3DFroMLLM: 3D Prototype Generation only from Pretrained Multimodal LLMs

📄 arXiv: 2508.08821v1 📥 PDF

作者: Noor Ahmed, Cameron Braunstein, Steffen Eger, Eddy Ilg

分类: cs.CV

发布日期: 2025-08-12

💡 一句话要点

提出3DFroMLLM以解决多模态大语言模型空间推理不足问题

🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 多模态大语言模型 3D物体生成 空间推理 图像分类 细粒度视觉-语言模型

📋 核心要点

  1. 现有的多模态大语言模型在空间推理能力上存在不足，限制了其在3D物体生成中的应用。
  2. 3DFroMLLM框架通过从预训练的多模态大语言模型直接生成3D物体原型，简化了生成过程并提高了效率。
  3. 实验结果表明，使用该框架生成的图像在图像分类预训练任务中表现优异，准确率提升达15%。

📝 摘要（中文）

近年来，多模态大语言模型（MLLMs）在文本和图像的联合表示学习方面展现了强大的能力。然而，它们在空间推理方面仍存在局限性。我们提出了3DFroMLLM，一个新颖的框架，能够直接从MLLMs生成3D物体原型，包括几何形状和部件标签。我们的流程是自主的，包含设计师、编码器和视觉检查员在一个优化循环中操作。值得注意的是，我们的方法不需要额外的训练数据或详细的用户指令。基于之前的2D生成工作，我们展示了通过我们的框架生成的渲染图像可以有效用于图像分类预训练任务，并比之前的方法提高了15%。作为一个引人注目的实际应用案例，我们展示了生成的原型可以用于改善细粒度视觉-语言模型，通过使用渲染的部件标记原型来微调CLIP进行部件分割，准确率提高了55%，而无需依赖任何额外的人类标注数据。

🔬 方法详解

问题定义：本论文旨在解决现有多模态大语言模型在空间推理方面的不足，尤其是在生成3D物体原型时的局限性。现有方法往往需要大量的训练数据和详细的用户指令，导致生成过程复杂且效率低下。

核心思路：3DFroMLLM的核心思路是利用预训练的多模态大语言模型，直接生成包含几何形状和部件标签的3D物体原型。通过设计一个自主的生成流程，减少对额外数据和用户输入的依赖，从而提高生成效率和灵活性。

技术框架：该框架包括三个主要模块：设计师、编码器和视觉检查员。设计师负责生成初步的3D原型，编码器将其转化为可操作的格式，视觉检查员则在优化循环中对生成结果进行评估和改进。

关键创新：本研究的关键创新在于实现了从多模态大语言模型到3D物体原型的直接生成，突破了传统方法对训练数据和用户指令的依赖，显著提高了生成效率。

关键设计：在技术细节上，框架设计了高效的损失函数以优化生成质量，并采用了适合3D数据的网络结构，确保生成的原型在几何和语义上都具备高质量。

📊 实验亮点

实验结果显示，3DFroMLLM生成的图像在图像分类预训练任务中表现优异，准确率提升达15%。此外，通过使用渲染的部件标记原型微调CLIP进行部件分割，准确率提高了55%，且无需依赖额外的人类标注数据，展现了其在实际应用中的巨大潜力。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括虚拟现实、游戏开发和工业设计等。通过生成高质量的3D物体原型，能够大幅度提高设计效率和创作灵活性，推动相关领域的技术进步和创新。未来，该框架还可能扩展到其他多模态生成任务中，进一步提升AI在创意领域的应用价值。

📄 摘要（原文）

Recent Multi-Modal Large Language Models (MLLMs) have demonstrated strong capabilities in learning joint representations from text and images. However, their spatial reasoning remains limited. We introduce 3DFroMLLM, a novel framework that enables the generation of 3D object prototypes directly from MLLMs, including geometry and part labels. Our pipeline is agentic, comprising a designer, coder, and visual inspector operating in a refinement loop. Notably, our approach requires no additional training data or detailed user instructions. Building on prior work in 2D generation, we demonstrate that rendered images produced by our framework can be effectively used for image classification pretraining tasks and outperforms previous methods by 15%. As a compelling real-world use case, we show that the generated prototypes can be leveraged to improve fine-grained vision-language models by using the rendered, part-labeled prototypes to fine-tune CLIP for part segmentation and achieving a 55% accuracy improvement without relying on any additional human-labeled data.