GPT4Point

项目介绍：GPT4Point

项目概述

GPT4Point 是一个创新的 3D 多模态模型，旨在将 3D 点云 与语言紧密结合在一起。它不仅创建了一种统一的框架，用于点语言理解和生成，还整合了自动化的数据集标注引擎和新的基准测试，以便对模型的理解和生成能力进行全面评估。更多详细信息可以访问项目页面。

项目特点

统一的点语言理解和生成框架
GPT4Point 提供了一个统一的点-语言理解和生成框架，包括用于点文本任务的 3D 多模态学习模型（MLLM）和控制的 3D 生成功能。
自动化的数据集标注引擎 Pyramid-XL
自动化的数据集标注引擎 Pyramid-XL 是基于 Objaverse-XL 开发的，它目前包括了 100 万对不同细致程度的数据集对，并且可以有效地扩展。
基于对象级点云的基准测试
建立了一个新的基于对象级的点云基准测试，利用全面的评估指标来测试模型在 3D 点云语言任务中的理解能力，并帮助评估生成的 3D 对象。

版本信息

v1.0 (发布于 2024 年 4 月 13 日)
已发布的版本包括训练和评估（3D 标题生成）代码。数据集和文本标注来源于 Cap3D，大模型使用 OPT 2.7b。

安装指南

（可选）创建 Conda 环境：

conda create -n gpt4point python=3.8
conda activate gpt4point

从 PyPI 安装：
```
pip install salesforce-lavis
```

或者从源码构建（用于开发）：

git clone https://github.com/salesforce/LAVIS.git
cd LAVIS
pip install -e .

数据准备

标注数据：所有标注数据将通过 hugging_face 自动下载。
点云数据：
可以通过 Google Drive Link 下载 Cap3D 点云数据集。下载后将需要解压缩的 10 个 tar.gz 文件放在一起，确保数据结构的正确性。

训练和评估

训练步骤

阶段 1 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

阶段 2 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

评估步骤

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

点云数据集和数据标注引擎（选择性）

Objaverse-XL 点云数据集下载方法

下载步骤请进入 Objaverse-xl_Download 目录。

Objaverse-XL 点云数据生成

详细信息请查看 Extract_Pointcloud。

计划列表

发布 arxiv 论文和项目页面
发布 Objaverse-XL 数据集的下载方式和渲染方式
发布预训练代码和 3D 标题生成验证代码
未来计划发布更多的数据集和数据标注引擎（Pyramid-XL），更多的评估代码和训练代码，以及更多的模型

引用

如果对您的工作有所帮助，请引用：

@inproceedings{GPT4Point,
  title={GPT4Point: A Unified Framework for Point-Language Understanding and Generation},
  author={Zhangyang Qi and Ye Fang and Zeyi Sun and Xiaoyang Wu and Tong Wu and Jiaqi Wang and Dahua Lin and Hengshuang Zhao},
  booktitle={CVPR},
  year={2024},
}