SpatialASM: Internalizing Active Mentalization for Spatial Reasoning

📄 arXiv: 2610.13832v1 📥 PDF

作者: Yuhong Liu, Shenxi Wu, Junyi Chi, Beichen Zhang, Xuanlang Dai, Jiaqi Wang, Yuhang Zang, Dahua Lin

分类: cs.CV, cs.AI

发布日期: 2026-10-09

💡 一句话要点

提出SpatialASM以解决大型视觉语言模型的空间推理问题

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

关键词: 空间推理 主动空间心理化 视觉语言模型 视角规划 多模态学习 深度学习 智能系统

📋 核心要点

  1. 现有的大型视觉语言模型在空间推理任务中缺乏主动空间心理化的能力，导致推理效果不佳。
  2. 本文提出SpatialASM框架，通过训练时的空间模拟内化主动空间心理化，增强模型的视角规划和想象能力。
  3. 在七个基准测试中，SpatialASM显著提高了四种LVLM骨干模型的空间推理性能，验证了其有效性。

📝 摘要（中文）

在解决复杂的空间推理任务时，普通人会从任务相关的视角重新审视场景并进行心理重构。然而，现有的大型视觉语言模型（LVLMs）在这方面的能力仍然不足。为此，本文提出了SpatialASM，一个可扩展的框架，通过训练时的空间模拟将主动空间心理化（ASM）内化到LVLMs中。SpatialASM利用一种新颖的视角生成器来基于视觉证据确定假设视角，并生成两种互补的监督形式，显著提升了LVLM在空间推理任务上的表现。实验结果表明，SpatialASM在七个基准测试中提高了模型的平均准确率，同时保留了其原有的视觉能力。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决现有大型视觉语言模型在空间推理任务中缺乏主动空间心理化（ASM）能力的问题。现有方法在处理复杂空间布局时，无法有效地从不同视角进行思考和重构场景。

核心思路：SpatialASM框架通过训练时的空间模拟，将ASM内化到LVLMs中。该方法设计了一种新颖的视角生成器，能够基于视觉证据生成假设视角，从而增强模型的空间推理能力。

技术框架：SpatialASM的整体架构包括两个主要模块：一是显式ASM轨迹生成模块，指导模型何时以及如何进行视角规划；二是自动构建的视角转换任务模块，进一步强化模型的场景想象能力。

关键创新：本文的主要创新在于引入了主动空间心理化的概念，并通过训练时的空间模拟有效地将其融入LVLMs中。这一方法与现有技术的本质区别在于其强调了视角规划和想象的动态性。

关键设计：在模型设计中，采用了特定的损失函数来优化ASM轨迹的生成，并通过多样化的视角转换任务来增强模型的适应性和泛化能力。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果显示，SpatialASM在七个空间推理基准测试中显著提高了模型的平均准确率，尤其是在多图像和视角转换推理任务中，性能提升幅度达到10%以上，验证了其有效性和实用性。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括智能助手、自动驾驶、虚拟现实等场景，能够提升系统在复杂环境中的空间理解和决策能力。未来，SpatialASM有望推动更高层次的视觉智能发展，促进人机交互的自然性和智能化。

📄 摘要（原文）

When solving complex spatial reasoning tasks, ordinary humans naturally revisit the scenes from task-relevant viewpoints and mentally reconstruct the spatial layouts from those viewpoints. But can Large Vision-Language Models (LVLMs) proactively think in the same way? We term this ability Active Spatial Mentalization (ASM), an intrinsic component of visual intelligence that remains substantially underdeveloped in current LVLMs. To bridge this gap, we introduce SpatialASM, a scalable framework to internalize ASM into LVLMs through training-time spatial simulation. SpatialASM employs an allocentric novel-view generator to ground hypothetical viewpoints in visual evidence and produces two complementary forms of supervision: i) explicit ASM trajectories that teach LVLMs when and how to adaptively invoke view planning and imagination during spatial reasoning, and ii) automatically-constructed perspective-taking tasks that further strengthens viewpoint-conditioned scene imagination. On seven benchmarks spanning relatively perception-oriented spatial understanding to more challenging tasks requiring multi-image, cross-view and viewpoint-transformation reasoning, SpatialASM yields performance gain on LVLMs of four LVLM backbones in spatial reasoning while retaining their original general vision capabilities. The experimental results demonstrate that our approach improves average accuracy across the seven spatial benchmarks. And the synthesis of ASM trajectories provides a scalable pathway to alleviate the scarcity of spatial Chain-of-Thought (CoT) supervision for eliciting active viewpoint exploration and mental scene simulation.