近年来，随着深度学习技术的飞速发展，大型预训练模型在各个领域都取得了显著的成果。本文将探讨两千万参数的大模型如何革新3D领域，包括3D生成、3D数据对齐、3D空间理解等方面。
1. 3D生成：从扩散模型到自回归模型
在3D生成领域，传统的扩散模型虽然取得了显著的成果，但其与GPT类离散序列生成模型在架构设计上的本质差异，导致二者难以实现技术融合。为了解决这一问题，北京大学陈宝权教授带领的OctGPT团队提出了3D自回归模型新范式。该模型通过引入自回归机制，能够更好地捕捉三维数据的层次结构与局部关联性，从而提升生成效果。
1.1 3D自回归模型的优点
- 自回归机制：能够更好地捕捉三维数据的层次结构与局部关联性，提升生成效果。
- 序列建模：适用于三维数据的生成，避免扩散模型中的技术融合难题。
1.2 3D自回归模型的实际应用
- 游戏开发：为游戏场景生成提供高质量的三维模型。
- 影视制作：为影视作品中的角色和环境提供逼真的三维模型。
- 虚拟现实：为虚拟现实场景提供丰富的三维内容。
2. 3D数据对齐：打破同类物体对齐难题
在3D数据对齐方面，OctGPT团队设计了一种仅需单个先验即可实现同类物体对齐的框架，并构建了当前类别覆盖最广的规范化3D数据集。这一成果为3D形状生成提供了数据基础。
2.1 3D数据对齐的挑战
- 同类物体对齐：在同类物体中，如何快速、准确地找到对应关系。
- 数据集构建：构建覆盖广泛、高质量的3D数据集。
2.2 3D数据对齐的应用
- 3D形状生成：为3D形状生成提供数据基础。
- 3D模型检索：提高3D模型检索的准确性和效率。
3. 3D空间理解：大语言模型与3D空间感知的结合
清华大学和香港科技大学（广州）的研究团队提出了一种将大语言模型与3D空间感知相结合的方法。该方法旨在赋予大语言模型3D空间理解能力，为机器人、自动驾驶、虚拟现实等领域提供支持。
3.1 3D空间理解的挑战
- 多模态输入：如何将3D数据与自然语言处理相结合。
- 空间推理：如何让大语言模型具备3D空间推理能力。
3.2 3D空间理解的应用
- 机器人导航：为机器人提供3D空间感知能力。
- 自动驾驶：为自动驾驶系统提供3D环境感知能力。
- 虚拟现实：为虚拟现实场景提供更丰富的交互体验。
4. 总结
两千万参数的大模型在3D领域取得了显著的成果，为3D生成、3D数据对齐、3D空间理解等方面带来了新的突破。随着技术的不断发展，相信未来大模型将在3D领域发挥更大的作用。