AI applications such as autonomous navigation, robotics, and augmented reality. Learning 3D language fields through neural representations enables accurate understanding of 3D scenes from limited viewpoints and facilitates the localization of target objects in complex environments. However, existing language field methods struggle to accurately localize instances using spatial relations in language queries, such as ``the book on the chair.'' This limitation mainly arises from inadequate reasoning about spatial relations in both language queries and 3D scenes. In this work, we propose SpatialReasoner, a novel neural representation-based framework with large language model (LLM)-driven spatial reasoning that constructs a visual properties-enhanced hierarchical feature field for open-vocabulary 3D visual grounding. To enable spatial reasoning in language queries, SpatialReasoner fine-tunes an LLM to capture spatial relations and explicitly infer instructions for the target, anchor, and spatial relation. To enable spatial reasoning in 3D scenes, SpatialReasoner incorporates visual properties (opacity and color) to construct a hierarchical feature field. This field represents language and instance features using distilled CLIP features and masks extracted via the Segment Anything Model (SAM). The field is then queried using the inferred instructions in a hierarchical manner to localize the target 3D instance based on the spatial relation in the language query. Extensive experiments show that our framework can be seamlessly integrated into different neural representations, outperforming baseline models in 3D visual grounding while empowering their spatial reasoning capability.