Point-Bind & Point-LLM: 3D与多模态大语言模型的项目介绍与使用教程

Point-Bind & Point-LLM: 3D与多模态大语言模型的项目介绍与使用教程

Point-Bind_Point-LLM Align 3D Point Cloud with Multi-modalities for Large Language Models 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/po/Point-Bind_Point-LLM

1. 项目介绍

Point-Bind & Point-LLM 是一个开源项目，旨在将3D点云与多模态（图像、文本、音频、视频）数据进行联合嵌入，实现更高效的三维理解、生成和指令跟随。Point-Bind 是一个具有3D和多模态联合嵌入空间的模型，而 Point-LLM 是首个无需3D指令数据的三维大语言模型，它能够处理英文和中文，通过联合嵌入空间对3D多模态输入进行推理。

2. 项目快速启动

环境准备

在开始之前，请确保您的环境满足以下要求：

• Python 3.8 或更高版本
• CUDA 11.1 或更高版本（用于GPU加速）
• PyTorch 1.10.0 或更高版本

您可以通过以下命令安装所需的Python库：

pip install torch torchvision torchaudio

模型权重下载

请根据项目官方说明获取LLaMA模型权重，并放置在指定目录下：

# 示例目录结构
/path/to/llama_model_weights
├── 7B
│   ├── checklist.chk
│   ├── consolidated.00.pth
│   └── params.json
└── tokenizer.model

运行示例

以下是一个简单的Python脚本，用于通过Point-LLM模型对3D点云进行推理：

import torch
from point_bind_pointllm.data import load_and_transform_point_cloud_data
from point_bind_pointllm.llama import load, format_prompt

# 加载模型
llama_dir = "/path/to/LLaMA"
model = load("7B-beta", llama_dir, knn=True)
model.eval()

# 加载点云数据
point = load_and_transform_point_cloud_data(["../examples/airplane.pt"], device='cuda')

# 准备输入
inputs = {"Point": [point, 1]}

# 生成描述
results = model.generate(inputs, [format_prompt("请详细描述这个3D物体：")], max_gen_len=256)
print(results[0].strip())

3. 应用案例和最佳实践

点云与文本对比

运行以下脚本，比较点云与文本之间的相似度矩阵：

python demo_text_3d.py

点云与音频对比

运行以下脚本，比较点云与音频之间的相似度矩阵：

python demo_audio_3d.py

零样本3D任务

对于3D零样本分类任务，请按照以下步骤操作：

1. 下载ModelNet40数据集并放置在指定目录。
2. 运行脚本进行模型训练。

bash scripts/pointbind_i2pmae.sh
# 或者
bash scripts/pointbind_pointbert.sh

4. 典型生态项目

目前，Point-Bind & Point-LLM 项目并没有明确列出其典型生态项目。但是，其研究成果可以广泛应用于机器人视觉、增强现实（AR）、虚拟现实（VR）等领域，为这些领域提供强大的三维数据处理和生成能力。

Point-Bind_Point-LLM Align 3D Point Cloud with Multi-modalities for Large Language Models 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/po/Point-Bind_Point-LLM