本文介绍了PointLLM，这是一个旨在弥合大型语言模型（LLMs）与3D理解之间差距的模型，它使LLMs能够处理和理解点云数据，从而将它们的能力扩展到2D视觉数据之外。PointLLM能够处理带有人类指令的彩色物体点云，并生成上下文相关的回应，展示了它对点云和常识的理解。该模型利用点云编码器与强大的LLM相结合，有效地融合了几何、外观和语言信息。
为了便于PointLLM的训练，作者们收集了一个包括66万个简单和7万个复杂点云文本指令对的新型数据集。这个数据集启用了一个两阶段的训练策略：首先是潜在空间的初始对齐，然后是统一模型的指令调整。为了严格评估PointLLM的感知能力和泛化能力，作者们建立了两个新的基准：生成式3D物体分类和3D物体字幕。通过三种不同的方法评估了PointLLM的性能：人类评估、GPT-4/ChatGPT评估和传统指标。实验结果显示，PointLLM的性能超越了现有的2D基线。值得注意的是，在人类评估的物体字幕任务中，PointLLM在50%以上的样本中超越了人类标注者。
作者们还利用GPT-4生成了复杂的指令跟随数据，共70K个复杂指令样本，其中包括15K个详细描述、40K个单轮对话和15K个多轮对话。作者们通过从Cap3D人工标注数据集中选择了15K个包含五个以上单词的字幕，以确保数据质量。在过滤掉不正确的GPT-4输出后，生成了一个全面的指令和对话集，用于训练模型。
总之，作者们开发了PointLLM，这是一个利用点云编码器与强大的LLM来有效理解3D物体点云的模型。该模型经过了严格的评估，提供了定量和定性方面的见解。作者们开源了该模型及其相关资源，邀请更广泛的社区来探索和增强这个多模态AI的新领域。作为未来的方向，作者建议扩展模型的能力，使其能够生成3D点云作为输出，从而实现自然语言引导的3D物体创建和交互式编辑。这一进展可以在人机协作的3D生成中发挥作用，简化3D创建过程，减少对专业工具和专业知识的依赖，使3D设计在各种应用中更容易访问。了解更多，请阅读论文。
文章来自ChatGPT3.5
