在 3D 中尋找任何零件

核心概念

FIND3D 是一個開源的 3D 零件分割模型，它可以根據任何文字查詢分割任何物件的任何零件，並在多個數據集中展現出強大的效能和泛化能力。

摘要

這篇研究論文介紹了 FIND3D，一個開源的 3D 零件分割模型，旨在解決開放世界中的 3D 零件分割問題，即根據任何文字查詢分割任何物件的任何零件。
研究目標
本研究旨在建立一個能夠理解 3D 世界的基礎模型，並以此為目標，探討是否可以構建一個能夠在 3D 中找到任何物件的任何零件的模型。
方法
FIND3D 模型由數據引擎和對比訓練方法組成。數據引擎利用 2D 基礎模型（SAM 和 Gemini）自動標記線上 3D 資產，並將標記後的數據用於訓練基於 Transformer 的 3D 點雲模型。為了克服標籤模糊性的挑戰，研究人員採用了對比學習目標。
主要發現
FIND3D 模型在包含各種物件、形狀、零件和姿態的新基準測試中取得了顯著成果，證明了其在更通用的物件和零件上的 3D 物件零件分割能力。FIND3D 在通用物件類別上取得了強大的效能，無論是已見類別還是未見類別，其 mIoU 皆比次佳方法高出 3 倍以上。此外，FIND3D 在面對查詢文字提示的改寫、物件旋轉和數據域變化等情況下表現出強大的穩健性。
結論
FIND3D 是一個零樣本、開放世界、直接預測的 3D 零件分割模型，適用於任何物件。它由可擴展的數據引擎和對比目標實現，允許在來自網際網路的大規模、多樣化 3D 資產上進行訓練。FIND3D 具有高效能、穩健性和效率，並且可以在 iPhone 照片或 AI 生成圖像的真實 3D 構造上運行。
局限性和未來研究方向
FIND3D 模型仍存在一些局限性，例如難以分割幾何形狀不明顯的細粒度零件，以及在處理對稱物件時傾向於做出對稱預測。未來研究方向包括結合 2D 和 3D 模態以更好地捕捉缺乏明顯顏色或幾何特徵的零件，以及研究開放世界 3D 分割的規模法則。

統計資料

FIND3D 在通用物件類別上取得了強大的效能，無論是已見類別還是未見類別，其 mIoU 皆比次佳方法高出 3 倍以上。
FIND3D 只需 0.9 秒即可完成推理，比最快的基準方法 PointCLIPV2 快 6 倍，比 OpenMask3D 快 300 倍以上。
FIND3D 模型包含 4620 萬個參數。
數據引擎處理了 Objaverse 中 761 個類別的 36044 個高品質物件。
經過篩選後，研究人員從 761 個類別中獲得了 3 萬個帶註釋的物件，其中包含 150 萬個零件註釋。

從以下內容提煉的關鍵洞見

Find Any Part in 3D

by Ziqi Ma, Yis... 於 arxiv.org 11-21-2024

https://arxiv.org/pdf/2411.13550.pdf

深入探究

FIND3D 如何應用於需要精確物件操作和交互的機器人或虛擬實境/擴增實境應用程式？

FIND3D 作為一個開放世界三維物件分割模型，在需要精確物件操作和交互的機器人或虛擬實境/擴增實境 (VR/AR) 應用程式中具有極大的潛力。以下是一些具體的應用場景：
機器人應用：

物件抓取和操作： FIND3D 可以通過文字查詢精確識別和定位物件的特定部位，例如「機器手臂抓取杯子的把手」。這對於機器人執行精確抓取和操作任務至關重要，例如在倉庫分揀物品、家庭服務機器人執行家務等。
場景理解和導航： FIND3D 可以幫助機器人理解周圍環境，識別和定位場景中的不同物件及其組成部分，例如「找到房間裡的桌子」或「找到汽車的方向盤」。這對於機器人在複雜環境中導航和執行任務非常重要。
人機交互： FIND3D 可以讓機器人更好地理解人類的指令，例如「將書放在桌子的左上角」。通過識別和定位物件及其部位，機器人可以更準確地執行人類的指令。
虛擬實境/擴增實境應用：

虛擬互動： FIND3D 可以讓使用者在虛擬環境中與物件進行更自然的互動，例如「拿起虛擬的花瓶」或「打開虛擬的門」。通過精確識別和定位物件部位，可以實現更逼真的虛擬互動體驗。
虛擬場景編輯： FIND3D 可以幫助使用者在虛擬環境中更輕鬆地編輯場景，例如「刪除桌子上的杯子」或「移動椅子到房間的另一邊」。通過文字查詢和分割物件，使用者可以更直觀地操作虛擬場景。
擴增實境應用： FIND3D 可以將虛擬物件更精確地疊加到現實世界中，例如「在桌子上放置一個虛擬的花瓶」。通過識別和定位現實世界中的物件及其部位，可以實現更逼真的擴增實境體驗。
總之，FIND3D 的開放世界物件分割能力為機器人和 VR/AR 應用程式提供了更精確、靈活和自然的物件操作和交互方式，有助於推動這些領域的發展。

如果訓練數據集主要由人工創建的 3D 模型組成，FIND3D 在處理真實世界掃描數據時的效能如何？

FIND3D 主要使用從 Objaverse 獲取的 3D 模型進行訓練，這些模型大多是人工創建的。雖然 FIND3D 在處理這些數據時表現出色，但在處理真實世界掃描數據時，其效能可能會受到一定影響。
真實世界掃描數據與人工創建的 3D 模型存在以下差異：

噪聲和缺失： 真實世界掃描數據通常包含噪聲和缺失，例如點雲稀疏、孔洞和異常值。這些問題會影響 FIND3D 的分割精度。
紋理和材質： 真實世界物件的紋理和材質比人工創建的模型更加複雜和多樣。FIND3D 在訓練過程中可能沒有見過這些紋理和材質，導致分割錯誤。
光照和陰影： 真實世界掃描數據受到光照和陰影的影響，而人工創建的模型通常沒有這些因素。光照和陰影會改變物件的外觀，影響 FIND3D 的分割結果。
為了提高 FIND3D 在處理真實世界掃描數據時的效能，可以採取以下措施：

數據增強： 對訓練數據進行數據增強，例如添加噪聲、模擬缺失和改變光照條件，可以提高模型的魯棒性。
領域適應： 使用少量真實世界掃描數據對 FIND3D 進行微調，可以幫助模型適應真實世界的數據分佈。
多模態融合： 結合點雲數據和其他模態信息，例如 RGB 圖像和深度圖像，可以提供更豐富的物件信息，提高分割精度。
總之，FIND3D 在處理真實世界掃描數據時可能會遇到一些挑戰，但通過數據增強、領域適應和多模態融合等方法，可以提高其效能，使其更好地應用於真實世界的場景。

FIND3D 的開發對於推進 3D 理解的發展有何更廣泛的意義，特別是在人工智慧領域之外？

FIND3D 的開發不僅在 3D 理解領域取得了顯著進展，也對人工智慧領域之外的學科和應用產生了更廣泛的影響：
1. 推動人工智慧發展:

開放世界學習: FIND3D 的零樣本學習能力和對未見過物件的泛化能力，為開放世界學習提供了新的思路和方法，推動人工智慧向更通用、更接近人類認知的方向發展。
多模態理解: FIND3D 結合了 3D 點雲數據和自然語言處理技術，為多模態理解提供了新的範例，促進了不同模態信息之間的交互和融合。
2. 促進跨學科研究:

認知科學: FIND3D 的開發可以為認知科學家研究人類如何理解和交互三維世界提供新的工具和數據，促進對人類認知機制的理解。
計算機圖形學: FIND3D 的分割技術可以應用於 3D 模型的自動標註、編輯和生成，促進計算機圖形學的發展。
3. 推動實際應用:

自動駕駛: FIND3D 可以幫助自動駕駛系統更精確地感知和理解周圍環境，提高自動駕駛的安全性。
醫療影像分析: FIND3D 可以應用於醫學影像分析，例如分割器官和腫瘤，輔助醫生進行診斷和治療。
工業自動化: FIND3D 可以應用於工業自動化，例如機器人抓取和操作、產品缺陷檢測等，提高生產效率和產品質量。
總之，FIND3D 的開發不僅推動了 3D 理解的發展，也為人工智慧領域之外的學科和應用帶來了新的可能性，促進了跨學科研究和技術創新。