LLaMA-Mesh: Unifying 3D Mesh Generation with Language Models

📄 arXiv: 2411.09595v1 📥 PDF

作者: Zhengyi Wang, Jonathan Lorraine, Yikai Wang, Hang Su, Jun Zhu, Sanja Fidler, Xiaohui Zeng

分类: cs.LG, cs.AI, cs.CL, cs.CV

发布日期: 2024-11-14

备注: See the project website at https://research.nvidia.com/labs/toronto-ai/LLaMA-Mesh/

💡 一句话要点

LLaMA-Mesh：用语言模型统一3D网格生成

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

关键词: 3D网格生成 大型语言模型 文本表示 监督微调 多模态学习

📋 核心要点

  1. 现有3D网格生成模型缺乏对文本信息的有效利用，难以实现对话式交互和网格理解。
  2. LLaMA-Mesh将3D网格数据表示为纯文本，直接输入LLM，无需扩展词汇表，实现3D和文本模态的统一。
  3. 实验表明，LLaMA-Mesh在网格生成质量上与专用模型相当，同时保持了强大的文本生成能力。

📝 摘要（中文）

本文探索了扩展预训练于文本的大型语言模型（LLM）的能力，以在统一模型中生成3D网格。这提供了关键优势，包括（1）利用LLM中已嵌入的空间知识，这些知识来源于3D教程等文本资源，以及（2）实现对话式3D生成和网格理解。一个主要的挑战是如何有效地将3D网格数据标记化为LLM可以无缝处理的离散token。为了解决这个问题，我们引入了LLaMA-Mesh，一种新颖的方法，它将3D网格的顶点坐标和面定义表示为纯文本，从而允许直接与LLM集成，而无需扩展词汇表。我们构建了一个监督微调（SFT）数据集，使预训练的LLM能够（1）从文本提示生成3D网格，（2）根据需要生成交错的文本和3D网格输出，以及（3）理解和解释3D网格。我们的工作首次证明，可以对LLM进行微调，以获取复杂的空间知识，从而以基于文本的格式进行3D网格生成，从而有效地统一3D和文本模态。LLaMA-Mesh实现了与从头开始训练的模型相当的网格生成质量，同时保持了强大的文本生成性能。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决3D网格生成领域中，现有方法难以有效利用大型语言模型（LLM）的知识，以及缺乏对3D网格的理解和交互能力的问题。现有方法通常需要从头开始训练模型，或者使用专门设计的3D表示方法，无法充分利用LLM中蕴含的丰富空间知识和语言理解能力。

核心思路：论文的核心思路是将3D网格数据（顶点坐标和面定义）表示为纯文本，从而可以直接输入到预训练的LLM中进行处理。这种方法避免了扩展LLM的词汇表，并允许LLM利用其已有的文本处理能力来理解和生成3D网格。

技术框架：LLaMA-Mesh的技术框架主要包括以下几个部分：1）3D网格数据文本化：将3D网格的顶点坐标和面定义转换为文本格式。2）监督微调（SFT）：使用包含文本提示和对应3D网格文本表示的数据集，对预训练的LLM进行微调。3）生成和理解：微调后的LLM可以根据文本提示生成3D网格的文本表示，也可以理解和解释已有的3D网格文本表示。

关键创新：最重要的技术创新点在于将3D网格数据表示为纯文本，从而实现了LLM对3D网格的直接处理。与现有方法相比，LLaMA-Mesh无需专门设计的3D表示方法，可以直接利用LLM的文本处理能力，从而简化了模型的设计和训练过程。

关键设计：论文的关键设计包括：1）使用纯文本格式表示3D网格数据，例如使用逗号分隔顶点坐标，使用空格分隔面顶点索引。2）构建包含文本提示和对应3D网格文本表示的监督微调数据集。3）使用标准的监督微调方法对预训练的LLM进行微调，例如使用交叉熵损失函数。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

LLaMA-Mesh在3D网格生成质量上达到了与从头开始训练的模型相当的水平，同时保持了强大的文本生成性能。具体性能数据未知，但论文强调了其在统一3D和文本模态方面的优势，以及在对话式3D生成和网格理解方面的潜力。该模型无需扩展词汇表即可实现3D网格生成，简化了模型设计和训练。

🎯 应用场景

LLaMA-Mesh具有广泛的应用前景，包括：1）3D内容创作：用户可以通过自然语言描述生成所需的3D模型。2）虚拟现实/增强现实：可以根据用户的语音或文本指令动态生成和修改3D场景。3）机器人：机器人可以理解和操作3D环境中的物体。未来，该技术有望促进人机交互的自然化和智能化。

📄 摘要（原文）

This work explores expanding the capabilities of large language models (LLMs) pretrained on text to generate 3D meshes within a unified model. This offers key advantages of (1) leveraging spatial knowledge already embedded in LLMs, derived from textual sources like 3D tutorials, and (2) enabling conversational 3D generation and mesh understanding. A primary challenge is effectively tokenizing 3D mesh data into discrete tokens that LLMs can process seamlessly. To address this, we introduce LLaMA-Mesh, a novel approach that represents the vertex coordinates and face definitions of 3D meshes as plain text, allowing direct integration with LLMs without expanding the vocabulary. We construct a supervised fine-tuning (SFT) dataset enabling pretrained LLMs to (1) generate 3D meshes from text prompts, (2) produce interleaved text and 3D mesh outputs as required, and (3) understand and interpret 3D meshes. Our work is the first to demonstrate that LLMs can be fine-tuned to acquire complex spatial knowledge for 3D mesh generation in a text-based format, effectively unifying the 3D and text modalities. LLaMA-Mesh achieves mesh generation quality on par with models trained from scratch while maintaining strong text generation performance.