FirePlace：将新的3D对象放置到复杂的现有3D场景中

FirePlace简介

FirePlace是由斯坦福大学和谷歌DeepMind的推出的将新的3D对象放置到复杂的现有3D场景中的创新框架。该框架通过结合多模态大型语言模型（MLLMs）的常识推理能力和低层次几何约束，实现了既满足几何约束又符合常识的对象放置方案。FirePlace的核心在于将抽象的语言指令转化为具体的3D约束，并通过批量视觉选择等技术提高MLLMs在复杂场景中的决策能力。实验结果表明，FirePlace在生成符合物理可行性和常识的放置方案方面优于现有方法，为3D场景生成和对象放置任务提供了新的解决方案。

FirePlace主要功能

1. 3D对象放置：将新的3D对象放置到复杂的现有3D场景中，满足几何约束和常识要求。
2. 语言驱动的放置：根据自然语言指令生成对象放置方案，支持多样化的语言描述。
3. 几何约束生成：将高层次的语言描述转化为具体的低层次几何约束，确保对象放置的物理可行性。
4. 合理性剪枝：利用MLLMs的常识推理能力，从几何上可行的候选方案中筛选出最符合常识的放置方案。
5. 批量视觉选择：通过分批选择的方式，提高MLLMs在复杂视觉任务中的决策能力，减少错误率。

FirePlace技术原理

1. 约束大纲生成：
   • 利用MLLMs根据输入的文本提示和场景渲染生成高层次的约束描述（如“书应该放在书架上”）。
   • 将这些描述转化为具体的约束函数，例如平行、接触、距离等。
2. 3D几何推理：
   • 通过视觉选择算法，从场景中选择与语言描述匹配的锚点对象。
   • 提取对象的表面方向，并根据约束描述选择最佳的交互表面。
   • 使用几何处理算法提取与约束相关的具体表面，确保约束的精确性。
3. 约束求解：
   • 将生成的几何约束输入到约束求解器中，求解出满足所有约束条件的对象放置方案。
   • 生成多个候选放置方案，以供后续的合理性评估。
4. 合理性剪枝：
   • 利用MLLMs评估生成的候选放置方案，去除那些虽然几何上可行但不符合常识的方案。
   • 通过视觉评估和语言描述的匹配度，选择最符合人类常识和审美的放置方案。
5. 批量视觉选择：
   • 将复杂的视觉选择任务分解为多个小任务，每次仅展示少量选项给MLLMs。
   • 通过递归选择的方式逐步缩小选项范围，最终确定最佳选择。
   • 有效提高了MLLMs在复杂视觉任务中的准确性和可靠性。

FirePlace应用场景

1. 建筑设计：在建筑室内设计中，快速将家具、装饰品等3D模型放置到虚拟房间中，帮助设计师快速生成多种布局方案。
2. 游戏开发：用于游戏场景的快速搭建，根据游戏剧情和场景需求，自动放置道具、家具等3D对象，提高开发效率。
3. 虚拟现实（VR）和增强现实（AR）：在VR/AR环境中，根据用户的语言指令或场景需求，实时放置虚拟物体，增强用户体验。
4. 影视制作：在影视特效制作中，快速将虚拟道具或角色放置到虚拟场景中，辅助场景搭建和镜头设计。
5. 家居电商：为家居电商平台提供虚拟展示功能，用户可以通过语言描述或图像示例，将家具放置到自己的房间模型中，预览效果。
6. 教育与培训：在虚拟教学环境中，用于创建逼真的教学场景，例如将实验器材放置到虚拟实验室中，帮助学生更好地理解和操作。

FirePlace项目入口

• 项目主页：https://fireplace3d.github.io/
• arXiv研究论文：https://arxiv.org/pdf/2503.04919