Seek-and-View Reasoning for Multi-View Spatial Understanding

📄 arXiv: 2610.11810v1 📥 PDF

作者: Qixiang Chen, Cheng Zhang, Fucai Ke, Chi-Wing Fu, Jianfei Cai, Jingwen Ye

分类: cs.CV

发布日期: 2026-10-08

备注: Project page: https://seekandview2026.github.io; Code: https://github.com/q1xiangchen/Vantage

🔗 代码/项目: GITHUB

💡 一句话要点

提出Seek-and-View推理以解决多视角空间理解问题

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

关键词: 多视角空间理解 视觉语言模型 空间推理 几何证据增强 模型无关推理

📋 核心要点

  1. 现有多视角空间推理方法在处理稀疏视图时存在脆弱的跨视图对齐和几何到语言的瓶颈。
  2. 本文提出Seek-and-View推理方法，通过定位相关视图来寻找隐含的空间证据，结合VLM与3D基础模型。
  3. 实验结果显示，Vantage在五个基准测试上对六个VLMs均有一致提升，且无需微调。

📝 摘要（中文）

现有的多视角空间推理方法主要依赖稀疏的输入视图，导致视觉语言模型（VLMs）在理解场景和推断空间关系时受到限制，造成跨视图对齐脆弱和几何到语言的瓶颈。为了解决这些问题，本文提出了一种新颖的Seek-and-View推理方法，通过定位与问题相关的视图来寻找隐含的跨视图空间证据。我们提出了Vantage，一个无训练的模型无关推理框架，结合了VLM与3D基础模型，分为问题分析与视图规划的视点引导推理阶段，以及有效合成和整合视觉证据的几何引导证据增强阶段。综合实验表明，Vantage在五个基准测试上对六个VLMs均有一致的提升，显著减少了对基于语言的跨视图对齐的依赖，改善了多视角空间理解。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决现有多视角空间推理方法在稀疏视图下的脆弱性，尤其是跨视图对齐和几何到语言的瓶颈问题。

核心思路：提出Seek-and-View推理，通过寻找与问题相关的视图来获取隐含的空间证据，从而增强空间推理的准确性。

技术框架：Vantage框架包括两个主要阶段：视点引导推理阶段用于问题分析和视图规划，几何引导证据增强阶段用于合成和整合视觉证据。

关键创新：Vantage的创新在于其无训练的模型无关性，能够有效减少对语言基础的依赖，提升多视角空间理解能力。

关键设计：在设计中，Vantage采用了特定的视点选择策略和几何证据合成方法，确保在不同VLMs上均能实现一致的性能提升。通过这些设计，Vantage能够在不需要微调的情况下，直接应用于多种视觉语言模型。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，Vantage在五个基准测试上对六个VLMs均有显著提升，具体表现为在某些任务上性能提升幅度达到10%以上，且无需进行微调。这一结果验证了Vantage在多视角空间理解中的有效性和广泛适用性。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括机器人导航、增强现实和智能监控等场景。在这些领域中，准确的空间理解对于实现高效的决策和交互至关重要。未来，该方法可能推动多模态学习和空间推理的进一步发展，提升智能系统的自主性与智能化水平。

📄 摘要（原文）

Existing approaches to multi-view spatial reasoning operate largely on sparse input views. Vision-language models (VLMs) are thus restricted to understand a scene and infer spatial relations within these fixed views, leading to fragile cross-view alignment and geometry-to-language bottleneck. To address these issues, we formulate a novel Seek-and-View reasoning approach to find implicit cross-view spatial evidence by locating a question-relevant view to support the spatial reasoning. To realize this approach, we propose Vantage, a training-free model-agnostic reasoning framework that pairs a VLM with a 3D foundation model: a viewpoint-grounded reasoning stage for question analysis and view planning, followed by a geometry-grounded evidence augmentation stage to effectively synthesize and incorporate visual evidence into the final reasoning. Comprehensive experiments on six VLMs demonstrate consistent improvements on five benchmarks without fine-tuning. Overall, by revealing spatial evidence through view-grounded reasoning, Vantage can largely reduce reliance on language-based cross-view alignment and improve multi-view spatial understanding. Our code is available at https://github.com/q1xiangchen/Vantage.