高分作业！Uni3D：3D根底大模型改写多个SOTA！

  在本文中，咱们第一次将3D根底模型成功scale up到了十亿(1B)等级量，并运用一个模型在许多3D下流运用中获得SoTA成果。代码和各个scale的模型（从6M-1B）均已开源，欢迎各位重视和运用：

  咱们首要探究了3D视觉中scale up模型参数量和一致模型架构的可能性。在NLP / 2D vision范畴，scale up大模型（GPT-4，SAM，EVA等）现已获得了很impressive的成果，但是在3D视觉中模型的scale up一直没有成功。咱们旨在将NLP/2D中scale up的成功复现到3D表征模型上。

  在这项作业中，咱们提出了一个3D根底大模型Uni3D，直接将3D backbone一致为ViT（Vision Transformer），以此运用丰厚和强壮的2D预练习大模型作为初始化。Uni3D运用CLIP模型中的文本/图画表征作为练习方针，经过学习三个模态的表征对齐（点云-图画-文本）完成3D点云对图画和文本的感知。一起，运用ViT中成功的scale up战略，咱们将Uni3D逐渐 scale up，练习了从Tiny到giant的5个不同scale的Uni3D模型，成功地将Uni3D扩展到10亿等级参数。

  原文标题：ICLR 2024 高分作业！Uni3D：3D根底大模型，改写多个SOTA！

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