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一、概述
二、相关工作
1、LLMs到多模态
2、3D对象生成
3、自回归的Mesh生成
三、LLaMA-Mesh
1、3D表示
2、预训练模型
3、有监督的微调数据集
4、数据集演示
四、实验
1、生成的多样性
2、不同模型text-to-Mesh的比较
3、通用语境的评估 一、概述 该论文首…目录
一、概述
二、相关工作
1、LLMs到多模态
2、3D对象生成
3、自回归的Mesh生成
三、LLaMA-Mesh
1、3D表示
2、预训练模型
3、有监督的微调数据集
4、数据集演示
四、实验
1、生成的多样性
2、不同模型text-to-Mesh的比较
3、通用语境的评估 一、概述 该论文首次提出了一个通过大语言模型LLM来生成3D对象的模型LLaMA-Mesh扩展了在文本上预训练的LLM的能力来生成一个3D Mesh有效地统一了3D和文本并且仍然保持了原有LLaMA的文本生成性能。
1将3D Mesh表示为纯文本形式实现LLM与3D Mesh的直接集成避免了量化带来的几何细节损失使LLM能够直接处理和生成3D Mesh。
2构建了包含3D Mesh生成、理解和文本生成任务的有监督微调SFT数据集使得预训练的LLM能够学习复杂的空间知识实现文本到3D网格的统一生成。
3在微调LLM以进行3D Mesh生成的同时也保持了模型在文本生成任务上的优秀性能实现了两种模态的统一。
二、相关工作
1、LLMs到多模态 将LLM扩展到一个统一的模型处理和生成多模态信息例如视觉和语言近期的大模型工作包括多模态的理解视觉如QwenBlipVila等使用视觉分词器来统一图像和文本的生成例如Emu3Chameleon等。而该论文考虑修改分词器来实现生成3D模型。 以往的LLM只有生成预定义对象的布局方式类似于编辑而本论文是第一个允许LLM直接生成3D Mesh作为OBJ文件。
2、3D对象生成 DreamFusion、Magic3D、ProlificDreamer等考虑使用SDS来实现文本到3D对象。 LRM、CRM、InstantMesh等考虑使用前馈方法无需测试是优化来生成3D对象。 但是这些方法通常将3D对象转变为数值场并通过marching cubes或者其他类似变体来提取mesh但不容易引入分词器作为离散标记。
3、自回归的Mesh生成 类似于PolyGen、MeshGPT、MeshXL等奖3D对象表示为一个标记坐标的离散序列并使用自回归transformer来生成具有艺术性的对象。 MeshAnything、PivotMesh、EdgeRunner通过点云作为输入特征来优化限制但这些工作都从0开始训练缺乏语言能力。
三、LLaMA-Mesh LLaMA-Mesh模型分为三个模块将3D Mesh转换为文本预训练带有3D对象多模态的LLaMA-Mesh创建有监督的3D对话数据集。
1、3D表示 LLaMA-Mesh采用obj文件格式来表示3D网格模型obj文件包含顶点v坐标和面f定义两个信息如下图左侧的表示顶点v就是x,y,z坐标f就是三个顶点坐标索引。 对于坐标存在浮点数的问题由于超出LLM上下文所以论文进行量化通过定义一个固定的的范围每一个顶点都在整数点上降低了精度但保证了能够进行正常训练提供可行性。 2、预训练模型 使用LLaMA3.1-8B-Instruct作为基础模型但原有的模型效果不佳缺少对3D对象的理解所以我们考虑在自己创建的数据集上进行微调实现模型能够学习OBJ格式的模式和语义生成文本描述的有效3D网格。下图为ChatGPT 4o和LLaMA的预训练模型对3D OBJ文件的固有理解。 3、有监督的微调数据集 对于建立有监督微调SFT数据集用于训练使用Objaverse数据集中的mesh一个可描述的通用3D数据集。并且过滤Objaverse数据集选择最多500个面的网格并且转换为Obj格式并将顶点坐标量化到64个箱子。文本使用Cap3D来生成每个网格的文本描述并在四个角度进行随机旋转。并且将Obj文件中的格式为顶点坐标按照顶点低到高排序面按照顶点索引从低到高排序将LLM长度设置为8K个token。 为了建立对话数据集引入两种方法基于规则的方法和基于LLM的增强。 基于规则的方法中设计了一些简单的模式如用于理解3D模型“user {obj} What is thisassistant{caption}. 用于创造3D模型“userCreate a 3D model of {caption}.(assistant) {obj}” 对于每个对象随机选择一个模式学习文本到3D表示之间的对应关系。 对于增强方法我们设计了复杂对话实现3D to text的交错对话。 这个对话包括了3D模型创建和理解数学理解代码生成和物体的分解等工作。 最后我们随机选择这两种方法来随机构建对话并且使用UltraChat创建通用对话数据集。
4、数据集演示 四、实验
1、生成的多样性 2、不同模型text-to-Mesh的比较 其实LLaMA-Mesh的生成还是很 抽象的由于使用网格生成而导致对于过于形象的物体会产生失真。 3、通用语境的评估 再经过text-to-Mesh后不可避免的就是对于原有的语境的性能下降LLaMA-Mesh更适应对话3D对象问题而对于原有的数学能力常识推理等能力有所下降但相比于LLaMA3.23B更优为什么不试8Bhhhhh 对于上面的测试Metric的解释
MMLU (Massive Multitask Language Understanding) 是一个评估模型一般知识的基准测试集。PIQA (Physical Intuition QA) 是一个评估模型常识推理能力的基准测试集。HellaSwag 是一个评估模型常识推理能力的基准测试集。GSM8K (Grade School Math) 是一个评估模型数学问题解决能力的基准测试集。 参考文献LLaMA-Mesh
