論文の概要: VP-LLM: Text-Driven 3D Volume Completion with Large Language Models through Patchification

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.05543v1
• Date: Sat, 8 Jun 2024 18:17:09 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-06-11 19:16:08.534588
• Title: VP-LLM: Text-Driven 3D Volume Completion with Large Language Models through Patchification
• Title（参考訳）: VP-LLM: バッチ化による大規模言語モデルによるテキスト駆動型3次元ボリューム補完
• Authors: Jianmeng Liu, Yichen Liu, Yuyao Zhang, Zeyuan Meng, Yu-Wing Tai, Chi-Keung Tang,
• Abstract要約: 大規模言語モデル(LLM)はマルチモーダル理解および生成タスクにおいて大きな可能性を示している。 本稿では,LLMを利用して条件付き3D補完を行うVolume Patch LLM(VP-LLM)を提案する。 以上の結果から,LLMが複雑なテキスト命令を解釈し,3Dオブジェクトを理解する能力は,最先端の拡散に基づく3Dコンプリートモデルに勝るものであることが示唆された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 56.211321810408194
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: Recent conditional 3D completion works have mainly relied on CLIP or BERT to encode textual information, which cannot support complex instruction. Meanwhile, large language models (LLMs) have shown great potential in multi-modal understanding and generation tasks. Inspired by the recent advancements of LLM, we present Volume Patch LLM (VP-LLM), which leverages LLMs to perform conditional 3D completion in a single-forward pass. To integrate a 3D model into the LLM tokenization configuration, the incomplete 3D object is first divided into small patches that can be encoded independently. These encoded patches are then fed into an LLM along with the text prompt, instructing the LLM to capture the relations between these patches as well as injecting semantic meanings into the 3D object. Our results demonstrate a strong ability of LLMs to interpret complex text instructions and understand 3D objects, surpassing state-of-the-art diffusion-based 3D completion models in generation quality.
• Abstract（参考訳）: 最近の条件付き3Dコンプリートは、複雑な命令をサポートできないテキスト情報をエンコードするために、主にCLIPやBERTに依存している。 一方、大規模言語モデル(LLM)はマルチモーダル理解および生成タスクにおいて大きな可能性を示している。 LLMの最近の進歩に触発されて,LLMを活用して1方向パスで条件付き3Dコンプリートを行うVolume Patch LLM(VP-LLM)を提案する。 LLMトークン化設定に3Dモデルを統合するために、不完全な3Dオブジェクトは、まず独立して符号化できる小さなパッチに分割される。 これらのコード化されたパッチは、テキストプロンプトとともにLSMに送られ、LSMにこれらのパッチ間の関係を捉え、意味的な意味を3Dオブジェクトに注入するように指示する。 以上の結果から,LLMが複雑なテキスト命令を解釈し,3次元オブジェクトを理解する能力は,最先端の拡散に基づく3次元補完モデルに勝るものであることが示唆された。

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