Видеомодели видят мир в 3D: насколько хорошо?

Автор: Денис Аветисян

---

Новое исследование показывает, что современные видеомодели обладают удивительной способностью к пониманию трехмерного пространства, зачастую превосходя модели, обученные непосредственно на 3D-данных.

Авторы предлагают фреймворк для оценки 3D-восприятия видеомоделей, демонстрируя их скрытый потенциал в реконструкции и понимании трехмерной сцены.

Несмотря на то, что видео являются двухмерными проекциями трехмерного мира, остается неясным, способны ли современные видео-модели самостоятельно формировать понимание трехмерного пространства. В работе ‘How Much 3D Do Video Foundation Models Encode?’ исследуется степень освоения трехмерного представления в крупных предобученных видео-моделях. Показано, что передовые модели генерации видео демонстрируют неожиданно сильное понимание трехмерных объектов и сцен, превосходя даже специализированные модели, обученные на трехмерных данных. Какие механизмы лежат в основе этого неявного трехмерного представления и как его можно эффективно использовать для создания более масштабируемых и эффективных трехмерных моделей?

---

Проблема Трёхмерного Восприятия в Видео: Почему Теория Бессильна Без Практики

Несмотря на впечатляющий прогресс в области генерации видео, точное представление и логическое осмысление трехмерных сцен по-прежнему представляет собой значительную проблему. Современные модели, работающие с видео, часто сталкиваются с трудностями при интерпретации глубины, формы и пространственных взаимосвязей объектов. Это связано с тем, что традиционные подходы к обработке видео фокусируются преимущественно на двухмерных изображениях, игнорируя важные трехмерные характеристики. В результате, модели испытывают затруднения в понимании сложных сцен, особенно в условиях изменения точки зрения или наличия перекрывающихся объектов, что ограничивает их способность к обобщению и выполнению сложных задач, требующих глубокого понимания геометрии сцены.

Современные видео-модели-основы (VidFM) зачастую сталкиваются с трудностями при построении надёжного внутреннего представления трёхмерной геометрии объектов в видеоряде. Это ограничение существенно влияет на их способность к обобщению и выполнению сложных задач, требующих понимания пространственных взаимосвязей. Несмотря на успехи в генерации реалистичных видео, отсутствие чёткой трёхмерной модели мира приводит к ошибкам в прогнозировании поведения объектов, понимании причинно-следственных связей и адаптации к новым, незнакомым ситуациям. В результате, VidFM могут испытывать трудности, например, при оценке глубины, распознавании перекрывающихся объектов или предсказании траектории движения в сложных сценах, что подчеркивает необходимость разработки более совершенных методов представления и обработки трёхмерной информации в видео.

Оценка понимания трехмерного пространства в видеоконтенте представляет собой сложную задачу, поскольку стандартные метрики зачастую оказываются неспособны зафиксировать тонкие нюансы трехмерного мышления. Традиционные показатели, такие как точность распознавания объектов или оценка оптического потока, хоть и полезны, но не отражают истинную способность модели к реконструкции и логическому анализу трехмерной сцены. Например, модель может успешно идентифицировать объекты, но при этом не понимать их взаимное расположение в пространстве или предсказывать их поведение при изменении угла обзора. Таким образом, для адекватной оценки прогресса в области трехмерного понимания видео требуется разработка новых, более сложных метрик, способных учитывать глубину, перспективу и пространственные взаимосвязи, а также оценивать способность модели к экстраполяции и прогнозированию в трехмерном пространстве.

Разработка надёжной оценочной базы является ключевым шагом в прогрессе видеомоделей, способных к полноценному трёхмерному восприятию. Существующие метрики зачастую не способны адекватно отразить сложность трёхмерного мышления, что затрудняет объективное сравнение различных подходов и выявление наиболее перспективных направлений исследований. Необходима система оценки, способная выявлять не только способность модели воспроизводить визуальную информацию, но и её понимание пространственных отношений, формы объектов и их взаимного расположения в сцене. Такая база позволит исследователям не только сравнивать эффективность различных алгоритмов, но и целенаправленно улучшать модели, обучая их более глубокому и точному трёхмерному восприятию окружающего мира, что откроет возможности для создания принципиально новых приложений в областях робототехники, дополненной реальности и компьютерного зрения.

3D-Зонд для Видеомоделей: Как Выявить Скрытое Понимание Пространства

Для устранения пробелов в оценке возможностей видеомоделей, нами разработан 3D Awareness Probe — облегченная нейронная сеть, предназначенная для анализа внутреннего представления трехмерного пространства моделью. Данная сеть не требует дополнительного обучения и работает непосредственно с извлекаемыми признаками видеомодели. Архитектура Probe разработана таким образом, чтобы минимизировать вычислительные затраты, обеспечивая при этом эффективную оценку качества трехмерного понимания, предоставляемого моделью. Её основная функция — выявление и количественная оценка способности модели к представлению и обработке трехмерной информации, скрытой в анализируемых видеоданных.

Для оценки трехмерного понимания видеомоделей, предложенный зонд (probe) напрямую предсказывает ключевые трехмерные атрибуты на основе извлекаемых признаков. К этим атрибутам относятся трехмерные точки (3D points), представляющие собой координаты объектов в пространстве; позы камеры (camera poses), определяющие положение и ориентацию камеры в сцене; и карты глубины (depth maps), кодирующие расстояние от камеры до каждого пикселя изображения. Предсказание этих атрибутов позволяет количественно оценить, насколько хорошо модель представляет и понимает трехмерную структуру видеоданных, не требуя дополнительных данных или обучения.

Количественная оценка 3D-понимания моделей видео проводится посредством анализа производительности 3D Awareness Probe на специализированных датасетах, таких как CO3Dv2 и DL3DV. Эти наборы данных содержат видеоматериалы и соответствующие аннотации 3D-атрибутов, необходимых для обучения и оценки пробы. Метрики, такие как точность предсказания 3D-координат, камерных поз и карт глубины, используются для численной оценки способности модели представлять и понимать трехмерную сцену. Более высокие показатели производительности пробы на этих датасетах указывают на более развитое 3D-понимание в исследуемой модели видео.

Предлагаемый 3D Awareness Probe предоставляет количественный сигнал, позволяющий оценить и улучшить возможности 3D-рассуждений в видео-фундаментальных моделях. Анализ производительности пробы на специализированных наборах данных, таких как CO3Dv2 и DL3DV, позволяет выявить слабые места в представлении трехмерной информации внутри модели. Это, в свою очередь, дает возможность целенаправленно корректировать архитектуру и процесс обучения модели для повышения точности прогнозирования трехмерных атрибутов, включая 3D-точки, позы камеры и карты глубины, что критически важно для задач, требующих надежного понимания трехмерного пространства.

Извлечение Признаков: Основа Трёхмерного Восприятия в Видео

Эффективное восприятие трехмерного пространства в видеоданных напрямую зависит от качества извлечения признаков. Процесс извлечения признаков включает в себя идентификацию и кодирование ключевых визуальных элементов, таких как углы, края, текстуры и движение, которые позволяют алгоритмам понимать геометрию и структуру сцены. Надежное извлечение признаков требует устойчивости к изменениям освещения, перспективы и окклюзиям. Качество извлеченных признаков определяет точность последующего трехмерного моделирования, реконструкции и анализа видеоданных, а также производительность алгоритмов, использующих эти данные для задач, таких как отслеживание объектов, сегментация сцен и оценка глубины.

Модели V-JEPA, DINOv2 и Fast3R используют различные подходы к извлечению признаков из видеоданных для последующего анализа трехмерного пространства. V-JEPA (Video Joint-Embedding Predictive Architecture) фокусируется на предсказании будущих кадров, что позволяет модели изучать временные зависимости и строить более надежные представления о движении объектов. DINOv2 (Self-Distillation with no labels v2) использует самообучение для извлечения визуальных признаков, демонстрируя высокую эффективность в задачах распознавания объектов и сегментации, однако может быть менее чувствительна к динамике сцены. Fast3R, в свою очередь, оптимизирована для быстрого извлечения признаков и построения разреженных трехмерных представлений, что делает ее эффективной для задач, требующих обработки видео в реальном времени, но может приводить к потере детализации в сложных сценах. Выбор конкретной модели зависит от специфики задачи и требуемого баланса между скоростью, точностью и детализацией трехмерного представления.

Диффузионные модели, использующие такие методы, как вариационные автоэнкодеры (VAE) и шумоподавление, играют ключевую роль в генерации реалистичного видеоконтента. Однако способность этих моделей адекватно представлять трехмерное пространство напрямую зависит от качества извлеченных признаков из входных данных. Недостаточно детализированные или неточные признаки приводят к артефактам и несоответствиям в сгенерированном видео, особенно при изменении угла обзора или в сложных сценах. Таким образом, эффективность диффузионной модели в создании трехмерно-согласованного видео тесно связана с предварительной обработкой данных и качеством алгоритмов извлечения признаков.

Тонкая настройка (3D Finetuning) является эффективным методом улучшения 3D-представлений, заключающимся в уточнении извлеченных признаков с использованием 3D-специфичных целевых функций. Этот процесс предполагает дальнейшее обучение предварительно обученной модели на наборе данных, содержащем информацию о 3D-сцене или объекте. Целевые функции, используемые при тонкой настройке, обычно включают в себя задачи, связанные с реконструкцией 3D-геометрии, оценкой глубины или предсказанием нормалей поверхности. Применение 3D-специфичных целевых функций позволяет модели адаптировать извлеченные признаки для более точного представления 3D-структуры, что приводит к улучшению производительности в задачах, требующих понимания 3D-пространства.

Оценка Видеомоделей: Как Измерить Способность к Трёхмерному Рассуждению

В рамках исследования проводилась оценка современных видео-моделей, таких как WAN2.1-14B, CogVideoX и Open-Sora2.0, с использованием разработанного инструмента — 3D Awareness Probe. Данный инструмент позволил оценить способность моделей к пониманию трехмерного пространства на основе анализа видеоданных. Исследование было направлено на выявление различий в уровне 3D-осознания между различными моделями, что имеет важное значение для развития технологий, требующих понимания геометрии и пространственных отношений в видеопотоке. Результаты оценки демонстрируют, что модели по-разному интерпретируют трехмерную информацию, что подчеркивает необходимость специализированных методов оценки для видео-моделей.

Исследование продемонстрировало существенные различия в способности различных видеомоделей понимать трехмерное пространство. Анализ производительности моделей WAN2.1-14B, CogVideoX и Open-Sora2.0 выявил значительную вариативность в их способности к трехмерному рассуждению, подчеркивая необходимость целенаправленной и специализированной оценки. Полученные данные указывают на то, что простое обучение на больших объемах видеоданных не гарантирует развитие полноценного трехмерного понимания, и для адекватной оценки требуется использование метрик, специально разработанных для измерения трехмерной осведомленности. Такой подход позволяет выявить сильные и слабые стороны каждой модели, что, в свою очередь, способствует разработке более эффективных и надежных систем компьютерного зрения.

Исследования показали, что способность моделей к пониманию трехмерного пространства тесно связана с их умением поддерживать согласованность изображения при различных углах обзора и учитывать временную последовательность кадров. Модели, демонстрирующие высокую точность в предсказании того, как объекты выглядят с разных позиций и как они изменяются во времени, как правило, обладают более развитым представлением о трехмерной структуре окружающего мира. Это указывает на то, что эффективное 3D-рассуждение требует не только распознавания объектов, но и понимания их пространственных взаимосвязей и динамики, что проявляется в способности модели к последовательному и логичному представлению сцены в различных временных и пространственных координатах.

В ходе сравнительного анализа видео-моделей, модель WAN2.1-14B продемонстрировала производительность, сопоставимую с моделями, специально обученными на трехмерных данных. На датасете CO3Dv2, величина ошибки определения точек (Point Error) у WAN2.1-14B составила 0.284, что незначительно отличается от показателя Fast3R — 0.262. При этом, на датасете DL3DV, WAN2.1-14B превзошла Fast3R, показав ошибку определения точек в 1.051 против 1.379 соответственно. Данные результаты свидетельствуют о высокой способности WAN2.1-14B к пониманию трехмерного пространства, несмотря на отсутствие специального обучения на 3D-данных, и подчеркивают ее потенциал для решения задач, требующих пространственного мышления.

В ходе сравнительного анализа моделей для понимания трехмерного пространства, WAN2.1-14B продемонстрировала высокую точность определения глубины. На наборе данных CO3Dv2 ошибка определения глубины у данной модели составила 0.151, что сопоставимо с показателем Fast3R (0.145). Однако, на более сложном наборе данных DL3DV, WAN2.1-14B значительно превзошла Fast3R, показав ошибку определения глубины в 0.323 против 0.514 соответственно. Данные результаты указывают на потенциал WAN2.1-14B в задачах, требующих точного восприятия трехмерной структуры, особенно в сложных визуальных условиях.

Результаты тестирования модели WAN2.1-14B продемонстрировали высокую точность определения трехмерных объектов и сцен. В частности, на наборе данных CO3Dv2 модель достигла показателя AUC@30, равного 0.736, что лишь незначительно уступает результату Fast3R (0.769). При этом, на более сложном наборе данных DL3DV, WAN2.1-14B превзошла Fast3R, показав значение AUC@30 в 0.660 против 0.637. Данные результаты свидетельствуют о способности модели эффективно оценивать вероятностное соответствие предсказанных трехмерных объектов реальным данным, особенно в сложных сценариях, что делает её перспективным решением для задач, требующих надежной пространственной ориентации и понимания видеоконтента.