在3D模型的世界里，精确分割物体各个部分一直是一个巨大的挑战。想象一下，你可以通过简单的文字描述，就能让AI精准地识别并分割3D模型中的任何部件，这听起来是不是很科幻？加州理工学院推出的Find3D模型，正在将这一科幻变为现实。它不仅仅是一个模型，更像是一个强大的3D视觉引擎，能够理解和解析我们用自然语言发出的指令。
Find3D最令人惊叹的地方在于它的开放性。它不受限于预定义的部件集合，这意味着你可以用任何你想要的文字来描述你想要分割的部分。无论是“椅子的左扶手”、“汽车的右前轮”，甚至是“飞机的发动机”，Find3D都能迅速理解并完成分割任务。这种灵活性使得它在各种应用场景中都具有巨大的潜力。
那么，Find3D是如何做到这一切的呢？这背后隐藏着一套精妙的技术原理。首先，Find3D 采用了强大的数据引擎。这个引擎能够自动从互联网上的海量3D资产中生成训练数据，而无需耗费大量人力进行手动标注。这意味着Find3D可以不断地学习和进化，变得越来越智能。
数据引擎：自动标注的魔法
数据引擎的核心在于利用2D基础模型（如SAM和Gemini）来自动注释3D对象。这个过程就像是给3D模型贴标签一样，但不是人工完成，而是由AI自动完成。具体来说，数据引擎首先将3D资产渲染成多个视图，就像从不同的角度拍摄照片一样。然后，每个视图都会传递给SAM（Segment Anything Model）进行分割。SAM是一个强大的图像分割模型，能够识别图像中的各种物体。
对于SAM返回的每个分割掩码，数据引擎会进一步利用Gemini来获取相应的部分名称。Gemini是一个大型语言模型，能够理解和生成自然语言。通过询问Gemini，数据引擎可以知道SAM分割出来的部分是什么。例如，如果SAM分割出了一个椅子的扶手，Gemini会告诉数据引擎这是“扶手”。
这样，数据引擎就得到了大量的（掩码，文本）对，其中掩码表示分割区域，文本表示该区域的名称。接下来，数据引擎会将部分名称嵌入到视觉和语言基础模型（如SigLIP）的潜在嵌入空间中。这个过程就像是将图像和文本都转换成一种计算机能够理解的向量表示。最后，数据引擎基于投影几何将掩码反投影到3D点云中，形成（点，文本嵌入）对。这样，每个3D点都与一个文本描述相关联。
模型训练：对比学习的奥秘
有了这些数据，Find3D就可以开始训练了。Find3D 采用了基于Transformer的点云模型，该模型将点云视为序列，并执行块注意力。Transformer是一种强大的神经网络结构，在自然语言处理和计算机视觉领域都取得了巨大的成功。通过Transformer，Find3D能够学习到点云中各个点之间的关系，从而更好地理解3D模型的结构。
模型训练的目标是让模型返回的点特征与文本嵌入的余弦相似度尽可能高。也就是说，模型要能够根据文本描述，找到3D模型中对应的部分。为了处理标签的多义性和部分可见性问题，Find3D 采用了对比学习目标。对比学习是一种机器学习方法，通过让模型区分相似和不相似的样本，从而学习到更好的特征表示。
对比学习目标：解决歧义与遮挡
在3D模型分割中，一个点可能对应多个标签，例如一个点既属于椅子的靠背，又属于椅子的框架。此外，由于每个掩码只覆盖部分视图，因此可能会存在未标记的点。为了解决这些问题，Find3D 的对比学习目标旨在让模型能够学习到鲁棒的特征表示，从而在开放世界中实现准确的部分分割。
通过数据引擎和模型训练，Find3D 能够理解和解析我们用自然语言发出的指令，从而实现对3D模型的精确分割。Find3D 的这一突破，为3D视觉领域带来了新的可能性。它不仅提高了分割的精度和效率，还大大降低了人工标注的成本。
Find3D 的强大功能使其在多个数据集上都表现出色。与次佳方法相比，Find3D 的平均交并比（mIoU）提升高达3倍。这意味着Find3D 的分割结果更加准确，更加接近真实情况。更令人兴奋的是，Find3D 能够处理来自iPhone照片和AI生成图像的野外3D构建。这意味着Find3D 可以在各种复杂的场景中应用，而不仅仅局限于实验室环境。
除了精度高之外，Find3D 的推理速度也非常快。与现有基线相比，Find3D 的推理速度提高了6到300倍。这意味着Find3D 能够实时地对3D模型进行分割，从而满足各种实时应用的需求。此外，Find3D 在不同的物体姿态和查询条件下都能保持稳定的分割效果。这意味着Find3D 具有很强的鲁棒性，不会受到物体姿态和查询条件的影响。
Find3D 还支持不同类型的文本查询，包括不同粒度和描述风格的部分查询。这意味着你可以用非常精确的语言来描述你想要分割的部分，也可以用比较模糊的语言来描述。Find3D 都能理解你的意图，并完成分割任务。
Find3D的应用场景
Find3D 的应用场景非常广泛，几乎可以应用于任何与3D模型相关的领域。
- 机器人视觉与操作：在机器人领域，Find3D 可以帮助机器人识别和定位物体的特定部分，从而进行精确的抓取、操作或交互。例如，机器人可以利用Find3D 来识别并抓取桌子上的一个杯子，或者利用Find3D 来组装一个复杂的机械部件。
- 虚拟现实（VR）和增强现实（AR）：在VR/AR应用中，Find3D 可以提供对虚拟物体的更深层次理解，从而增强用户与虚拟环境的交互体验。例如，用户可以利用Find3D 来选择虚拟椅子上的某个部分，并对其进行颜色或材质的修改。
- 计算机辅助设计（CAD）：在CAD软件中，Find3D 可以帮助设计师快速识别和编辑3D模型的特定部分，从而提高设计效率。例如，设计师可以利用Find3D 来选择建筑模型中的某个墙面，并对其进行修改。
- 游戏开发：在游戏开发中，Find3D 可以创建更复杂的3D物体交互，例如角色装备的更换或物体的破坏效果。例如，玩家可以利用Find3D 来更换游戏角色的服装，或者破坏游戏场景中的某个建筑物。
- 建筑和工程：在建筑和工程领域，Find3D 可以帮助分析和理解复杂的3D结构，例如建筑模型或机械部件。例如，工程师可以利用Find3D 来分析桥梁的受力情况，或者检测机械部件的缺陷。
Find3D 的出现，标志着3D视觉领域迈出了重要的一步。它不仅提高了3D模型分割的精度和效率，还为各种应用场景带来了新的可能性。随着Find3D 的不断发展和完善，相信它将在未来发挥越来越重要的作用。
项目地址
如果你对Find3D 感兴趣，可以访问以下链接了解更多信息：
- 项目官网：ziqi-ma.github.io/find3dsite
- GitHub仓库：https://github.com/ziqi-ma/Find3D
- arXiv技术论文：https://arxiv.org/pdf/2411.13550v1
- 在线体验Demo：https://huggingface.co/spaces/ziqima/Find3D
不妨亲自体验一下Find3D 的强大功能，相信你会被它的表现所震撼！
