Situat3DChange: Situated 3D Change Understanding Dataset for Multimodal Large Language Model

📄 arXiv: 2510.11509v1 📥 PDF

作者: Ruiping Liu, Junwei Zheng, Yufan Chen, Zirui Wang, Kunyu Peng, Kailun Yang, Jiaming Zhang, Marc Pollefeys, Rainer Stiefelhagen

分类: cs.CV

发布日期: 2025-10-13

备注: Accepted to NeurIPS 2025 Datasets and Benchmarks Track. Dataset and Code: https://github.com/RuipingL/Situat3DChange

💡 一句话要点

提出Situat3DChange数据集，用于多模态大语言模型理解情境化3D场景变化

🎯 匹配领域: 支柱六：视频提取与匹配 (Video Extraction) 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 3D场景理解 情境感知 多模态学习 大语言模型 点云处理 数据集构建 机器人 人机交互

📋 核心要点

  1. 现有3D数据集和评估基准侧重于动态场景或动态情境的孤立研究，缺乏对情境化变化的全面理解。
  2. 论文构建Situat3DChange数据集，包含问答、变化描述和重排指令，并利用LLM整合多视角信息，促进人类-AI协作。
  3. 提出SCReasoner，一种高效的3D MLLM方法，通过最小的参数开销实现点云比较，并在Situat3DChange上验证了其有效性。

📝 摘要（中文）

本文提出了Situat3DChange，一个大型数据集，旨在支持三种情境感知的变化理解任务，遵循感知-行动模型。该数据集包含12.1万个问答对、3.6万个用于感知任务的变化描述以及1.7万个用于行动任务的重排指令。Situat3DChange利用了1.1万个人类对环境变化的观察，以建立人类-AI协作的共享心智模型和情境感知。这些观察结果，通过自我中心和以场景为中心的视角以及类别和坐标空间关系进行丰富，并使用LLM进行整合，以支持对情境化变化的理解。为了解决比较同一场景中具有微小变化的点云对的挑战，本文提出了一种高效的3D MLLM方法SCReasoner，该方法能够以最小的参数开销和无需语言解码器额外token的方式实现有效的点云比较。在Situat3DChange任务上的全面评估突出了MLLM在动态场景和情境理解方面的进展和局限性。关于数据缩放和跨域迁移的额外实验证明了使用Situat3DChange作为MLLM训练数据集的任务无关有效性。

🔬 方法详解

问题定义：现有3D数据集难以全面理解动态场景中的情境化变化，缺乏对场景中物体关系、人类意图等因素的建模。现有方法难以有效比较具有微小差异的点云，参数开销大，效率低。

核心思路：构建大规模数据集，包含多模态信息（点云、文本描述、指令等），并利用LLM进行整合，从而使模型能够理解情境化变化。设计高效的3D MLLM方法，直接比较点云特征，避免引入额外的语言token，降低计算成本。

技术框架：Situat3DChange数据集构建流程：1）收集人类对环境变化的观察；2）从自我中心和以场景为中心的视角提取特征；3）利用LLM整合类别和坐标空间关系等信息。SCReasoner模型架构：1）点云特征提取模块；2）特征比较模块；3）多模态融合模块；4）任务预测模块。

关键创新：1）Situat3DChange数据集：首次关注情境化3D场景变化理解，提供丰富的多模态数据。2）SCReasoner模型：高效的点云比较方法，无需额外语言token，降低计算成本。

关键设计：Situat3DChange数据集包含三种任务：问答、变化描述和重排指令。SCReasoner模型使用对比学习损失函数，鼓励模型学习区分相似和不同的点云特征。具体网络结构和参数设置在论文中有详细描述，此处未知。

📊 实验亮点

在Situat3DChange数据集上进行了全面评估，结果表明提出的SCReasoner模型在点云比较任务上表现出色，参数开销小，效率高。数据缩放实验表明，使用Situat3DChange作为训练数据集可以有效提升MLLM的性能。跨域迁移实验验证了Situat3DChange数据集的任务无关有效性，表明其具有良好的泛化能力。具体性能数据和提升幅度在论文中有详细描述，此处未知。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于机器人导航、智能家居、自动驾驶等领域。通过理解环境变化和人类意图，机器人可以更好地适应动态环境，执行复杂任务，例如物体重排、场景重建和人机协作。该数据集和模型也有助于提升虚拟现实和增强现实应用的真实感和交互性。

📄 摘要（原文）

Physical environments and circumstances are fundamentally dynamic, yet current 3D datasets and evaluation benchmarks tend to concentrate on either dynamic scenarios or dynamic situations in isolation, resulting in incomplete comprehension. To overcome these constraints, we introduce Situat3DChange, an extensive dataset supporting three situation-aware change understanding tasks following the perception-action model: 121K question-answer pairs, 36K change descriptions for perception tasks, and 17K rearrangement instructions for the action task. To construct this large-scale dataset, Situat3DChange leverages 11K human observations of environmental changes to establish shared mental models and shared situational awareness for human-AI collaboration. These observations, enriched with egocentric and allocentric perspectives as well as categorical and coordinate spatial relations, are integrated using an LLM to support understanding of situated changes. To address the challenge of comparing pairs of point clouds from the same scene with minor changes, we propose SCReasoner, an efficient 3D MLLM approach that enables effective point cloud comparison with minimal parameter overhead and no additional tokens required for the language decoder. Comprehensive evaluation on Situat3DChange tasks highlights both the progress and limitations of MLLMs in dynamic scene and situation understanding. Additional experiments on data scaling and cross-domain transfer demonstrate the task-agnostic effectiveness of using Situat3DChange as a training dataset for MLLMs.