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更多文本，较少点：走向3D数据高效点语言理解

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内容提要

本文综述了大型语言模型（LLMs）与三维空间数据（3D-LLMs）的整合进展，探讨了其在3D数据处理、理解和生成中的应用，强调了在空间理解和互动方面的潜力。研究分析了多种3D数据表示及其在字幕生成、问答和空间推理等任务中的应用，并指出未来研究需创新方法以充分发挥3D-LLMs的潜力。

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提出了一种新型的Text4Point框架，通过对比学习将2D图像与点云对齐，整合语言信息以提高3D表示学习的性能。
提出了Contrastive Language-Image-Point Cloud Pretraining (CLIP2) 方法，显著提升了三维识别任务的性能。
开发了3D-LLMs，利用3D点云进行多种3D相关任务，表现优于现有的2D VLMs。
PointLLM填补了LLMs在3D理解领域的不足，展示了对点云和常识的掌握。
引入了Point-Bind模型，实现了三维点云与多模态数据的对齐，推动了多种应用的发展。
GPT4Point模型用于统一的3D对象理解和生成，具备高级的可控3D生成能力。
LiDAR-LLM通过重构3D场景认知为语言建模问题，增强了LLMs的空间定向理解。
MiniGPT-3D在低训练成本下实现了3D对象分类和字幕任务的SOTA结果。
本文强调了LLMs与3D数据整合的潜力，指出未来研究需创新方法以充分发挥3D-LLMs的能力。

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Text4Point框架通过对比学习将2D图像与点云对齐，整合语言信息以提高3D表示学习的性能。

CLIP2方法通过建立二三维场景对齐的文本-图像-点云代理和交叉模态对比学习策略，显著提升了三维识别任务的性能。

PointLLM填补了LLMs在3D理解领域的不足，展示了对点云和常识的掌握，表现优于现有的2D VLMs。

GPT4Point模型用于统一的3D对象理解和生成，具备高级的可控3D生成能力。

MiniGPT-3D在低训练成本下实现了3D对象分类和字幕任务的SOTA结果，仅经过27小时训练。

未来研究需创新方法以充分发挥3D-LLMs的潜力，特别是在空间理解和互动方面。

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