群核科技公开SpatialLM：一款革新性的多模态空间理解模型

在人工智能的广阔领域中，群核科技近期推出了 SpatialLM，这一突破性的模型旨在深化机器对空间信息的理解与处理能力。SpatialLM 不仅仅是一个技术名词，它是多模态学习的一次飞跃，标志着我们向构建更加智能化、能够精准解析和交互于复杂空间环境的AI系统迈进了一大步。此模型巧妙融合了视觉、语言与空间数据，为自动驾驶、虚拟现实、城市规划等众多依赖精准空间理解的应用场景提供了强有力的技术支撑。通过深度学习网络的精妙设计，SpatialLM 能够理解图像中的空间布局，解析自然语言中的空间描述，并将两者无缝结合，开启了多模态数据处理的新篇章。这不仅是技术的突破，更是向真正智能、能够理解世界复杂性的机器学习系统迈进的关键一步。

　　

spatiallm：赋能机器人和智能系统空间认知能力的开源多模态模型

　　

SpatialLM是群核科技开源的一款空间理解多模态模型，它能够赋予机器人和智能系统类似人类的空间认知能力。只需普通手机拍摄的视频，SpatialLM就能重建出详细的3D场景布局，精确标注房间结构、家具摆放、通道宽度等关键信息。该模型基于大语言模型框架，结合点云重建和结构化表示技术，将视频场景转化为结构化的3D模型，为具身智能训练提供高效的基础框架。

　　

　　

核心功能:

　　视频转3D场景:SpatialLM能够将日常手机视频转化为精细的3D场景模型，包含房间布局、家具摆放及通道尺寸等细节。 　　空间推理与认知:突破传统大语言模型在空间几何和关系理解上的限制，赋予机器类似人类的空间认知和分析能力。模型能对场景物体进行语义理解，生成结构化3D模型，并标注物体的三维坐标、尺寸和类别。 　　低成本数据采集:无需复杂传感器或专用设备，普通手机或相机拍摄的视频即可作为输入数据，极大降低了数据采集门槛。 　　具身智能训练框架:SpatialLM为具身智能提供基础的空间理解训练框架。企业可针对特定场景微调模型，提升机器人在复杂环境中的导航、避障和任务执行能力。结合群核科技的SpatialVerse空间智能训练平台，机器人可在仿真环境中完成技能学习，形成完整的认知-行动闭环。 　　虚拟场景生成:SpatialLM可将现实世界数据转化为虚拟环境中的丰富场景。其合成数据引擎能够生成海量新场景，为虚拟现实(VR)、增强现实(AR)和游戏开发提供强大支持。 　　

技术原理:

　　

SpatialLM的核心技术流程如下：

　　 　　视频输入与点云重建:利用MASt3R-SLAM技术处理RGB视频，提取物体空间点，计算深度和位置，生成高密度3D点云模型。 　　点云编码与特征提取:编码器将点云数据转化为紧凑的特征向量，保留关键几何和语义信息。 　　大语言模型生成场景代码:大语言模型(LLM)将点云特征转化为结构化场景代码，包含空间结构的坐标和尺寸，并标注物体的语义边界框（例如：“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3D场景布局，明确标注每个物体的三维坐标、尺寸和类别信息，可通过可视化工具还原为可交互的3D场景。 　　物理规则嵌入:SpatialLM内置物理常识（例如“家具不能悬空”、“通道宽度≥0.8米”），确保生成的3D场景符合物理规律。 　　 　　

项目地址:

　　GitHub仓库: 　　HuggingFace模型库: 　　

应用场景:

　　

SpatialLM的应用领域广泛，包括：

　　具身智能训练 　　自动导航 　　AR/VR应用开发 　　建筑设计与规划 　　教育与培训 　　

SpatialLM凭借其强大的空间理解能力和高效的训练框架，有望在机器人、虚拟现实、建筑等多个领域发挥重要作用。

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