English(EN) LLM2R: From Large Language Models to 3D Reassemblers

LLM2R 使用大型语言模型进行3D零件组装

作者 PulseAugur 编辑部 · [1 个来源] · 2026-10-13 00:00

研究人员开发了LLM2R，这是一种新颖的方法，它将3D零件组装视为一个序列建模问题，使用预训练的仅解码器大型语言模型。该方法将零件信息压缩成几何标记，然后由使用低秩自适应（LoRA）调整的大型语言模型进行处理。LLM2R引入了可学习的摘要标记来聚合组装信息，从而通过一次前向传播即可预测所有零件的姿态，提高了准确性和可扩展性，尤其适用于具有大量零件的物体。 AI

影响这项研究展示了大型语言模型在3D重建方面的新颖应用，有望提高复杂组装任务的效率和准确性。

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LLM2R：从大型语言模型到3D重组器

LLM2R treats 3D part assembly as sequence modeling with a pretrained decoder-only LLM, using geometric tokens and learnable summary tokens to predict all part poses in a single pass with improved scalability and accuracy.

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LLM2R：从大型语言模型到3D重组器

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