Die Skalierung von Darstellungen von Text und visuellen Elementen war in den letzten Jahren ein wichtiger Forschungsschwerpunkt. Entwicklungen und Forschungen in der jüngsten Vergangenheit haben zu zahlreichen Revolutionen im Bereich des Sprachlernens und der visuellen Wahrnehmung geführt. Allerdings wurde die Skalierung von Darstellungen für 3D-Szenen und -Objekte trotz der Popularität der Skalierung von Text- und visuellen Darstellungen nicht ausreichend diskutiert.

Heute werden wir Uni3D besprechen, ein 3D-Grundmodell, das darauf abzielt, einheitliche 3D-Darstellungen zu erforschen. Das Uni3D-Framework verwendet ein 2D-initialisiertes ViT-Framework, das von vorne bis hinten vorgebildet wird, um Bild-Text-Funktionen mit ihren entsprechenden 3D-Punktwolken-Funktionen auszurichten.

Das Uni3D-Framework verwendet Vorwandtaufgaben und eine einfache Architektur, um die Fülle vorab trainierter 2D-Modelle und Bild-Text-Modelle als Initialisierungen und Ziele zu nutzen. Dieser Ansatz entfesselt das volle Potenzial von 2D-Modellen und -Strategien, um sie auf die 3D-Welt zu skalieren.

In diesem Artikel werden wir tiefer in die 3D-Computer-Vision und das Uni3D-Framework eintauchen, um die wesentlichen Konzepte und die Architektur des Modells zu erkunden. Lassen Sie uns beginnen.

Uni3D und 3D-Darstellungslernen: Eine Einführung

In den letzten Jahren ist die Computer-Vision zu einem der am meisten investierten Bereiche in der KI-Industrie geworden. Nach bedeutenden Fortschritten in 2D-Computer-Vision-Frameworks haben die Entwickler ihre Aufmerksamkeit auf die 3D-Computer-Vision verlagert. Dieser Bereich, insbesondere das 3D-Darstellungslernen, kombiniert Aspekte der Computer-Grafik, des Maschinellen Lernens, der Computer-Vision und der Mathematik, um die Verarbeitung und das Verständnis von 3D-Geometrie zu automatisieren. Die schnelle Entwicklung von 3D-Sensoren wie LiDAR sowie ihre weit verbreiteten Anwendungen in der AR/VR-Industrie haben dazu geführt, dass das 3D-Darstellungslernen zunehmend an Aufmerksamkeit gewinnt. Seine potenziellen Anwendungen wachsen täglich.

Obwohl bestehende Frameworks bemerkenswerte Fortschritte in der 3D-Modellarchitektur, der modellorientierten Modellierung und den Lernzielen gezeigt haben, erforschen die meisten die 3D-Architektur im kleinen Maßstab mit begrenzten Daten, Parametern und Aufgabenszenarien. Die Herausforderung, skalierbare 3D-Darstellungen zu erlernen, die dann auf Echtzeit-Anwendungen in verschiedenen Umgebungen angewendet werden können, bleibt weitgehend unerforscht.

Weiterhin, in den letzten Jahren, hat die Skalierung von großen Sprachmodellen, die vorgebildet wurden, dazu beigetragen, den Bereich des Natürlichen Sprachverständnisses zu revolutionieren, und jüngste Arbeiten haben gezeigt, dass es eine Übersetzung des Fortschritts von der Sprache zu 2D mit Hilfe von Daten- und Modellskalierung gibt, was es den Entwicklern ermöglicht, dies zu versuchen und den Erfolg zu wiederholen, um eine 3D-Darstellung zu erlernen, die skaliert und auf Anwendungen in der realen Welt übertragen werden kann.

Uni3D ist ein skalierbares und einheitliches Vorbild-3D-Framework, das entwickelt wurde, um große 3D-Darstellungen zu erlernen, die ihre Grenzen bei über einer Milliarde Parameter, über 10 Millionen Bildern, die mit über 70 Millionen Texten gepaart sind, und über einer Million 3D-Formen testet. Die folgende Abbildung vergleicht die Zero-Shot-Genauigkeit gegenüber Parametern im Uni3D-Framework. Das Uni3D-Framework skaliert 3D-Darstellungen erfolgreich von 6 Millionen auf über eine Milliarde.

Das Uni3D-Framework besteht aus einem 2D-ViT oder einem Vision-Transformer als 3D-Encoder, der von vorne bis hinten vorgebildet wird, um die Bild-Text-Funktionen mit den 3D-Punktwolken-Funktionen auszurichten. Das Uni3D-Framework nutzt Vorwandtaufgaben und eine einfache Architektur, um die Fülle vorab trainierter 2D-Modelle und Bild-Text-Modelle als Initialisierungen und Ziele zu nutzen, und entfesselt so das volle Potenzial von 2D-Modellen und -Strategien, um sie auf die 3D-Welt zu skalieren.
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