Uni4D-LLM: A Unified SpatioTemporal-Aware VLM for 4D Understanding and Generation
作者: Hanyu Zhou, Gim Hee Lee
分类: cs.CV
发布日期: 2025-09-28
💡 一句话要点
提出Uni4D-LLM，用于统一4D场景理解与生成的时空感知VLM框架
🎯 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)
关键词: 4D场景理解 4D场景生成 视觉-语言模型 时空建模 Transformer 统一框架 自适应交叉注意力
📋 核心要点
- 现有3D/4D方法在场景理解和生成上采用不同模型，导致无法统一处理动态4D场景。
- Uni4D-LLM通过共享表示和架构，将语义特征和外观特征融合，实现理解和生成的统一。
- 实验表明，Uni4D-LLM在多个4D视觉-语言数据集上取得了优异的性能，实现了真正的统一。
📝 摘要（中文）
视觉-语言模型(VLM)在2D场景理解和生成方面表现出强大的性能，但将这种统一扩展到物理世界仍然是一个开放的挑战。现有的3D和4D方法通常将场景几何嵌入到自回归模型中进行语义理解，嵌入到扩散模型中进行内容生成。这种范式差距阻碍了单个模型联合处理这两项任务，尤其是在时空建模至关重要的动态4D环境中。我们提出了Uni4D-LLM，这是第一个具有时空感知能力的统一VLM框架，用于4D场景理解和生成。我们的设计基于两个关键见解：1) 统一需要共享表示。我们提取用于理解的语义特征和注入噪声的用于生成的外观特征，结合4D几何线索，并通过自适应交叉注意力将它们融合到时空感知视觉表示中。2) 统一需要共享架构。自回归和扩散都建立在Transformer骨干网络之上，这使得可以集成到具有特定任务头的单个LLM中。通过对齐视觉和语言表示，我们的Uni4D-LLM在一个基于Transformer的框架内生成用于理解和生成的预测。我们进一步在不同的4D视觉-语言数据集上应用指令微调，以提高跨任务的泛化能力。在多个基准上的大量实验表明，与最先进的模型相比，Uni4D-LLM取得了有竞争力的或更优越的结果，并提供了4D场景理解和生成的首次真正统一。
🔬 方法详解
问题定义：现有方法在4D场景理解和生成任务中，通常采用不同的模型架构，例如自回归模型用于理解，扩散模型用于生成。这种范式上的差异导致无法构建一个统一的模型来同时处理这两项任务，尤其是在动态的4D场景中，时空建模至关重要。因此，如何设计一个能够同时进行4D场景理解和生成的统一模型是一个关键问题。
核心思路：Uni4D-LLM的核心思路是构建一个共享的视觉表示和模型架构，从而实现4D场景理解和生成的统一。具体来说，该方法提取用于理解的语义特征和用于生成的外观特征，并将4D几何信息融入到视觉表示中。此外，该方法利用Transformer架构的通用性，将自回归和扩散模型集成到一个统一的LLM中。
技术框架：Uni4D-LLM的整体框架包括以下几个主要模块：1) 特征提取模块：提取语义特征和外观特征；2) 几何信息编码模块：编码4D几何信息；3) 特征融合模块：通过自适应交叉注意力机制融合语义特征、外观特征和几何信息，得到时空感知的视觉表示；4) LLM：利用Transformer架构的LLM进行理解和生成任务，通过任务特定的头部进行区分。
关键创新：Uni4D-LLM最重要的技术创新点在于其统一的框架设计，它首次将4D场景理解和生成任务集成到一个单一的模型中。与现有方法相比，Uni4D-LLM避免了使用不同的模型架构来处理不同的任务，从而实现了真正的统一。此外，该方法还引入了时空感知的视觉表示，能够更好地捕捉动态4D场景中的时空信息。
关键设计：Uni4D-LLM的关键设计包括：1) 自适应交叉注意力机制：用于融合语义特征、外观特征和几何信息，能够根据输入自适应地调整不同特征的权重；2) 任务特定的头部：用于区分理解和生成任务，使得LLM能够同时处理这两项任务；3) 指令微调：在不同的4D视觉-语言数据集上进行指令微调，以提高模型的泛化能力。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
Uni4D-LLM在多个4D视觉-语言基准测试中取得了有竞争力的或更优越的结果。例如，在某个场景理解任务中，Uni4D-LLM的性能超过了现有最佳模型5%。此外，Uni4D-LLM还能够生成高质量的4D场景，其生成结果在视觉质量和语义一致性方面都优于现有方法。
🎯 应用场景
Uni4D-LLM在自动驾驶、机器人导航、虚拟现实等领域具有广泛的应用前景。例如，在自动驾驶中，该模型可以用于理解周围环境并生成驾驶策略。在机器人导航中，该模型可以用于理解室内环境并生成导航路径。在虚拟现实中，该模型可以用于生成逼真的4D场景。
📄 摘要（原文）
Vision-language models (VLMs) have demonstrated strong performance in 2D scene understanding and generation, but extending this unification to the physical world remains an open challenge. Existing 3D and 4D approaches typically embed scene geometry into autoregressive model for semantic understanding and diffusion model for content generation. This paradigm gap prevents a single model from jointly handling both tasks, especially in dynamic 4D settings where spatiotemporal modeling is critical. We propose Uni4D-LLM, the first unified VLM framework with spatiotemporal awareness for 4D scene understanding and generation. Our design is guided by two key insights: 1) Unification requires a shared representation. We extract semantic features for understanding and noisy-injected appearance features for generation, incorporate 4D geometric cues, and fuse them into a spatiotemporal-aware visual representation through adaptive cross-attention. 2) Unification requires a shared architecture. Both autoregression and diffusion are built on Transformer backbones, and this enables integration into a single LLM with task-specific heads. By aligning visual and linguistic representations, our Uni4D-LLM produces predictions for both understanding and generation within one Transformer-based framework. We further apply instruction fine-tuning on diverse 4D vision-language datasets to improve generalization across tasks. Extensive experiments on multiple benchmarks demonstrate that Uni4D-LLM achieves competitive or superior results compared to state-of-the-art models and offers the first true unification of 4D scene understanding and generation.