Datawhale干货

作者：王泽宇，Datawhale成员

SpatialLM 介绍

前几天，“杭州六小龙”之一「群核科技」在GTC 2025大会开源了空间理解模型：SpatialLM。

SpatialLM 是一款专门为三维空间理解设计的大语言模型，通过三维点云数据，生成结构化的三维场景理解输出，包括墙壁、门、窗等建筑元素，以及带有语义类别的定向物体边界框。与传统需要专用设备进行数据采集的方法不同，SpatialLM能够处理来自多种来源的点云数据，如：单目视频序列、RGBD图像和LiDAR传感器等。

听起来很复杂，但简单地说，SpatialLM的本质就像是一台「空间翻译机」，通过视频理解物理世界的几何关系，再将其转化为机器能读懂的指令。

其工作原理如下：给定一个 RGB 视频，首先使用 MASt3R-SLAM 进行三维点云重建，然后利用 SpatialLM 将这些密集点云转化为结构化表示。点云编码器将点云信息编码为紧凑的特征表示，随后由大语言模型（LLM）生成描述场景的场景代码（scene codes），这些场景代码可以被进一步转换为三维结构布局。

SpatialLM 运行原理

SpatialLM 当前提供了 1B 和 0.5B 两种模型版本，相比于现在的 LLM 而言可以说是很小了。SpatialLM 采用多模态结构，有效地将非结构化的三维几何数据与结构化的三维表示相结合，提供高层次的语义理解。这一特性增强了其在具身机器人、自主导航等复杂三维场景分析任务中的空间推理能力。

仓库地址：

https://github.com/manycore-research/SpatialLM

ModelScope 模型地址：

1B：https://modelscope.cn/models/manycore-research/SpatialLM-Llama-1B

0.5B：https://modelscope.cn/models/manycore-research/SpatialLM-Qwen-0.5B

保姆级部署教程

官方仓库：https://github.com/manycore-research/SpatialLM

这里以 PyTorch 2.5.1+Python 3.12(ubuntu22.04)+CUDA 12.4 的云平台环境为例。

如果是本地运行，推荐 Ubuntu22.04+CUDA 12.4 的环境，按照官方教程使用 conda 创建 python3.11 环境并安装相关依赖。

参照官方教程，首先使用 conda 安装依赖:

conda install -y nvidia/label/cuda-12.4.0::cuda-toolkit conda-forge::sparsehash

使用 poetry 环境：

这里由于 SpatialLM 官方的运行要求是 Python3.12，但是现在主流的云平台提供的大多是 3.12、3.10 版本的Python，且预装好了 PyTorch，所以笔者在测试时对依赖文件pyproject.toml进行了修改。

[tool.poetry]

name= "spatiallm"

version= "0.0.1"

deion= "SpatialLM: Large Language Model for Spatial Understanding"

authors= ["ManyCore Research Team"]

license= "Llama3.2"

readme= "README.md"

[tool.poetry.dependencies]

python= ">=3.10,<3.13"

transformers= ">=4.41.2,<=4.46.1"

safetensors= "^0.4.5"

pandas= "^2.2.3"

einops= "^0.8.1"

numpy= "^1.26"

scipy= "^1.15.2"

scikit-learn= "^1.6.1"

toml= "^0.10.2"

tokenizers= ">=0.19.0,<0.20.4"

huggingface_hub= ">=0.25.0"

rerun-sdk= ">=0.21.0"

shapely= "^2.0.7"

bbox= "^0.9.4"

terminaltables= "^3.1.10"

open3d= "^0.19.0"

nvidia-cudnn-cu12= "*"

nvidia-nccl-cu12= "*"

poethepoet= {extras = ["poetry-plugin"], version = "^0.33.1"}

addict= "^2.4.0"

[tool.poe.tasks]

install-torchsparse= "pip install git+https://github.com/mit-han-lab/torchsparse.git"

[build-system]

requires= ["poetry-core", "setuptools", "wheel", "torch"]

build-backend= "poetry.core.masonry.api"

安装 poetry 依赖：

pip install poetry && poetry config virtualenvs.create false --local

poetry install

编译安装 torchsparse，可能需要一些时间：

TorchSparse是一种基于PyTorch构建的高效稀疏张量处理库，专门用于加速三维稀疏卷积神经网络的训练和推理。

poe install-torchsparse

下载官方数据集中的 ply 格式的 3D 点云数据进行测试。

点云数据（Point Cloud）是一种由大量空间点组成的数据集合，每个点记录了其在三维空间中的位置坐标，通常还包含颜色或反射强度信息，可用于精确描述三维物体或场景的空间结构。

如果想要使用自己录制的视频，可以参照MASt3R-SLAM进行三维重建。

huggingface-cli download manycore-research/SpatialLM-Testset pcd/scene0000_00.ply --repo-type dataset --local-dir .

下载 SpatialLM-Llama-1B 模型，大约需要 2.6GB：

modelscope download manycore-research/SpatialLM-Llama-1B --local_dir ./manycore-research/SpatialLM-Llama-1B

模型推理：使用 ply 格式的点云文件生成 txt 格式的用于描述 3D 空间中的实体的文本。

python inference.py --point_cloud ./pcd/scene0000_00.ply --output scene0000_00.txt --model_path ./manycore-research/SpatialLM-Llama-1B

将生成的文件合并为用于表示 3D 的文件

python visualize.py --point_cloud ./pcd/scene0000_00.ply --layout scene0000_00.txt --save scene0000_00.rrd

可视化：如果云平台无法显示，可以拷贝到本地运行，需要安装 rerun-sdk（pip install rerun-sdk）

rerun scene0000_00.rrd

效果如下：