Finding 3D Scene Analogies with Multimodal Foundation Models
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
提出基于多模态基础模型的零样本3D场景类比方法，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
- 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。
- 利用多模态基础模型，构建混合神经表示，通过图对齐和特征场细化实现零样本场景类比。
- 实验验证了该方法在复杂场景中建立准确对应关系的能力，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、开放词汇设置下寻找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，并展示了其在轨迹和路径点迁移中的应用。
🔬 方法详解
问题定义：现有3D场景类比方法通常需要针对特定场景进行训练，并且依赖于预定义的物体词汇表，这限制了它们在未知环境和开放词汇场景中的泛化能力。论文旨在解决在零样本、开放词汇设置下寻找3D场景类比的问题，从而实现机器人能够在未见过的环境中进行轨迹和路径点迁移。
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和泛化能力，将3D场景表示为一种混合神经表示，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。通过对齐场景的全局语义图，并利用局部几何特征进行细化，从而建立场景之间的对应关系。
技术框架：该方法主要包含以下几个阶段：1) 场景表示：将3D场景表示为混合神经表示，包括基于视觉-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。2) 图对齐：利用视觉-语言模型提取的全局语义信息，对齐场景的稀疏图，建立粗略的对应关系。3) 特征场细化：利用3D形状基础模型提取的局部几何特征，细化粗略的对应关系，得到更精确的场景类比。4) 轨迹/路径点迁移：利用建立的场景类比，将轨迹或路径点从一个场景迁移到另一个场景。
关键创新：该方法最重要的创新点在于利用多模态基础模型进行零样本3D场景类比。与现有方法相比，该方法无需额外训练，并且可以处理开放词汇场景。此外，混合神经表示的设计结合了全局语义信息和局部几何信息，提高了场景类比的准确性。
关键设计：在场景表示方面，视觉-语言模型用于提取场景中物体的语义描述，并构建稀疏图。3D形状基础模型用于提取场景中物体的局部几何特征，并构建特征场。在图对齐方面，可以使用图匹配算法或最优传输算法来寻找最佳的图对应关系。在特征场细化方面，可以使用迭代最近点(ICP)算法或基于优化的方法来细化对应关系。损失函数的设计需要考虑语义一致性和几何一致性。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
论文实验表明，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，该方法在零样本设置下具有更强的泛化能力，并且可以处理开放词汇场景。具体的性能数据和对比基线在论文中进行了详细的展示。
🎯 应用场景
该研究成果可应用于机器人导航、任务规划和模仿学习等领域。例如，机器人可以利用场景类比，将在一个环境中学习到的技能迁移到另一个相似的环境中。此外，该方法还可以用于增强现实和虚拟现实应用，例如，将虚拟物体放置在与真实场景语义相关的区域。
📄 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.