Questa ricerca sull’IA presenta Point-Bind un modello multi-modalità 3D che allinea le nuvole di punti con immagini 2D, linguaggio, audio e video.

This AI research presents Point-Bind, a multi-modal 3D model that aligns point clouds with 2D images, language, audio, and video.

Nel panorama tecnologico attuale, la visione 3D è emersa come una stella in ascesa, catturando l’attenzione a causa della sua rapida crescita ed evoluzione. Questo aumento di interesse può essere in gran parte attribuito alla crescente domanda di guida autonoma, sistemi di navigazione avanzati, comprensione avanzata della scena 3D e il campo in crescita della robotica. Per estendere i suoi scenari di applicazione, sono stati compiuti numerosi sforzi per incorporare le nuvole di punti 3D con dati provenienti da altre modalità, consentendo un miglioramento della comprensione 3D, della generazione di testo in 3D e della risposta a domande in 3D.

https://arxiv.org/abs/2309.00615

I ricercatori hanno introdotto Point-Bind, un rivoluzionario modello di multimodalità 3D progettato per integrare senza soluzione di continuità le nuvole di punti con varie fonti di dati, come immagini 2D, linguaggio, audio e video. Guidato dai principi di ImageBind, questo modello costruisce uno spazio di incorporamento unificato che colma il divario tra i dati 3D e le multimodalità. Questa svolta consente una moltitudine di applicazioni entusiasmanti, tra cui, ma non solo, la generazione da qualsiasi modalità a 3D, l’aritmetica di incorporamento 3D e la comprensione globale del mondo 3D.

Nell’immagine sopra possiamo vedere la pipeline generale di Point-Bind. I ricercatori raccolgono prima coppie di dati 3D-immagine-audio-testo per l’apprendimento contrastivo, che allinea la modalità 3D con le altre modalità guidate da ImageBind. Con uno spazio di incorporamento congiunto, Point-Bind può essere utilizzato per il recupero cross-modale 3D, la generazione da qualsiasi modalità a 3D, la comprensione a zero shot 3D e lo sviluppo di un modello di linguaggio 3D ampio, Point-LLM.

Le principali contribuzioni di Point-Bind in questo studio includono:

  • Allineamento 3D con ImageBind: All’interno di uno spazio di incorporamento congiunto, Point-Bind allinea in primo luogo le nuvole di punti 3D con le multimodalità guidate da ImageBind, tra cui immagini 2D, video, linguaggio, audio, ecc.
  • Generazione da qualsiasi modalità a 3D: Basandosi su modelli generativi esistenti di testo in 3D, Point-Bind consente la sintesi di forme 3D condizionate da qualsiasi modalità, ossia generazione di testo/immagini/audio/punti a mesh.
  • Aritmetica nello spazio di incorporamento 3D: Abbiamo osservato che le caratteristiche 3D di Point-Bind possono essere sommate ad altre modalità per incorporarne la semantica, raggiungendo il recupero cross-modale composto.
  • Comprensione a zero shot 3D: Point-Bind raggiunge prestazioni all’avanguardia per la classificazione a zero shot 3D. Inoltre, il nostro approccio supporta la comprensione globale del mondo 3D con riferimento all’audio, oltre al riferimento al testo.
https://arxiv.org/abs/2309.00615

I ricercatori sfruttano Point-Bind per sviluppare modelli di linguaggio 3D ampi (LLM), chiamati Point-LLM, che affinano LLaMA per ottenere la risposta a domande 3D e il ragionamento multimodale. L’intera pipeline di Point-LLM può essere vista nell’immagine sopra.

Le principali contribuzioni di Point LLM includono:

  • Point-LLM per il Question Answering 3D: Utilizzando PointBind, introduciamo Point-LLM, il primo LLM 3D che risponde alle istruzioni con condizioni di nuvole di punti 3D, supportando sia l’inglese che il cinese.
  • Efficienza dei dati e dei parametri: Utilizziamo solo dati visivi-linguistici pubblici per il tuning senza alcun dato di istruzioni 3D e adottiamo tecniche di finetuning efficienti in termini di parametri, risparmiando risorse considerevoli.
  • Ragionamento 3D e multimodale: Attraverso lo spazio di incorporamento congiunto, Point-LLM può generare risposte descrittive ragionando una combinazione di input 3D e multimodali, ad esempio una nuvola di punti con un’immagine/audio.

Il lavoro futuro si concentrerà sull’allineamento di multi-modalità con dati 3D più diversi, come scene interne ed esterne, consentendo scenari di applicazione più ampi.