来自上海人工智能实验室、浙江大学和香港中文大学的研究人员推出新型的三维场景理解模型——Grounded 3D-LLM（Grounded 3D Large Language Model）。这个模型旨在通过结合三维视觉和语言模型，来处理和理解复杂的三维场景。下面我将用通俗易懂的语言来介绍这个模型的主要功能、特点、工作原理以及可能的应用场景。例如，你正在设计一个虚拟博物馆的导览应用，你可以利用Grounded 3D-LLM来理解用户的查询，比如“请指出博物馆中所有的文艺复兴时期的画作”，模型能够识别并定位这些画作，并可能生成描述它们的字幕。
主要功能：
Grounded 3D-LLM的主要功能是将三维场景中的对象或区域与自然语言描述相结合。它能够理解自然语言中关于三维场景的查询，并将其转换为对场景中具体对象的定位和识别。
主要特点：
- 多模态模型：结合了三维视觉信息和语言信息，能够处理包含3D数据和文本数据的序列。
- 引用标记（Referent Tokens）：模型使用特殊的标记（如
<ref>）来引用三维场景中的特定对象或区域。 - 统一框架：能够整合多种3D视觉任务，如密集字幕生成、3D问答、对象检测和语言定位等。
工作原理：
- 对比语言-场景预训练（CLASP）：模型首先在大规模的场景-文本数据上进行预训练，以建立自然语言短语和场景对象之间的对应关系。
- 多任务指令调整：在预训练后，模型通过使用引用标记的指令模板进行微调，以支持解码这些标记到场景实体，实现对三维场景的理解。
具体应用场景：
- 虚拟现实（VR）和增强现实（AR）：在这些应用中，用户可以通过自然语言与虚拟环境进行交互，如询问某个对象的位置或描述。
- 机器人导航和交互：机器人可以使用这个模型来理解关于其周围环境的语言指令，例如寻找特定的物体或规划路径。
- 室内设计和规划：用户可以请求模型根据语言描述来规划室内布局，模型能够识别和操作三维空间中的对象。
- 辅助教育和培训：在教育应用中，这个模型可以帮助解释三维空间概念，或者在训练模拟中提供语言交互。
总的来说，Grounded 3D-LLM是一个强大的工具，它通过结合视觉和语言信息，提高了对三维场景的理解能力，并在多种应用中展现出广泛的适用性。
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