论文页面 - P3D-Bench: 基准测试多模态大语言模型在参数化3D生成与结构推理上的表现

来源：https://huggingface.co/papers/2606.11152 发布于 6月9日

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由 杨忆康 (https://huggingface.co/yangyk) 于 6月15日 提交

摘要

参数化3D生成基准测试通过基于代码的建模任务，评估模型在几何精度、语义对齐和装配一致性方面的能力。

多模态大语言模型 (https://huggingface.co/papers?q=Multimodal%20large%20language%20models) 能够编写代码生成复杂程序，并利用程序进行3D建模，这为其借助先验知识、世界知识和推理能力开辟了3D生成 (https://huggingface.co/papers?q=3D%20generation) 的新途径。然而，现有基准测试很少通过代码评估3D建模。这种建模不仅要求代码可运行：从文本或视觉规格出发，模型必须生成一个参数化3D程序 (https://huggingface.co/papers?q=parametric%203D%20program)，该程序须在几何上精确、语义上对齐且装配一致 (https://huggingface.co/papers?q=assembly-consistent)。我们引入 P3D-Bench，一个用于参数化3D生成 (https://huggingface.co/papers?q=3D%20generation) 的基准测试。与3D网格不同，参数化3D程序 (https://huggingface.co/papers?q=parametric%203D%20program) 暴露了明确的尺寸、构造操作和部件关系，从而揭示模型是否恢复了设计的结构而不仅仅是外观。在统一协议下，P3D-Bench 涵盖三个任务系列（Text-to-3D (https://huggingface.co/papers?q=Text-to-3D)、Image-to-3D (https://huggingface.co/papers?q=Image-to-3D) 和 Assembly-3D (https://huggingface.co/papers?q=Assembly-3D)），并对每个输出进行可执行性 (https://huggingface.co/papers?q=executability)、几何保真度 (https://huggingface.co/papers?q=geometric%20fidelity)、拓扑 (https://huggingface.co/papers?q=topology)、文本约束、多视图语义对齐 (https://huggingface.co/papers?q=multiview%20semantic%20alignment) 以及部件级结构 (https://huggingface.co/papers?q=part-level%20structure) 的评分。我们在 400 个文本示例、400 个图像示例和 203 个标注装配体上评估了前沿 MLLM 和纯文本 LLM，并以领域特定模型作为参考。评估结果得出三点发现。首先，装配体是最困难的设定，模型仍无法将多个部件组合成连贯结构。其次，模型通常能恢复目标物体的整体形状和语义身份，但无法再现输入所指定的精确参数化几何。第三，在装配体上，部件级建模仍然薄弱，模型既无法恢复每个部件的几何形状，也无法确定正确的部件数量。这些结果使 P3D-Bench 成为评估参数化3D生成 (https://huggingface.co/papers?q=3D%20generation) 中精确参数化几何和部件级结构 (https://huggingface.co/papers?q=part-level%20structure) 的基准测试。

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