Integrating Multimodal Large Language Model Knowledge into Amodal Completion

📄 arXiv: 2603.28333v1 📥 PDF

作者: Heecheol Yun, Eunho Yang

分类: cs.CV, cs.AI

发布日期: 2026-03-30

💡 一句话要点

提出AmodalCG，利用多模态大语言模型知识指导非完整性补全

🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 非完整性补全 多模态大语言模型 知识推理 图像生成 遮挡处理

📋 核心要点

  1. 现有非完整性补全方法依赖视觉生成模型，缺乏对真实世界物理知识的有效利用。
  2. AmodalCG框架利用多模态大语言模型（MLLM）的知识，指导非完整性补全过程。
  3. 实验表明，AmodalCG在真实图像上显著优于现有方法，验证了MLLM的潜力。

📝 摘要（中文）

随着自动驾驶汽车和机器人技术的广泛应用，非完整性补全（即重建图像中人物和物体的遮挡部分）变得至关重要。正如人类根据先验经验和常识推断隐藏区域一样，这项任务本质上需要关于真实世界实体的物理知识。然而，现有方法要么仅仅依赖于缺乏此类知识的视觉生成模型的图像生成能力，要么仅在分割阶段利用这些知识，从而无法显式地指导补全过程。为了解决这个问题，我们提出了AmodalCG，这是一个新颖的框架，它利用多模态大语言模型（MLLM）的真实世界知识来指导非完整性补全。我们的框架首先评估遮挡程度，以便仅在目标对象被严重遮挡时才选择性地调用MLLM指导。如果需要指导，该框架进一步结合MLLM来推理缺失区域的（1）范围和（2）内容。最后，视觉生成模型整合这些指导，并迭代地细化可能因不准确的MLLM指导而产生的不完美的补全。在各种真实世界图像上的实验结果表明，与所有现有工作相比，AmodalCG 取得了令人印象深刻的改进，表明 MLLM 是解决具有挑战性的非完整性补全问题的一个有希望的方向。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决非完整性补全问题，即在图像中重建被遮挡的物体或人物部分。现有方法主要依赖视觉生成模型，但这些模型缺乏对真实世界物理知识的理解，导致补全结果不准确或不合理。现有方法也可能仅在分割阶段利用少量知识，无法有效指导整个补全过程。

核心思路：AmodalCG的核心思路是利用多模态大语言模型（MLLM）的强大知识推理能力，为非完整性补全提供指导。MLLM能够理解图像内容，并结合其存储的关于物体形状、大小、物理属性等方面的知识，推断被遮挡部分的信息。通过将MLLM的知识融入到补全过程中，可以生成更合理、更符合真实世界的补全结果。

技术框架：AmodalCG框架包含以下几个主要模块：1) 遮挡程度评估模块：判断目标物体是否被严重遮挡，决定是否需要MLLM的指导。2) MLLM指导模块：如果需要指导，MLLM会推理缺失区域的范围和内容。3) 视觉生成模型：根据MLLM的指导，生成初始的补全结果。4) 迭代优化模块：通过迭代的方式，不断细化补全结果，纠正MLLM可能产生的错误。

关键创新：AmodalCG的关键创新在于将MLLM的知识显式地融入到非完整性补全过程中。与现有方法相比，AmodalCG不仅利用视觉信息，还利用了MLLM的知识推理能力，从而能够生成更准确、更合理的补全结果。此外，AmodalCG还设计了一个遮挡程度评估模块，能够根据遮挡情况选择性地调用MLLM指导，避免了过度依赖MLLM而导致的问题。

关键设计：框架的关键设计包括：1) 遮挡程度评估模块的具体实现方式，例如使用图像分割和边缘检测技术来判断遮挡程度。2) MLLM指导模块中，如何将图像信息输入到MLLM中，并如何从MLLM的输出中提取有用的信息。3) 视觉生成模型的选择，例如可以使用GAN或扩散模型。4) 迭代优化模块中，如何设计损失函数，以及如何平衡MLLM指导和视觉信息。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，AmodalCG在各种真实世界图像上取得了显著的改进，优于所有现有的非完整性补全方法。具体性能提升数据未知，但论文强调了与现有技术相比的“令人印象深刻的改进”，表明MLLM在解决非完整性补全问题方面具有巨大的潜力。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于自动驾驶、机器人、图像编辑等领域。在自动驾驶中，可以帮助车辆理解被遮挡的行人或物体，提高安全性。在机器人领域，可以帮助机器人更好地理解周围环境，完成更复杂的任务。在图像编辑领域，可以用于修复破损或缺失的图像区域，提高图像质量。未来，该技术有望进一步发展，实现更智能、更自然的图像补全。

📄 摘要（原文）

With the widespread adoption of autonomous vehicles and robotics, amodal completion, which reconstructs the occluded parts of people and objects in an image, has become increasingly crucial. Just as humans infer hidden regions based on prior experience and common sense, this task inherently requires physical knowledge about real-world entities. However, existing approaches either depend solely on the image generation ability of visual generative models, which lack such knowledge, or leverage it only during the segmentation stage, preventing it from explicitly guiding the completion process. To address this, we propose AmodalCG, a novel framework that harnesses the real-world knowledge of Multimodal Large Language Models (MLLMs) to guide amodal completion. Our framework first assesses the extent of occlusion to selectively invoke MLLM guidance only when the target object is heavily occluded. If guidance is required, the framework further incorporates MLLMs to reason about both the (1) extent and (2) content of the missing regions. Finally, a visual generative model integrates these guidance and iteratively refines imperfect completions that may arise from inaccurate MLLM guidance. Experimental results on various real-world images show impressive improvements compared to all existing works, suggesting MLLMs as a promising direction for addressing challenging amodal completion.