我们近期的工作：3D视觉大模型Uni3D在ICLR 2024的评审中获得了688分，被选为Spotlight Presentation

在本文中，我们第一次将3D基础模型成功scale up到了十亿(1B)级别参数量，并使用一个模型在诸多3D下游应用中取得SoTA结果。代码和各个scale的模型（从6M-1B）均已开源，欢迎大家关注和使用：

论文：https://https://arxiv.org/pdf/2310.06773

代码：https://https://github.com/baaivision/Uni3D

我们主要探索了3D视觉中scale up模型参数量和统一模型架构的可能性。在NLP / 2D vision领域，scale up大模型（GPT-4，SAM，EVA等）已经取得了很impressive的结果，但是在3D视觉中模型的scale up始终没有成功。我们旨在将NLP/2D中scale up的成功复现到3D表征模型上。

在这项工作中，我们提出了一个3D基础大模型Uni3D，直接将3D backbone统一为ViT（Vision Transformer），以此利用丰富和强大的2D预训练大模型作为初始化。Uni3D使用CLIP模型中的文本/图像表征作为训练目标，通过学习三个模态的表征对齐（点云-图像-文本）实现3D点云对图像和文本的感知。同时， 亿配芯城 通过使用ViT中成功的scale up策略，我们将Uni3D逐步 scale up，训练了从Tiny到giant的5个不同scale的Uni3D模型，成功地将Uni3D扩展到10亿级别参数。

Uni3D模型不同scale下的参数量和zero-shot分类结果

Uni3D在多个3D任务上达到SoTA，如：zero-shot classification， few-shot classification，open-world understanding， open-world part segmentation.

Zero-shot classification

Real-world zero-shot recognition

由于学到了强大的多模态表征能力，Uni3D还能够做一些有意思的应用，如point cloud painting（点云绘画），text/image-based 3D shape retrieval（基于图像/文本的3D模型检索），point cloud captioning（点云描述）：

Point cloud painting

Image-based 3D shape retrieval

Text-based 3D shape retrieval

Point cloud captioning.

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