論文の概要: ViewFusion: Structured Spatial Thinking Chains for Multi-View Reasoning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2603.06024v1
• Date: Fri, 06 Mar 2026 08:19:42 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-03-09 13:17:45.379648
• Title: ViewFusion: Structured Spatial Thinking Chains for Multi-View Reasoning
• Title（参考訳）: ViewFusion:マルチビュー推論のための構造化空間思考チェーン
• Authors: Xingjian Tao, Yiwei Wang, Yujun Cai, Yifan Song, Jing Tang,
• Abstract要約: 質問応答から横断的な空間的事前調整を分離する2段階のフレームワークであるViewFusionを提案する。 MMSI-Benchでは、ViewFusionはQwen3-VL-4B-Instructよりも精度を5.3%向上させる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 34.55728770874105
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Multi-view spatial reasoning remains difficult for current vision-language models. Even when multiple viewpoints are available, models often underutilize cross-view relations and instead rely on single-image shortcuts, leading to fragile performance on viewpoint transformation and occlusion-sensitive cases. We present ViewFusion, a two-stage framework that explicitly separates cross-view spatial pre-alignment from question answering. In the first stage, the model performs deliberate spatial pre-thinking to infer viewpoint relations and spatial transformations across views, forming an intermediate workspace that goes beyond a simple re-description. In the second stage, the model conducts question-driven reasoning conditioned on this workspace to produce the final prediction. We train ViewFusion with synthetic reasoning supervision followed by reinforcement learning using GRPO, which improves answer correctness while stabilizing the intended two-stage generation behavior. On MMSI-Bench, ViewFusion improves accuracy by 5.3\% over Qwen3-VL-4B-Instruct, with the largest gains on examples that require genuine cross-view alignment.
• Abstract（参考訳）: 現在の視覚言語モデルでは、多視点空間推論は難しいままである。 複数の視点が利用可能であるとしても、モデルはしばしばクロスビュー関係を過小評価し、代わりに単一イメージのショートカットに依存し、視点変換やオクルージョンに敏感なケースで脆弱なパフォーマンスをもたらす。 本稿では,2段階のフレームワークであるViewFusionについて述べる。 第一段階では、モデルは、視点関係とビュー間の空間変換を推論し、単純な再記述を超越した中間ワークスペースを形成するために、意図的に空間事前検討を行う。 第2段階では、このワークスペースに条件付き質問駆動推論を行い、最終的な予測を生成する。 目的の2段階生成行動の安定化を図り,回答の正しさを向上させるため, GRPOを用いた強化学習を併用した合成推論指導によるViewFusionの学習を行う。 MMSI-Benchでは、ViewFusionはQwen3-VL-4B-Instructよりも精度を5.3\%向上させる。

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