Cette recherche en IA présente Point-Bind un modèle multi-modalité 3D alignant des nuages de points avec une image 2D, du langage, de l’audio et de la vidéo.

Cette recherche en IA présente Point-Bind, un modèle multi-modalité 3D alignant différentes données telles que des nuages de points, des images 2D, du langage, de l'audio et de la vidéo.

Dans le paysage technologique actuel, la vision 3D a émergé comme une étoile montante, captant les projecteurs en raison de sa croissance rapide et de son évolution. Cette augmentation d’intérêt peut être largement attribuée à la demande croissante de conduite autonome, de systèmes de navigation améliorés, de compréhension avancée de scènes 3D et du domaine émergent de la robotique. Pour étendre ses scénarios d’application, de nombreux efforts ont été déployés pour incorporer des nuages de points 3D avec des données provenant d’autres modalités, permettant ainsi une meilleure compréhension 3D, une génération de texte en 3D et une réponse à des questions en 3D.

Les chercheurs ont introduit Point-Bind, un modèle révolutionnaire multi-modalités 3D conçu pour intégrer de manière transparente des nuages de points avec diverses sources de données telles que des images 2D, du langage, de l’audio et de la vidéo. Guidé par les principes d’ImageBind, ce modèle construit un espace d’incorporation unifié qui comble le fossé entre les données 3D et les multi-modalités. Cette percée permet une multitude d’applications passionnantes, comprenant notamment la génération de 3D à partir de n’importe quelle modalité, l’arithmétique d’incorporation 3D et une compréhension complète du monde ouvert en 3D.

Dans l’image ci-dessus, nous pouvons voir le pipeline global de Point-Bind. Les chercheurs collectent d’abord des paires de données 3D-image-audio-texte pour l’apprentissage contrastif, qui aligne la modalité 3D avec les autres modalités guidées par ImageBind. Avec un espace d’incorporation conjointe, Point-Bind peut être utilisé pour la recherche croisée 3D-modalités, la génération de 3D à partir de n’importe quelle modalité, la compréhension zéro-shot en 3D et le développement d’un modèle de langage 3D à grande échelle, Point-LLM.

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Les principales contributions de Point-Bind dans cette étude incluent :

• Alignement 3D avec ImageBind : Dans un espace d’incorporation conjointe, Point-Bind aligne d’abord des nuages de points 3D avec des multi-modalités guidées par ImageBind, comprenant des images 2D, des vidéos, du langage, de l’audio, etc.
• Génération de 3D à partir de n’importe quelle modalité : Basé sur des modèles de génération de texte en 3D existants, Point-Bind permet la synthèse de formes 3D conditionnée par n’importe quelle modalité, c’est-à-dire la génération de formes à partir de texte/image/audio/point-à-maillage.
• Arithmétique dans l’espace d’incorporation 3D : Nous observons que les caractéristiques 3D de Point-Bind peuvent être ajoutées à d’autres modalités pour incorporer leur sémantique, permettant une recherche croisée composée de modalités.
• Compréhension zéro-shot en 3D : Point-Bind atteint des performances de pointe pour la classification zéro-shot en 3D. De plus, notre approche prend en charge la compréhension de l’univers ouvert en 3D à partir de références audio, en plus des références texte.

Les chercheurs exploitent Point-Bind pour développer des modèles de langage 3D à grande échelle (LLM), appelés Point-LLM, qui affinent LLaMA pour atteindre la réponse à des questions en 3D et le raisonnement multi-modal. Le pipeline global de Point-LLM peut être vu dans l’image ci-dessus.

Les principales contributions de Point LLM incluent :

• Point-LLM pour la réponse aux questions 3D : Grâce à PointBind, nous introduisons Point-LLM, le premier LLM 3D qui répond aux instructions avec des conditions de nuage de points 3D, prenant en charge à la fois l’anglais et le chinois.
• Efficacité des données et des paramètres : Nous utilisons uniquement des données publiques de vision-langage pour le réglage sans aucune donnée d’instruction 3D, et adoptons des techniques de réglage de paramètres efficaces, ce qui permet d’économiser des ressources considérables.
• Raisonnement 3D et multimodal : Grâce à l’espace d’incorporation conjointe, Point-LLM peut générer des réponses descriptives en raisonner sur une combinaison d’entrées 3D et multimodales, par exemple, un nuage de points avec une image/son.

Les travaux futurs se concentreront sur l’alignement de la multimodalité avec des données 3D plus diverses, telles que des scènes intérieures et extérieures, ce qui permettra une plus large gamme d’applications.

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