Qwen赋能AI“看见”三维世界，SeeGround实现零样本开放词汇3D视觉定位
[机器之心快讯] 在即将到来的CVPR 2025大会上，一项突破性的研究成果——SeeGround，将为人工智能领域带来全新的视角。该研究由香港科技大学（广州）、新加坡A*STAR研究院和新加坡国立大学的研究团队联合推出，利用Qwen等先进技术，成功实现了零样本开放词汇3D视觉定位（3DVG）。这意味着AI无需大量的3D标注数据训练，也能根据自然语言描述，精准地在三维场景中定位目标物体。
3D视觉定位：AI理解世界的关键一步
3D视觉定位（3DVG）是智能体理解和交互三维世界的关键技术。它要求AI能够根据自然语言描述，在复杂的3D环境中找到对应的物体，并以3D包围框的形式输出其位置。相比于传统的目标检测，3DVG需要AI同时理解文本、视觉和空间信息，难度显著提升。
长期以来，3DVG主要依赖于监督学习方法，但这种方法需要海量的3D标注数据，成本高昂且难以泛化到未知的类别和环境。近年来，虽然出现了弱监督和零样本方法，但它们要么依赖少量3D训练数据，要么忽略了3D视觉细节，导致定位精度受限。
SeeGround：让AI“看见”三维世界
为了解决上述挑战，研究团队提出了SeeGround框架，该框架无需任何3D训练数据，仅通过2D视觉语言模型（VLM）即可实现3D物体定位。这项技术的关键在于，它能够将3D场景转换为2D-VLM可处理的形式，从而利用2D视觉任务的强大能力来解决3D问题，实现对任意物体和场景的泛化。
SeeGround框架的核心在于两个关键模块：
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透视自适应模块（PAM）： 该模块通过动态视角选择，确保VLM能够准确理解物体的空间关系。传统方法通常使用固定视角渲染3D场景，但VLM本质上是基于平面的视觉感知模型，难以推理3D物体的空间位置。PAM能够根据用户输入的文本，识别出描述中涉及的锚定物体，并据此计算最佳观察角度，从而使VLM能够更清晰地理解物体间的相对位置关系。
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融合对齐模块（FAM）： 该模块通过视觉提示增强技术，将2D图像中的物体与3D坐标信息对齐，提升定位精度。由于VLM无法直接推理3D物体的空间信息，FAM通过将3D场景表示为2D渲染图像+文本3D坐标信息的方式，让VLM能够将图像中的物体与对应的3D坐标关联起来，从而实现精准定位。
Qwen的助力与未来展望
值得一提的是，SeeGround框架的成功离不开Qwen等先进技术的支持。Qwen作为一种强大的大语言模型，为SeeGround提供了强大的文本理解和推理能力，使其能够更好地理解用户的自然语言描述，并将其转化为对3D场景的理解。
SeeGround的出现，有望为3D视觉理解领域带来革命性的变革。它不仅降低了3D视觉定位的成本和门槛，还提高了其泛化能力和精度，为实际应用提供了更高效的解决方案。未来，SeeGround有望在机器人导航、自动驾驶、虚拟现实等领域发挥重要作用，推动人工智能技术的发展。
论文信息：
- 论文标题： SeeGround: See and Ground for Zero-Shot Open-Vocabulary 3D Visual Grounding
- 论文主页： https://seeground.github.io
- 论文地址： https://arxiv.org/pdf/2412.04383
- 代码： https://github.com/iris0329/SeeGround
关键词： CVPR 2025, Qwen, 3D视觉定位, 零样本学习, 开放词汇, SeeGround, 人工智能, 机器人, 自动驾驶, 虚拟现实
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