3D 場景中的多模態情境推理

Conceitos essenciais

本文提出了一個大規模的多模態情境推理資料集 MSQA，並設計了基於該資料集的評估基準，用於評估模型在 3D 場景中理解和推理情境資訊的能力。

Resumo

MSQA：一個用於 3D 場景多模態情境推理的大規模資料集

本文介紹了 MSQA，一個用於 3D 場景多模態情境推理的大規模資料集，以及基於該資料集的評估基準。現有的 3D 視覺語言模型大多缺乏對情境資訊的理解能力，而 MSQA 的提出旨在解決這一問題。

MSQA 包含 251K 個情境問答對，涵蓋了各種真實世界的 3D 場景。資料集採用多模態交錯輸入格式，整合了文字、圖像和點雲資料，用於描述情境和問題。
資料收集
MSQA 的資料收集過程分為三個階段：

情境採樣：從場景中採樣不同的位置、視角和周圍物體描述，構建多樣化的情境。
問答對生成：利用場景圖和大型語言模型（LLM），生成與情境相關的問題和答案。
資料精煉：對生成的問答對進行人工審核和過濾，確保資料的品質。

資料品質
為了驗證 MSQA 資料集的品質，作者進行了人工評估，結果顯示 MSQA 的品質與現有的人工標註資料集 SQA3D 相當。

Principais Insights Extraídos De

Multi-modal Situated Reasoning in 3D Scenes

by Xiongkun Lin... às arxiv.org 11-19-2024

https://arxiv.org/pdf/2409.02389.pdf

Perguntas Mais Profundas

如何進一步提升 LLM 生成資料的品質，使其更符合人類的認知和偏好？

現階段 LLM 生成資料雖然已能透過精密的設計和後處理流程來提升品質，但仍存在一些與人類認知和偏好不一致的地方。為進一步提升 LLM 生成資料的品質，可以考慮以下幾點：

融入人類回饋機制: 在資料生成過程中加入人類評估和修正的環節。例如，可以讓人類評估 LLM 生成的問題和答案的自然度、合理性和場景相關性，並根據人類的回饋對 LLM 進行微調或設計更精確的提示，使其更能理解人類的意圖和偏好。

改進場景圖譜的表示: 目前 LLM 主要依賴基於規則的場景圖譜生成資料，這可能導致生成資料缺乏多樣性和真實性。可以考慮使用更豐富的場景表徵方法，例如：

圖神經網路: 將場景中的物體和關係建模為圖結構，並使用圖神經網路學習更複雜的場景表示。
神經輻射場 (NeRF): 使用 NeRF 技術構建逼真的 3D 場景，並從中提取更精確的物體資訊和空間關係。

開發專用於 3D 場景理解的 LLM: 現有的 LLM 主要針對自然語言處理任務設計，可能無法很好地處理 3D 場景理解所需的空間推理和視覺資訊整合能力。可以考慮訓練專門針對 3D 場景理解的 LLM，使其更能理解 3D 場景中的物體、關係和事件。

結合多模態資訊: 除了文字描述外，還可以考慮在資料生成過程中加入更多模態的資訊，例如圖像、影片和聲音，以提供更豐富的場景上下文資訊，幫助 LLM 生成更符合人類認知的資料。

如何將 MSQA 資料集擴展到更廣泛的 3D 場景，例如戶外場景或虛擬場景？

將 MSQA 資料集擴展到更廣泛的 3D 場景，例如戶外場景或虛擬場景，可以透過以下方式：

利用現有的 3D 資料集: 可以利用現有的戶外場景或虛擬場景資料集，例如：

戶外場景: nuScenes、Waymo Open Dataset、SemanticKITTI 等。
虛擬場景: Habitat-Sim、Gibson Env、AI2-THOR 等。
這些資料集通常包含豐富的 3D 模型、場景佈局和語義標籤，可以作為生成 MSQA 資料的基礎。

開發新的資料採集工具: 針對戶外場景和虛擬場景的特殊性，需要開發新的資料採集工具，例如：

戶外場景: 可以使用無人機、移動測量車等設備採集大規模的 3D 點雲資料，並結合高精度地圖和語義分割技術，自動生成場景圖譜。
虛擬場景: 可以利用遊戲引擎或 3D 建模軟體構建虛擬場景，並透過程式設計的方式控制虛擬角色在場景中的行為和互動，自動生成情境描述和問答對。

設計新的問題類型: 戶外場景和虛擬場景通常包含更複雜的物體、關係和事件，需要設計新的問題類型來評估模型對這些場景的理解能力，例如：

戶外場景: 交通規則理解、路徑規劃、場景變化預測等。
虛擬場景: 虛擬角色互動、任務規劃、故事生成等。

擴展模型的感知和推理能力: 戶外場景和虛擬場景對模型的感知和推理能力提出了更高的要求，需要擴展模型的功能，例如：

多模態感知: 整合來自多個感測器的資訊，例如 LiDAR、相機、GPS 等，以構建更全面的場景感知。
常識推理: 結合常識知識庫和推理引擎，使模型能夠理解場景中的隱含資訊和常識性規則。

除了問答和導航，還有哪些任務可以評估模型對 3D 場景的情境理解能力？

除了問答和導航，以下任務也可以評估模型對 3D 場景的情境理解能力：

3D 物體定位 (3D Object Grounding): 給定文字描述和 3D 場景，要求模型準確地定位出符合描述的物體。這項任務可以評估模型對物體描述的理解能力，以及在 3D 空間中定位物體的能力。

3D 視覺常識推理 (3D Visual Commonsense Reasoning): 給定 3D 場景，要求模型推斷出場景中可能發生的事件、物體之間的互動關係，以及場景中未被 explicitly 描述的常識性資訊。

3D 場景變化預測 (3D Scene Change Prediction): 給定 3D 場景的時序序列，要求模型預測場景中接下來可能發生的變化，例如物體的移動、消失或出現。這項任務可以評估模型對場景動態變化的理解和預測能力。

3D 故事生成 (3D Story Generation): 給定 3D 場景，要求模型根據場景資訊生成一個合理且有趣的故事。這項任務可以評估模型對場景的綜合理解能力，以及創造性地利用場景資訊生成敘事的能力。

3D 指令遵循 (3D Instruction Following): 給定一系列指令和 3D 場景，要求模型在場景中執行指令，例如移動到指定位置、操作特定物體等。這項任務可以評估模型對指令的理解能力，以及在 3D 環境中執行任務的能力。

總之，評估模型對 3D 場景的情境理解能力需要設計多樣化的任務，涵蓋不同層面的認知能力，例如感知、推理、預測和創造。