Omni-View: Unlocking How Generation Facilitates Understanding in Unified 3D Model based on Multiview images

📄 arXiv: 2511.07222v1 📥 PDF

作者: JiaKui Hu, Shanshan Zhao, Qing-Guo Chen, Xuerui Qiu, Jialun Liu, Zhao Xu, Weihua Luo, Kaifu Zhang, Yanye Lu

分类: cs.CV

发布日期: 2025-11-10

备注: Under review

💡 一句话要点

Omni-View：提出基于多视角图像的统一3D模型，探索生成促进理解的原理。

🎯 匹配领域: 支柱三：空间感知 (Perception & SLAM)

关键词: 3D场景理解 多视角图像 新视角合成 几何估计 生成模型 多模态融合 VSI-Bench

📋 核心要点

  1. 现有3D场景理解方法在多模态融合和生成能力方面存在不足，限制了对场景的全面理解。
  2. Omni-View通过联合建模场景理解、新视角合成和几何估计，利用生成任务促进对3D场景的深入理解。
  3. Omni-View在VSI-Bench上取得了SOTA结果，并在新视角合成和3D场景生成方面表现出色，验证了其有效性。

📝 摘要（中文）

本文提出了Omni-View，它将统一的多模态理解和生成扩展到基于多视角图像的3D场景，探索“生成促进理解”的原理。Omni-View由理解模型、纹理模块和几何模块组成，联合建模场景理解、新视角合成和几何估计，从而实现3D场景理解和生成任务之间的协同交互。通过设计，它利用纹理模块的时空建模能力（负责外观合成），以及专用几何模块提供的显式几何约束，从而丰富模型对3D场景的整体理解。Omni-View采用两阶段训练策略，在VSI-Bench基准测试中取得了55.4的state-of-the-art分数，优于现有的专用3D理解模型，同时在新视角合成和3D场景生成方面也表现出强大的性能。

🔬 方法详解

问题定义：现有3D场景理解方法通常专注于单一任务，缺乏对场景的整体理解和生成能力。它们难以有效地融合多视角图像信息，并且在几何和纹理建模方面存在局限性，导致理解能力不足。

核心思路：Omni-View的核心思路是“生成促进理解”。通过联合训练场景理解、新视角合成和几何估计任务，利用生成任务的约束来提升模型对3D场景的理解能力。模型通过生成高质量的新视角图像和准确的几何信息，从而更好地理解场景的结构和内容。

技术框架：Omni-View包含三个主要模块：理解模型、纹理模块和几何模块。理解模型负责提取多视角图像的特征并进行场景理解；纹理模块负责生成新视角图像，利用时空建模能力合成外观；几何模块负责估计场景的几何信息，提供显式的几何约束。这三个模块协同工作，实现3D场景理解和生成任务之间的协同交互。模型采用两阶段训练策略，首先预训练各个模块，然后联合训练所有模块。

关键创新：Omni-View的关键创新在于其联合建模场景理解、新视角合成和几何估计的能力。通过这种联合建模，模型可以利用生成任务的约束来提升对3D场景的理解能力。此外，Omni-View还设计了专门的纹理模块和几何模块，分别负责外观合成和几何估计，从而更好地建模3D场景的纹理和几何信息。

关键设计：Omni-View的具体网络结构和损失函数细节在论文中进行了详细描述（未知）。两阶段训练策略是关键，第一阶段预训练各个模块，第二阶段联合训练所有模块。纹理模块可能采用了某种形式的生成对抗网络（GAN）或变分自编码器（VAE）来生成新视角图像（未知）。几何模块可能采用了深度学习方法来估计场景的深度图或点云（未知）。

📊 实验亮点

Omni-View在VSI-Bench基准测试中取得了55.4的state-of-the-art分数，超越了现有的专用3D理解模型。同时，Omni-View在新视角合成和3D场景生成方面也表现出强大的性能，证明了其在3D场景理解和生成方面的有效性。具体的提升幅度需要参考原始论文中的详细实验数据。

🎯 应用场景

Omni-View的研究成果可应用于自动驾驶、机器人导航、虚拟现实、增强现实等领域。通过提升3D场景理解能力，可以使自动驾驶系统更好地感知周围环境，使机器人更准确地进行导航，并为用户提供更逼真的虚拟现实和增强现实体验。该研究还有助于推动3D内容生成和编辑技术的发展。

📄 摘要（原文）

This paper presents Omni-View, which extends the unified multimodal understanding and generation to 3D scenes based on multiview images, exploring the principle that "generation facilitates understanding". Consisting of understanding model, texture module, and geometry module, Omni-View jointly models scene understanding, novel view synthesis, and geometry estimation, enabling synergistic interaction between 3D scene understanding and generation tasks. By design, it leverages the spatiotemporal modeling capabilities of its texture module responsible for appearance synthesis, alongside the explicit geometric constraints provided by its dedicated geometry module, thereby enriching the model's holistic understanding of 3D scenes. Trained with a two-stage strategy, Omni-View achieves a state-of-the-art score of 55.4 on the VSI-Bench benchmark, outperforming existing specialized 3D understanding models, while simultaneously delivering strong performance in both novel view synthesis and 3D scene generation.