想象一下，你有一个AI助手，它可以看图片，还能理解图片里的东西在哪里，离你多远。这就是LLaVA-3D做的事情，不过它是用在电脑里的。它可以让电脑通过看图片来理解3D空间，就像你用眼睛看世界一样。这可以让电脑做很多事情，比如回答关于图片的问题，或者告诉你图片里的某个东西在哪里。这对于制造能和我们一样看世界的机器人，或者制作更真实的视频游戏，都非常有用。
大型多模态模型 (LMM) 的最新进展极大地提高了他们在 2D 视觉理解任务中的熟练程度，使他们能够有效地处理和理解图像和视频。然而，由于缺乏大规模 3D 视觉语言数据集和强大的 3D 编码器，具有 3D 感知的 3D 场景理解的 LMM 的发展受到了阻碍。在本文中，我们介绍了一个简单而有效的框架，称为 LLaVA-3D。
利用 LLaVA 强大的 2D 理解先验，我们的 LLaVA-3D 有效地使 LLaVA 适应 3D 场景理解，而不影响 2D 理解能力。为了实现这一目标，我们采用了一种简单而有效的表示方法，即 3D Patch，它将 2D CLIP patch 特征与其在 3D 空间中的相应位置连接起来。通过将 3D Patches 集成到 2D LMM 中并采用联合 2D 和 3D 视觉语言指令调整，我们为 2D 图像理解和 3D 场景理解建立了统一的架构。
实验结果表明，在 3D 视觉语言数据集上进行训练时，LLaVA-3D 的收敛速度比现有 3D LMM 快 3.5 倍。此外，LLaVA-3D 不仅在各种 3D 任务中实现了最先进的性能，而且还保持了与 LLaVA 相当的 2D 图像理解和视觉语言对话能力。
(LLaVA-3D理解图像视频信息输出回答问题大型多模态模型详情👇)
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LLaVA-3D技术原理
- 3D Patch：这是LLaVA-3D的核心创新，它通过将2D图像特征与3D位置信息结合，让模型能够理解图像中的深度。
- 3D感知池化：模型使用池化策略来减少3D Patch的数量，从而降低计算复杂度。
- 3D坐标编码/解码：模型能够理解输入语言指令中的3D坐标信息，并在需要时输出精确的3D边界框。
LLaVA-3D功能
- 3D问题回答：模型可以回答有关3D场景的自然语言问题。
- 3D密集字幕：模型可以为3D场景中的对象生成描述性文字。
- 3D视觉定位：模型可以利用自然语言描述来在3D场景中定位目标对象。
LLaVA-3D应用场景
- 机器人交互：LLaVA-3D可以帮助机器人更好地理解周围的3D环境，进行操作和导航。
- 增强现实：在AR应用中，模型可以提供对3D对象更丰富的交互方式。
- 自动驾驶：模型可以帮助自动驾驶系统更好地理解三维空间，进行精确定位。
