Text2VR: Automated instruction Generation in Virtual Reality using Large language Models for Assembly Task
作者: Subin Raj Peter
分类: cs.CV, cs.HC, cs.MM
发布日期: 2025-07-19
备注: 7 pages, 7 figures, conference
💡 一句话要点
提出Text2VR，利用大语言模型自动生成VR装配任务的教学指令
🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)
关键词: 虚拟现实 大型语言模型 自动化指令生成 工业培训 文本到VR
📋 核心要点
- VR培训内容开发耗时费力，缺乏高效生成方法。
- 利用LLM从文本中提取任务信息，智能生成VR教学内容。
- 通过改变物体颜色和动画演示，提升培训效果并降低开发成本。
📝 摘要（中文）
虚拟现实(VR)已成为一种强大的劳动力培训工具，它提供沉浸式、互动式和无风险的环境，从而增强技能习得、决策能力和信心。然而，由于创建准确且引人入胜的教学内容需要大量的时间、专业知识和资源，因此开发用于培训的VR应用程序仍然是一个重大挑战。为了解决这些限制，本文提出了一种新颖的方法，该方法利用大型语言模型(LLM)来自动生成文本输入的虚拟指令。该系统包含两个核心组件：一个LLM模块，用于从文本中提取与任务相关的信息；以及一个智能模块，用于将这些信息转换为VR环境中的动画演示和视觉提示。智能模块接收来自LLM模块的输入并解释提取的信息。基于此，指令生成器使用数据库中的相关数据创建培训内容。指令生成器通过更改虚拟对象的颜色和创建动画来说明任务来生成指令。这种方法提高了培训效率并降低了开发开销，使基于VR的培训更具可扩展性，并能适应不断变化的行业需求。
🔬 方法详解
问题定义：现有VR培训应用开发面临的主要问题是创建高质量教学内容需要大量的时间、专业知识和资源。传统的VR培训内容制作流程复杂且成本高昂，难以快速适应不断变化的工业需求。因此，需要一种能够自动化生成VR培训内容的方法，以降低开发成本并提高培训效率。
核心思路：本文的核心思路是利用大型语言模型（LLM）的强大文本理解和生成能力，将文本形式的指令自动转换为VR环境中的可视化教学内容。通过LLM提取任务相关的关键信息，并将其转化为VR中的动画演示和视觉提示，从而实现自动化VR培训内容生成。
技术框架：Text2VR系统包含两个主要模块：LLM模块和智能模块。LLM模块负责从文本指令中提取任务相关的关键信息，例如操作步骤、目标对象和操作方式。智能模块接收LLM模块的输出，并将其转化为VR环境中的可视化教学内容。智能模块包含一个指令生成器，它根据提取的信息，从数据库中选择合适的虚拟对象和动画，并生成相应的VR指令。
关键创新：该方法的核心创新在于将LLM应用于VR培训内容的自动生成。与传统的手动制作方法相比，该方法能够显著降低开发成本和时间，并提高VR培训内容的可扩展性和适应性。此外，该方法还能够根据不同的文本指令，自动生成不同的VR培训内容，从而满足个性化的培训需求。
关键设计：指令生成器通过改变虚拟对象的颜色和创建动画来说明任务。例如，当指令要求“拧紧螺丝”时，指令生成器会高亮显示螺丝，并播放拧紧螺丝的动画。具体的参数设置和网络结构在论文中未详细说明，属于未知信息。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
论文提出了一种利用LLM自动生成VR教学指令的新方法，旨在降低VR培训内容开发成本。虽然论文中没有提供具体的性能数据或对比基线，但其核心价值在于提供了一种自动化生成VR培训内容的新思路，具有潜在的应用价值。
🎯 应用场景
该研究成果可广泛应用于工业培训、技能提升、安全教育等领域。例如，可以用于培训工人进行设备组装、维修操作，或者模拟危险环境下的应急处理流程。通过自动化生成VR培训内容，可以降低培训成本，提高培训效率，并为企业提供更加灵活和个性化的培训方案。未来，该技术有望进一步扩展到其他领域，例如医疗培训、教育游戏等。
📄 摘要（原文）
Virtual Reality (VR) has emerged as a powerful tool for workforce training, offering immersive, interactive, and risk-free environments that enhance skill acquisition, decision-making, and confidence. Despite its advantages, developing VR applications for training remains a significant challenge due to the time, expertise, and resources required to create accurate and engaging instructional content. To address these limitations, this paper proposes a novel approach that leverages Large Language Models (LLMs) to automate the generation of virtual instructions from textual input. The system comprises two core components: an LLM module that extracts task-relevant information from the text, and an intelligent module that transforms this information into animated demonstrations and visual cues within a VR environment. The intelligent module receives input from the LLM module and interprets the extracted information. Based on this, an instruction generator creates training content using relevant data from a database. The instruction generator generates the instruction by changing the color of virtual objects and creating animations to illustrate tasks. This approach enhances training effectiveness and reduces development overhead, making VR-based training more scalable and adaptable to evolving industrial needs.