論文の概要: LLaVA-3D: A Simple yet Effective Pathway to Empowering LMMs with 3D-awareness

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2409.18125v1
• Date: Thu, 26 Sep 2024 17:59:11 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-09-27 21:27:33.249160
• Title: LLaVA-3D: A Simple yet Effective Pathway to Empowering LMMs with 3D-awareness
• Title（参考訳）: LLaVA-3D:3D認識によるLMMの簡易かつ効果的な活用方法
• Authors: Chenming Zhu, Tai Wang, Wenwei Zhang, Jiangmiao Pang, Xihui Liu,
• Abstract要約: 3次元シーン理解のための3次元認識型LMMの開発は、大規模3次元視覚言語データセットと強力な3次元エンコーダの欠如によって妨げられている。 LLaVA-3Dというシンプルなフレームワークを導入し,LLaVAを3次元シーン理解に効果的に適用する。 LLaVA-3Dは、3Dビジョン言語データセットでトレーニングされた場合、既存の3D LMMよりも3.5倍高速に収束する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 22.408933972095763
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Recent advancements in Large Multimodal Models (LMMs) have greatly enhanced their proficiency in 2D visual understanding tasks, enabling them to effectively process and understand images and videos. However, the development of LMMs with 3D-awareness for 3D scene understanding has been hindered by the lack of large-scale 3D vision-language datasets and powerful 3D encoders. In this paper, we introduce a simple yet effective framework called LLaVA-3D. Leveraging the strong 2D understanding priors from LLaVA, our LLaVA-3D efficiently adapts LLaVA for 3D scene understanding without compromising 2D understanding capabilities. To achieve this, we employ a simple yet effective representation, 3D Patch, which connects 2D CLIP patch features with their corresponding positions in 3D space. By integrating the 3D Patches into 2D LMMs and employing joint 2D and 3D vision-language instruction tuning, we establish a unified architecture for both 2D image understanding and 3D scene understanding. Experimental results show that LLaVA-3D converges 3.5x faster than existing 3D LMMs when trained on 3D vision-language datasets. Moreover, LLaVA-3D not only achieves state-of-the-art performance across various 3D tasks but also maintains comparable 2D image understanding and vision-language conversation capabilities with LLaVA.
• Abstract（参考訳）: 大規模マルチモーダルモデル(LMM)の最近の進歩は、2次元視覚理解タスクの能力を大幅に向上させ、画像やビデオの効果的処理と理解を可能にしている。 しかし、3次元シーン理解のための3次元認識型LMMの開発は、大規模な3次元視覚言語データセットと強力な3次元エンコーダの欠如によって妨げられている。 本稿では,LLaVA-3Dというシンプルなフレームワークを提案する。 LLaVA3DはLLaVAからの強い2次元理解を生かし、LLaVAを2次元理解能力を損なうことなく3次元のシーン理解に効果的に適用する。 これを実現するために,2次元CLIPパッチ機能と対応する3次元空間の位置を接続するシンプルな3Dパッチを用いた。 3次元パッチを2次元LMMに統合し,共同で2次元と3次元の視覚言語による指導チューニングを行うことで,2次元画像理解と3次元シーン理解の両面に統一的なアーキテクチャを構築する。 実験結果から,LLaVA-3Dは既存の3次元LMMよりも3.5倍の速度で収束することが示された。 さらに、LLaVA-3Dは、様々な3Dタスクにまたがる最先端のパフォーマンスを達成するだけでなく、LLaVAと同等の2D画像理解とビジョン言語会話能力を維持している。

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