Part-X-MLLM: Part-aware 3D Multimodal Large Language Model
作者: Chunshi Wang, Junliang Ye, Yunhan Yang, Yang Li, Zizhuo Lin, Jun Zhu, Zhuo Chen, Yawei Luo, Chunchao Guo
分类: cs.CV
发布日期: 2025-11-17
💡 一句话要点
Part-X-MLLM：提出基于部件感知的3D多模态大语言模型，统一解决多种3D任务。
🎯 匹配领域: 支柱三：空间感知 (Perception & SLAM)
关键词: 3D多模态 大语言模型 部件感知 几何编辑 结构化输出 点云处理 自然语言理解
📋 核心要点
- 现有3D任务处理方法缺乏统一性，难以整合不同模态信息，且几何编辑能力有限。
- Part-X-MLLM通过结构化语法程序统一3D任务，解耦符号规划和几何合成，实现灵活的几何编辑。
- 实验表明，该模型在问答、组合生成和局部编辑等任务上表现出色，性能达到最先进水平。
📝 摘要（中文）
本文提出了一种原生的3D多模态大语言模型Part-X-MLLM，它通过将各种3D任务形式化为结构化的、可执行的语法程序，从而统一解决这些任务。给定RGB点云和自然语言提示，我们的模型自回归地生成一个连贯的token序列，该序列编码了部件级别的边界框、语义描述和编辑命令。这种结构化的输出作为一个通用的接口，驱动下游的几何感知模块进行基于部件的生成和编辑。通过将符号规划与几何合成解耦，我们的方法允许通过一个单一的、语言原生的前端来控制任何兼容的几何引擎。我们预训练了一个双编码器架构，以解耦结构和语义，并在一个大规模的、以部件为中心的数据集上对模型进行指令调优。实验表明，我们的模型擅长生成高质量的、结构化的计划，从而通过一个统一的接口，在基于上下文的问答、组合生成和局部编辑方面实现了最先进的性能。
🔬 方法详解
问题定义：现有3D任务通常需要针对特定任务设计专门的模型，缺乏通用性和灵活性。此外，现有方法难以有效地结合RGB图像和点云等多模态信息，并且在进行复杂的几何编辑时面临挑战。这些痛点限制了3D模型在实际应用中的潜力。
核心思路：Part-X-MLLM的核心思路是将各种3D任务统一建模为结构化的、可执行的语法程序。通过这种方式，模型可以根据自然语言指令生成一系列操作，包括部件级别的边界框预测、语义描述和编辑命令。这种结构化的输出可以作为通用接口，驱动下游的几何引擎进行部件级别的生成和编辑。
技术框架：Part-X-MLLM采用双编码器架构，分别处理RGB点云和自然语言提示。点云编码器提取几何特征，语言编码器理解用户指令。模型通过自回归的方式生成token序列，该序列编码了结构化的3D场景信息和操作指令。该框架包含预训练阶段和指令调优阶段，预训练阶段旨在解耦结构和语义，指令调优阶段则使模型能够更好地理解和执行用户指令。
关键创新：该模型最重要的创新在于将3D任务形式化为结构化的语法程序，实现了任务的统一表示和处理。与现有方法相比，Part-X-MLLM能够更好地结合多模态信息，并支持更灵活的几何编辑。此外，通过解耦符号规划和几何合成，该模型可以与不同的几何引擎兼容，从而提高了模型的通用性。
关键设计：模型使用Transformer架构作为其核心构建块，并采用交叉注意力机制来融合来自不同模态的信息。损失函数包括语言建模损失和结构化输出损失，以确保模型能够生成高质量的token序列。在指令调优阶段，使用大规模的、以部件为中心的数据集，并采用数据增强技术来提高模型的泛化能力。具体的参数设置和网络结构细节在论文中有详细描述。
📊 实验亮点
Part-X-MLLM在基于上下文的问答、组合生成和局部编辑等任务上取得了最先进的性能。实验结果表明，该模型能够生成高质量的、结构化的3D场景表示，并能够根据自然语言指令进行精确的几何编辑。相较于现有方法，Part-X-MLLM在多个指标上均有显著提升，证明了其有效性和优越性。
🎯 应用场景
Part-X-MLLM具有广泛的应用前景，包括3D场景理解、虚拟现实、增强现实、机器人导航和设计等领域。它可以用于智能家居环境的理解和控制，辅助设计师进行产品设计，以及帮助机器人进行场景导航和物体操作。该研究的成果将推动3D人工智能技术的发展，并为未来的智能应用提供更强大的支持。
📄 摘要（原文）
We introduce Part-X-MLLM, a native 3D multimodal large language model that unifies diverse 3D tasks by formulating them as programs in a structured, executable grammar. Given an RGB point cloud and a natural language prompt, our model autoregressively generates a single, coherent token sequence encoding part-level bounding boxes, semantic descriptions, and edit commands. This structured output serves as a versatile interface to drive downstream geometry-aware modules for part-based generation and editing. By decoupling the symbolic planning from the geometric synthesis, our approach allows any compatible geometry engine to be controlled through a single, language-native frontend. We pre-train a dual-encoder architecture to disentangle structure from semantics and instruction-tune the model on a large-scale, part-centric dataset. Experiments demonstrate that our model excels at producing high-quality, structured plans, enabling state-of-the-art performance in grounded Q\&A, compositional generation, and localized editing through one unified interface. Project page: https://chunshi.wang/Part-X-MLLM/