SpatialLM

SpatialLM – 群核科技开源的空间理解多模态模型

SpatialLM 是群核科技推出的一款开源空间理解多模态模型，旨在为机器人和智能系统赋予类似于人类的空间认知能力。它能够通过分析普通手机拍摄的视频，重建详细的 3D 场景布局，并标注房间结构、家具摆放、通道宽度等信息。

SpatialLM是什么

SpatialLM 是群核科技开源的一款空间理解多模态模型，它赋予机器和智能系统与人类相似的空间认知能力。该模型通过分析手机拍摄的视频，能够重建出详尽的 3D 场景布局，标注房间结构、家具摆放和通道宽度等信息。该模型基于大语言模型的框架，结合点云重建与结构化表示技术，将视频中的场景转换为结构化的 3D 模型，为具身智能的训练提供高效的基础框架。

SpatialLM的主要功能

• 视频转化为 3D 场景：SpatialLM 能将普通手机拍摄的视频转换为详细的 3D 场景布局。通过分析视频的每一帧，重建出场景的三维结构，包括房间布局、家具位置和通道宽度等信息。
• 空间认知与推理能力：该模型打破了传统大语言模型在物理世界几何及空间关系理解上的局限，赋予机器具备类似人类的空间认知与解析能力。能够对场景中的物体进行语义理解，并生成结构化的 3D 场景布局，标注物体的三维坐标、尺寸参数和类别信息。
• 低成本数据采集：SpatialLM 不需要使用复杂的传感器或智能穿戴设备，普通手机或相机拍摄的视频即可作为数据输入。这大大降低了开发者的数据采集门槛，使更多企业和研究者能够迅速开展相关研究。
• 具身智能训练支持：SpatialLM 为具身智能领域提供了基础的空间理解训练框架。企业可以针对特定场景对模型进行微调，提升机器人在复杂环境中的导航、避障与任务执行能力。结合群核科技的空间智能训练平台 SpatialVerse，机器人可以在仿真环境中进行技能学习，形成认知到行动的完整闭环。
• 虚拟场景生成能力：SpatialLM 能将现实世界的数据转换为虚拟环境中的丰富场景。通过其合成数据引擎，能够生成亿万级的新场景，为虚拟现实、增强现实和游戏开发等领域提供强大的支持。

SpatialLM的技术原理

• 视频处理与点云重建：SpatialLM 利用 MASt3R-SLAM 技术处理输入的 RGB 视频，将其拆分为帧，提取物体的空间细节点，计算深度和位置，生成高密度的 3D 点云模型。
• 点云编码与特征提取：点云数据通过编码器转化为紧凑的特征向量，保留场景中物体的关键几何和语义信息。
• 大语言模型生成场景代码：借助大语言模型（LLM），将点云特征转化为结构化的场景代码，包含空间结构的坐标和尺寸，标注出物体的语义边界框（如“沙发 – 长 1.8 米 – 距墙 0.5 米”）。
• 结构化 3D 布局生成：场景代码进一步转换为结构化的 3D 场景布局，明确标注出每个物体的三维坐标、尺寸参数和类别信息，可以通过可视化工具还原为可交互的 3D 场景。
• 物理规则的嵌入：SpatialLM 内置了物理常识（如“家具不能悬空”“通道宽度≥0.8 米”），确保生成的 3D 场景符合现实的物理规则。

SpatialLM的项目地址

• GitHub 仓库：https://github.com/manycore-research/SpatialLM
• HuggingFace 模型库：https://huggingface.co/manycore-research/SpatialLM-Llama-1B

SpatialLM的应用场景

• 具身智能训练：SpatialLM 能帮助机器人在虚拟环境中进行障碍规避、物体抓取等任务的训练。
• 自动导航：在机器人导航任务中，SpatialLM 能实时解析环境中的空间信息，帮助机器人避免障碍物并规划最优路径。
• 增强现实与虚拟现实：SpatialLM 能迅速将现实世界的场景转化为虚拟环境中的丰富场景，支持增强现实和虚拟现实应用的开发。
• 建筑设计与规划：SpatialLM 能分析建筑物的 3D 点云数据，识别墙体、门窗等结构信息，帮助建筑设计和规划人员更高效地进行设计工作。
• 教育与培训：教育工作者可以利用 SpatialLM 开发教育软件，帮助学生学习 3D 建模和空间视觉能力。通过直观的 3D 场景生成和解析，学生能更好地理解空间关系和几何概念。