Finding 3D Scene Analogies with Multimodal Foundation Models

📄 arXiv: 2510.23184v1 📥 PDF

作者: Junho Kim, Young Min Kim

分类: cs.CV

发布日期: 2025-10-27

备注: Accepted to FM4RoboPlan workshop at RSS 2025

💡 一句话要点

利用多模态基础模型实现零样本三维场景类比，用于机器人轨迹和路径点迁移。

🎯 匹配领域: 支柱二：RL算法与架构 (RL & Architecture) 支柱三：空间感知与语义 (Perception & Semantics) 支柱七：动作重定向 (Motion Retargeting) 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 3D场景类比 多模态基础模型 零样本学习 机器人导航 轨迹迁移

📋 核心要点

  1. 现有3D场景类比方法需要额外训练和固定词汇表，限制了其在开放环境中的应用。
  2. 提出一种基于多模态基础模型的混合神经表示方法，实现零样本、开放词汇的3D场景类比。
  3. 实验证明该方法能准确建立复杂场景间的对应关系，并成功应用于轨迹和路径点迁移。

📝 摘要（中文）

本文提出了一种利用多模态基础模型在零样本、开放词汇环境中寻找3D场景类比的方法，旨在帮助机器人在新的、未见过的3D环境中进行适应和规划。现有方法通常需要额外的训练和固定的对象词汇表。该方法的核心是一种混合神经场景表示，它由基于视觉-语言模型特征的稀疏图和从3D形状基础模型导出的特征场组成。通过粗到精的方式寻找3D场景类比，首先对齐图，然后使用特征场细化对应关系。实验表明，该方法可以在复杂场景之间建立准确的对应关系，并应用于轨迹和路径点迁移。

🔬 方法详解

问题定义：现有3D场景类比方法需要针对特定场景进行额外训练，并且依赖于固定的物体词汇表，这限制了它们在未知和动态环境中的泛化能力。论文旨在解决在零样本、开放词汇的条件下，如何高效准确地建立不同3D场景之间的对应关系，从而实现知识迁移的问题。

核心思路：论文的核心思路是利用多模态基础模型强大的语义理解能力和3D形状表征能力，构建一种混合神经场景表示。该表示结合了视觉-语言模型的全局语义信息和3D形状基础模型的局部几何信息，从而能够在没有额外训练的情况下，实现场景之间的有效对齐。

技术框架：该方法采用粗到精的策略。首先，利用视觉-语言模型提取场景中关键区域的语义特征，构建稀疏图，并通过图匹配算法实现粗略的场景对齐。然后，利用3D形状基础模型提取场景的局部几何特征，构建特征场，并通过优化算法细化场景对应关系。整体流程包括：1) 场景表示构建；2) 基于图匹配的粗略对齐；3) 基于特征场优化的精细对齐。

关键创新：该方法最重要的创新点在于将多模态基础模型引入到3D场景类比任务中，并提出了一种混合神经场景表示。这种表示方法能够有效地融合全局语义信息和局部几何信息，从而在零样本、开放词汇的条件下实现准确的场景对齐。与现有方法相比，该方法无需额外训练，并且能够处理具有不同物体词汇表的场景。

关键设计：论文中关键的设计包括：1) 使用CLIP等视觉-语言模型提取场景中关键区域的语义特征；2) 使用3D形状基础模型（例如ShapeNet）提取场景的局部几何特征；3) 设计了一种基于图匹配和特征场优化的两阶段对齐算法；4) 损失函数的设计可能包括图匹配的相似度损失和特征场对应关系的几何一致性损失（具体细节未知）。

📊 实验亮点

实验结果表明，该方法能够在复杂场景之间建立准确的对应关系，并且在轨迹和路径点迁移任务中取得了良好的效果。与现有方法相比，该方法无需额外训练，并且能够处理具有不同物体词汇表的场景。具体的性能数据和提升幅度在论文中进行了详细的展示（具体数值未知）。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于机器人导航、模仿学习、任务规划等领域。例如，机器人可以通过场景类比，将已知的导航策略迁移到新的环境中；可以通过模仿学习，将人类在相似场景中的操作经验迁移到机器人身上；还可以通过任务规划，将已知的任务流程迁移到新的场景中。该研究具有重要的实际价值和广阔的应用前景。

📄 摘要（原文）

Connecting current observations with prior experiences helps robots adapt and plan in new, unseen 3D environments. Recently, 3D scene analogies have been proposed to connect two 3D scenes, which are smooth maps that align scene regions with common spatial relationships. These maps enable detailed transfer of trajectories or waypoints, potentially supporting demonstration transfer for imitation learning or task plan transfer across scenes. However, existing methods for the task require additional training and fixed object vocabularies. In this work, we propose to use multimodal foundation models for finding 3D scene analogies in a zero-shot, open-vocabulary setting. Central to our approach is a hybrid neural representation of scenes that consists of a sparse graph based on vision-language model features and a feature field derived from 3D shape foundation models. 3D scene analogies are then found in a coarse-to-fine manner, by first aligning the graph and refining the correspondence with feature fields. Our method can establish accurate correspondences between complex scenes, and we showcase applications in trajectory and waypoint transfer.