SpatialLM

SpatialLM 是什么

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提供类似人类的空间认知能力。该模型通过分析普通手机拍摄的视频，能够重建出详细的 3D 场景布局，包括房间结构、家具摆放及通道宽度等信息。其基于大语言模型框架，结合点云重建与结构化表示技术，将视频内容转化为结构化的 3D 模型，为具身智能训练提供了高效的基础支持。

SpatialLM 的主要功能

• 视频生成 3D 场景：SpatialLM 能够将普通手机拍摄的视频转换为详细的 3D 场景布局，包括房间结构、家具摆放和通道宽度等信息。
• 空间认知与推理：该模型突破了传统大语言模型在物理空间理解上的局限，具备对场景中物体进行语义理解和结构化标注的能力。
• 低成本数据采集：无需复杂传感器或设备，仅需普通相机即可完成数据采集，降低了开发门槛。
• 具身智能训练：为机器人提供空间理解训练框架，可结合平台进行微调，提升导航、避障和任务执行能力。
• 虚拟场景生成：支持将现实数据转化为虚拟环境，适用于 AR/VR 和游戏开发等领域。

SpatialLM 的技术原理

• 视频输入与点云重建：利用 MASt3R-SLAM 技术处理 RGB 视频，提取物体细节并生成高密度点云。
• 点云编码与特征提取：将点云数据转化为紧凑的特征向量，保留关键几何与语义信息。
• 大语言模型生成场景代码：通过大语言模型将点云特征转化为结构化场景代码，包含坐标、尺寸和类别信息。
• 结构化 3D 布局生成：将场景代码进一步转换为结构化 3D 布局，便于可视化与交互。
• 物理规则嵌入：内置物理常识，确保生成场景符合实际物理规律。

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：用于机器人在虚拟环境中进行障碍规避、物体抓取等任务训练。
• 自动导航：帮助机器人实时解析环境信息，实现路径规划与避障。
• AR/VR 领域：支持将现实场景快速转化为虚拟环境，助力增强现实与虚拟现实应用开发。
• 建筑设计与规划：可用于分析建筑点云数据，识别墙体、门窗等结构信息。
• 教育与培训：支持开发教学工具，提升学生对 3D 建模和空间关系的理解。