GPT4Point学习资料汇总 - 统一3D点云与语言理解生成的框架

GPT4Point:统一3D点云与语言理解生成的框架

GPT4Point是一个创新的3D多模态模型,旨在将3D点云与语言对齐,实现统一的3D物体理解和生成。作为CVPR'24的亮点论文之一,GPT4Point在3D点云语言任务和控制3D生成方面展现了强大的性能。本文将为大家汇总GPT4Point项目的相关学习资源,帮助读者快速了解和上手这一前沿技术。

1. 项目概览

GPT4Point主要包含以下几个亮点:

• 统一的点云-语言理解与生成框架
• 自动化的点云-语言数据集标注引擎Pyramid-XL
• 物体级点云基准测试集

2. 论文资源

• 论文标题: GPT4Point: A Unified Framework for Point-Language Understanding and Generation
• arXiv链接: https://arxiv.org/abs/2312.02980
• 项目主页: https://gpt4point.github.io/

3. 代码实现

GPT4Point的官方代码已在GitHub开源:

• GitHub仓库: https://github.com/Pointcept/GPT4Point

目前已发布v1.0版本,包含训练和3D描述评估代码。

4. 数据集资源

GPT4Point使用了以下数据集:

• Cap3D: 用于训练和评估的主要数据集
  • 下载链接: Google Drive
• Objaverse-XL: 用于构建大规模点云-语言对数据集
  • 下载说明: Objaverse-xl_Download

5. 模型训练

GPT4Point的训练分为两个阶段:

1. 第一阶段训练:

python -m torch.distributed.run --master_port=32339 --nproc_per_node=4 train.py --cfg-path lavis/projects/gpt4point/train/pretrain_stage1_cap3d.yaml

2. 第二阶段训练:

python -m torch.distributed.run --master_port=32339 --nproc_per_node=4 train.py --cfg-path lavis/projects/gpt4point/train/pretrain_stage2_cap3d_opt2.7b.yaml

6. 模型评估

评估命令:

python -m torch.distributed.run --master_port=32239 --nproc_per_node=1 evaluate.py --cfg-path lavis/projects/gpt4point/eval/captioning3d_cap3d_opt2.7b_eval.yaml

7. 相关工作

• Point-Bind & Point-LLM: 将点云与Image-Bind对齐,无需3D指令数据训练
• 3D-LLM: 使用2D基础模型编码3D点云的多视图图像
• PointLLM: 将3D点云与LLaVA结合

8. 未来工作

GPT4Point团队计划在未来发布更多内容:

• 发布数据集和数据标注引擎(Pyramid-XL)
• 发布更多评估代码
• 发布更多训练代码
• 发布更多模型

通过本文的资源汇总,相信读者可以快速了解GPT4Point项目,并开始探索这一exciting的3D多模态模型。随着项目的不断更新,未来还会有更多资源被释放,让我们一起期待GPT4Point为3D视觉和语言交互带来的新可能!