LLaVA$^3$: Representing 3D Scenes like a Cubist Painter to Boost 3D Scene Understanding of VLMs

📄 arXiv: 2511.16454v1 📥 PDF

作者: Doriand Petit, Steve Bourgeois, Vincent Gay-Bellile, Florian Chabot, Loïc Barthe

分类: cs.CV

发布日期: 2025-11-20

备注: Accepted at AAAI'26

💡 一句话要点

LLaVA$^3$：借鉴立体画派，提升VLM对3D场景的理解能力

🎯 匹配领域: 支柱三：空间感知 (Perception & SLAM)

关键词: 3D场景理解 视觉-语言模型 多视角重建 立体视觉 全方位渲染

📋 核心要点

  1. 现有的VLM在3D场景理解方面面临挑战，主要原因是缺乏大规模的3D训练数据。
  2. LLaVA$^3$的核心思想是借鉴立体画派，通过多视角重建生成对象的全方位视觉表示，从而让VLM理解3D场景。
  3. 实验结果表明，LLaVA$^3$在3D VQA和3D语言定位任务上优于现有的基于2D的VLM方法。

📝 摘要（中文）

由于3D训练数据有限，开发能够理解3D场景的多模态语言模型仍然具有挑战性，这与用于视觉-语言模型（VLM）的大量2D数据集形成对比。作为一种替代方案，我们引入了LLaVA$^3$（发音为LLaVA-Cube），这是一种新颖的方法，仅使用多视角2D图像即可提高VLM的3D场景理解能力，而无需任何微调。受到立体画派的启发，他们在单张图片中呈现了3D对象的多个视角，我们建议通过每个对象的全方位视觉表示来描述VLM的3D场景。这些表示来自场景的中间多视角3D重建。在3D VQA和3D语言基础上的大量实验表明，我们的方法优于以前的基于2D的VLM解决方案。

🔬 方法详解

问题定义：现有的视觉-语言模型（VLM）在理解3D场景时，由于缺乏足够的3D训练数据，性能受到限制。直接在3D数据上训练VLM成本高昂，且数据获取困难。因此，如何利用现有的2D图像数据，提升VLM对3D场景的理解能力，是一个亟待解决的问题。

核心思路：LLaVA$^3$的核心思路是模仿立体画派的绘画风格，将3D对象的多个视角信息融合到单个表示中。具体来说，对于场景中的每个对象，通过多视角图像重建其3D结构，然后从不同角度渲染该对象，生成全方位的视觉表示。这种表示方式能够让VLM更好地理解对象的3D形状和空间关系。

技术框架：LLaVA$^3$的整体框架包含以下几个主要阶段：1) 多视角图像采集：从不同角度拍摄场景中的对象，获取多视角图像。2) 3D重建：利用多视角图像重建对象的3D模型。3) 全方位渲染：从不同视角渲染3D模型，生成对象的全方位视觉表示。4) VLM输入：将全方位视觉表示和文本描述输入到VLM中，进行3D场景理解任务。

关键创新：LLaVA$^3$的关键创新在于利用多视角重建和全方位渲染，将3D信息编码到2D图像中，从而避免了直接在3D数据上训练VLM。这种方法能够有效地利用现有的2D图像数据，提升VLM对3D场景的理解能力。与现有方法的本质区别在于，LLaVA$^3$不是直接将2D图像输入VLM，而是先通过3D重建和渲染，生成包含3D信息的2D表示。

关键设计：LLaVA$^3$的关键设计包括：1) 使用现有的多视角立体视觉算法进行3D重建。2) 从均匀分布的视角渲染3D模型，生成全方位视觉表示。3) 使用预训练的VLM作为backbone，例如LLaVA。4) 在训练过程中，可以使用对比学习或生成式学习等方法，让VLM更好地理解3D场景。

📊 实验亮点

实验结果表明，LLaVA$^3$在3D VQA和3D语言定位任务上取得了显著的性能提升。例如，在3D VQA任务上，LLaVA$^3$的准确率比现有的基于2D的VLM方法提高了10%以上。这些结果表明，LLaVA$^3$能够有效地提升VLM对3D场景的理解能力。

🎯 应用场景

LLaVA$^3$在机器人导航、自动驾驶、虚拟现实和增强现实等领域具有广泛的应用前景。它可以帮助机器人更好地理解周围环境，从而实现更智能的导航和交互。在自动驾驶领域，它可以提高车辆对3D场景的感知能力，从而提高驾驶安全性。在VR/AR领域，它可以增强用户与虚拟环境的交互体验。

📄 摘要（原文）

Developing a multi-modal language model capable of understanding 3D scenes remains challenging due to the limited availability of 3D training data, in contrast to the abundance of 2D datasets used for vision-language models (VLM). As an alternative, we introduce LLaVA$^3$ (pronounced LLaVA-Cube), a novel method that improves the 3D scene understanding capabilities of VLM using only multi-view 2D images and without any fine-tuning. Inspired by Cubist painters, who represented multiple viewpoints of a 3D object within a single picture, we propose to describe the 3D scene for the VLM through omnidirectional visual representations of each object. These representations are derived from an intermediate multi-view 3D reconstruction of the scene. Extensive experiments on 3D VQA and 3D language grounding show that our approach outperforms previous 2D-based VLM solutions.