Автор: Денис Аветисян
Исследователи представили модель, способную к точному управлению и манипулированию 3D-объектами, рассматривая взаимодействие с ними как исполняемые программы.
Part-X-MLLM — 3D-мультимодальная большая языковая модель, объединяющая понимание и генерацию 3D-контента посредством программно-ориентированного подхода и детального учёта отдельных частей объектов.
Несмотря на значительный прогресс в области 3D-моделирования, объединение понимания и генерации трехмерных объектов с помощью естественного языка остается сложной задачей. В данной работе представлена модель ‘Part-X-MLLM: Part-aware 3D Multimodal Large Language Model’, представляющая собой новую мультимодальную большую языковую модель, способную унифицировать различные 3D-задачи путем представления взаимодействий как исполняемых программ. Такой подход позволяет осуществлять точное управление и манипулирование 3D-активами на уровне отдельных частей, открывая возможности для высококачественного ответа на вопросы, композиционного создания и локализованного редактирования. Какие новые горизонты откроются для взаимодействия человека и компьютера в сфере 3D-графики и дизайна благодаря подобным моделям?
Понимание за Пределами Пикселей: К Частному Представлению 3D-Объектов
Традиционные методы представления трехмерных объектов зачастую рассматривают их как единые, неразделимые целые, что существенно ограничивает возможности точной манипуляции и детального понимания. Вместо анализа отдельных компонентов, таких как ручка у чашки или колесо у автомобиля, стандартные модели описывают объект как некую сплошную форму. Это препятствует выполнению сложных операций редактирования, например, замене одной детали без изменения всей конструкции, или же точной симуляции взаимодействия объекта с окружающей средой. Такой подход, хотя и эффективен для визуализации общего вида, оказывается недостаточным при решении задач, требующих глубокого понимания внутренней структуры и функциональности объекта, что снижает эффективность автоматизированных систем и усложняет процессы проектирования и моделирования.
Традиционные методы трехмерного моделирования зачастую рассматривают объекты как единые целые, что существенно ограничивает возможности точной манипуляции и редактирования. В частности, системы испытывают трудности при работе с отдельными компонентами объекта — например, при замене колеса у автомобиля или изменении ручки двери. Неспособность рассуждать об отдельных частях препятствует выполнению сложных задач редактирования, поскольку требует обработки всего объекта целиком, даже если требуется изменение лишь незначительной его части. Это особенно критично в областях, где важна высокая степень детализации и точности, таких как проектирование, анимация и робототехника, где необходимо понимать взаимосвязь между отдельными компонентами и их влияние на общую структуру объекта.
Предлагаемый переход к представлению трехмерных объектов, ориентированному на части, обусловлен стремлением к моделированию когнитивных процессов, свойственных человеческому восприятию. Вместо восприятия объекта как единого целого, подобный подход позволяет выделять и анализировать отдельные компоненты, что значительно упрощает сложные операции редактирования и манипулирования. В отличие от традиционных методов, где изменение одного аспекта объекта может потребовать переработки всей модели, частичное представление дает возможность избирательного воздействия на конкретные элементы, имитируя интуитивное понимание структуры и функциональности, свойственное человеку. Это открывает перспективы для создания более гибких и эффективных инструментов для работы с трехмерной графикой, моделирования и интерактивных приложений, где важна точность и контроль над отдельными компонентами объекта.
Part-X-MLLM: Фундамент для 3D-Взаимодействия
Part-X-MLLM представляет собой многомодальную большую языковую модель, разработанную для непосредственной обработки и взаимосвязи между лингвистическими данными и трехмерной геометрией. В отличие от традиционных моделей, требующих промежуточных преобразований, Part-X-MLLM изначально способна воспринимать и оперировать как текстовой информацией, так и 3D-моделями. Это достигается за счет интеграции различных модальностей данных в единую архитектуру, что позволяет модели понимать и генерировать описания 3D-объектов, а также выполнять операции редактирования, основанные на языковых командах. Ключевой особенностью является способность модели идентифицировать и манипулировать отдельными частями 3D-объектов, что открывает возможности для точного и детализированного взаимодействия с трехмерным контентом.
Модель Part-X-MLLM использует архитектуру двойного энкодера для эффективной обработки как геометрической, так и визуальной информации. Двойной энкодер состоит из двух отдельных сетей: одна обрабатывает 3D-геометрию, представленную, например, в виде воксельной сетки или облака точек, а другая — визуальные данные, такие как текстуры и цвет. Каждый энкодер преобразует входные данные в векторное представление, которое затем объединяется для создания единого мультимодального представления. Такая архитектура позволяет модели эффективно улавливать взаимосвязь между геометрией и внешним видом объекта, что критически важно для задач 3D-взаимодействия и редактирования.
В основе функциональности Part-X-MLLM лежит структурированный язык планирования, обеспечивающий точное определение представлений отдельных частей объекта и операций редактирования над ними. Этот язык позволяет пользователю формализовать инструкции, касающиеся манипулирования 3D-геометрией, например, указать конкретную часть объекта, её свойства и желаемые изменения. Благодаря чёткой структуре, язык планирования обеспечивает однозначную интерпретацию инструкций моделью, что критически важно для выполнения сложных операций редактирования с высокой точностью и предсказуемостью. Формальное описание операций позволяет модели эффективно планировать последовательность действий для достижения заданного результата, избегая неоднозначностей и ошибок, характерных для неструктурированных подходов.
В основе языка структурированного планирования Part-X-MLLM лежит токен ‘BBox’ (Bounding Box), служащий для локальной идентификации отдельных частей 3D-модели. Этот токен представляет собой уникальный идентификатор, привязанный к ограничивающему параллелепипеду (bounding box), который точно определяет положение и размеры конкретной части в трехмерном пространстве. Использование ‘BBox Token’ позволяет модели однозначно указывать на целевые компоненты при выполнении операций редактирования или манипулирования, обеспечивая высокую точность и управляемость процесса взаимодействия с 3D-геометрией. Фактически, ‘BBox Token’ выступает в качестве базового элемента для адресации и модификации отдельных частей модели, обеспечивая основу для более сложных инструкций и процедур.
Обучение и Валидация: Гарантия Надежного 3D-Рассуждения
Модель Part-X-MLLM обучается с использованием метода тонкой настройки на инструкциях (instruction tuning). Этот процесс заключается в оптимизации модели для следования структурированному языку планирования задач, что позволяет повысить ее производительность в задачах, требующих понимания и генерации 3D-сцен. В процессе обучения модель получает набор инструкций и соответствующих ожидаемых результатов, что позволяет ей научиться генерировать корректные ответы и действия на основе входных данных и заданных целей. Такой подход к обучению обеспечивает более точное и эффективное выполнение задач, связанных с 3D-рассуждениями.
Ключевым компонентом архитектуры является сегментация с учетом уверенности, позволяющая модели идентифицировать части объектов с различной степенью достоверности. Этот подход позволяет не только выделить отдельные компоненты на 3D-сцене, но и оценить надежность определения границ каждой части. В результате, модель способна более точно определять и классифицировать компоненты, а также предоставлять информацию о степени уверенности в правильности сегментации, что критически важно для последующего планирования и логических выводов, связанных с 3D-рассуждениями.
Оценка модели проводилась на UniPart-Bench, эталонном наборе данных, предназначенном для комплексной оценки возможностей в области понимания и генерации 3D-объектов на уровне отдельных частей. UniPart-Bench включает в себя задачи, направленные на проверку точности определения границ объектов (BBox IoU), ответы на вопросы о частях объектов (Part QA), а также генерацию текстовых описаний объектов, оцениваемых с использованием метрик BLEU-1 и SimCSE. Использование данного набора данных позволяет провести объективную и стандартизированную оценку производительности модели в контексте задач, требующих детального понимания 3D-геометрии и взаимосвязей между частями объектов.
Результаты тестирования модели на наборе данных UniPart-Bench демонстрируют значительное улучшение производительности по сравнению с базовой моделью с одним энкодером. В частности, зафиксировано увеличение показателя BBox IoU на 7.06%, что свидетельствует о повышенной геометрической точности. Кроме того, точность ответов на вопросы о частях объектов (Part QA) увеличилась на 18.7%, а качество генерации описаний объектов, измеренное метриками BLEU-1 и SimCSE, улучшилось на 18.8 и 9.4% соответственно, по сравнению с лучшими ранее достигнутыми результатами.
От Понимания к Действию: Открывая Возможности Сложного 3D-Редактирования
Модель Part-X-MLLM обеспечивает непосредственную поддержку создания и выполнения так называемых “Программ Редактирования” — последовательностей инструкций, предназначенных для модификации трехмерных объектов. Эти программы представляют собой детальные планы, определяющие конкретные изменения геометрии, внешнего вида или других характеристик 3D-модели. В отличие от традиционных методов редактирования, требующих ручного вмешательства и специализированных навыков, Part-X-MLLM позволяет генерировать и выполнять эти программы автоматически, открывая возможности для интуитивного и эффективного изменения 3D-контента. Такой подход значительно упрощает процесс внесения изменений, позволяя пользователям описывать желаемые результаты на естественном языке, а модели — преобразовывать эти описания в конкретные действия над трехмерной сценой.
Модель использует авторегрессионный декодер для генерации последовательности инструкций, необходимых для модификации трёхмерных объектов. Этот процесс основывается на одновременном анализе геометрических данных, визуальных характеристик и текстовых запросов. Авторегрессионный подход позволяет модели предсказывать следующие шаги в плане редактирования, опираясь на предыдущие, что обеспечивает последовательное и логичное формирование инструкций. Входящие данные — геометрия, внешний вид и текстовое описание — объединяются в единое представление, которое служит основой для генерации детального плана изменений. Благодаря этому, модель способна создавать сложные и точные инструкции, необходимые для трансформации трёхмерных сцен и объектов, опираясь на комбинацию визуальной и текстовой информации.
Геометрический движок играет центральную роль в системе, выступая в качестве физического исполнителя инструкций, полученных от модели. Он отвечает за точное воплощение планов редактирования в изменяемые трехмерные сцены, обеспечивая корректную деформацию геометрии и реалистичную визуализацию результатов. Этот компонент не только преобразует абстрактные команды в конкретные действия над 3D-объектами, но и гарантирует физическую правдоподобность и визуальную целостность модифицированных сцен, что критически важно для создания убедительного и интерактивного контента. Без эффективного геометрического движка, даже самые продуманные планы редактирования останутся лишь теоретической возможностью.
Представленная система демонстрирует принципиально новый подход к созданию и редактированию трехмерных объектов, открывая перспективы интуитивного взаимодействия с цифровым контентом. Вместо традиционных, сложных инструментов, пользователь может управлять формой и внешним видом объектов посредством естественного языка, описывая желаемые изменения в текстовой форме. Модель преобразует эти инструкции в последовательность действий, которые физически реализуются в трехмерной среде, позволяя создавать и модифицировать сложные объекты без необходимости специальных навыков в области 3D-моделирования. Данный подход значительно упрощает процесс создания контента, делая его доступным более широкой аудитории и стимулируя развитие креативных индустрий.
Исследование, представленное в данной работе, демонстрирует стремление к созданию систем, способных не просто воспринимать трехмерные данные, но и активно взаимодействовать с ними на уровне отдельных компонентов. Этот подход, где взаимодействие с 3D-активами формируется как исполняемые программы, находит отражение в словах Яна ЛеКуна: «Машинное обучение — это не просто построение моделей, но и создание систем, способных к рассуждениям и планированию». Part-X-MLLM, акцентируя внимание на детализированном, компонентно-ориентированном понимании геометрии, подтверждает эту идею, предлагая механизм точного управления и манипулирования 3D-объектами посредством логически структурированных команд. Такой подход позволяет значительно расширить возможности применения моделей в задачах, требующих высокой степени точности и контроля.
Куда же дальше?
Представленная работа, безусловно, открывает новые горизонты в области взаимодействия с трёхмерными данными. Однако, за кажущейся простотой генерации исполняемых программ для манипулирования объектами скрывается сложная проблема: как обеспечить надёжность и предсказуемость этих программ в условиях неполноты или неоднозначности входных данных? Модель демонстрирует впечатляющие возможности, но истинный тест — это способность к адаптации к новым, непредсказуемым сценариям. В конечном счёте, вопрос не в том, что модель может сгенерировать, а в том, почему она делает это именно так.
Следующим шагом видится углублённое исследование возможностей интеграции с другими модальностями — не только с визуальными данными, но и с тактильными ощущениями, звуком, и даже с химическим составом материалов. Создание действительно всестороннего представления о мире требует не просто понимания геометрии, но и осознания физических свойств объектов и их взаимодействия друг с другом. Заманчивой представляется перспектива создания моделей, способных не просто выполнять команды, но и самостоятельно ставить цели и планировать действия, основываясь на глубоком понимании контекста.
В конечном итоге, ценность подобных моделей определяется не их способностью имитировать интеллект, а их способностью расширять границы человеческого познания. Изучение закономерностей, лежащих в основе взаимодействия с трёхмерным миром, может привести к неожиданным открытиям в самых разных областях — от робототехники и проектирования до искусства и философии. Всё сводится к вопросу: какие ещё скрытые связи ждут своего открытия в визуальном хаосе?
Оригинал статьи: https://arxiv.org/pdf/2511.13647.pdf
Связаться с автором: https://www.linkedin.com/in/avetisyan/
Смотрите также:
- Искусственный интеллект и рефакторинг кода: что пока умеют AI-агенты?
- LLM: математика — предел возможностей.
- Кандинский 5.0: Искусство генерации изображений и видео
- Волны под контролем: Ускорение моделирования материалов с дефектами
- Квантовые симуляторы: Преодолевая ограничения памяти
- Квантовое обучение: новый взгляд на фазовые переходы
- Маленький шаг в скрытом пространстве — огромный скачок для изображения
- Квантовая схема: адаптация к шуму для многочиповых систем
- Квантовая симуляция без издержек: новый подход к динамике открытых систем
- Квантовое моделирование затухающих волн: новый подход к точности и эффективности
2025-11-19 01:02