在三维空间理罢职务中，让视觉讲话模子（VLM）生成结构合理、物理一致的场景布局照旧一项挑战。以"请将这些居品合理摆放在房间中"为例，现存模子尽管大致识别图像中的物体，致使给出语义连贯的布局刻画エロ漫画 巨乳，但闲居短少对三维空间结构的着实建模，难以得志基本的物理管束与功能合感性。

为了管理这一问题，已有商议尝试聘用多智能体交互（multi-agent interaction）法子，通过多个讲话模子或代理之间的迭代协商与考证优化布局抛弃。但是，这类法子不仅计较本钱高，而且在迭代过程中容易堕入死锁，导致无法抑制至有用解。

另一类方规定通过构建大鸿沟着实房间布局的刻画语料，集结监督微调（Supervised Fine-Tuning， SFT）对模子进行测验。这种方式不错在一定进度上普及模子基础才能，但受到空间任务自己的截至：空间布局任务不存在独一的圭表谜底。关于并吞个输入，合理的三维布局不错有多种形态，因此以单一 ground truth 为监督信号的 SFT 法子无法全面秘密可能的合相识空间，截至了模子的泛化才能与生成各种性。

针对这一挑战，西北大学计较机系与基础模子与生成式 AI 中心的商议东说念主员潘震宇 ( Zhenyu Pan ) 以十分导师刘晗 ( Han Liu ) 提倡了中枢问题：是否不错通过章程驱动的强化学习战略，为视觉讲话模子注入空间推理才能？

三维布局任务具备强化学习适用的些许要道特点：

不存在圭表解，见识是生成得当管束的各种性解；

短少精准标注，导致监督信号稀缺；

存在可圭表化检测的见识函数，如物体重迭、越界、功能逻辑合感性等。

强化学习（Reinforcement Learning）通过奖励函数（reward function）而非依赖东说念主工标注，指点模子在与环境交互中接续优化战略。这使其自然适用于空间布局这类短少独一圭表谜底、解空间复杂各种的任务。比年来，集结章程奖励机制的强化微调范式（Reinforcement Fine-Tuning， RFT）已在结构化任务中获取显贵效果，如文本生成、数学推理、代码相识等，典型代表包括 DeepSeek-R1 和 OpenAI o1。

但是，在三维空间推理这一和会视觉、讲话与结构相识的多模态任务中，这一战略仍未被充分探索。

为此，他们提倡了 MetaSpatial 框架。该法子初次将基于章程奖励的 RFT 战略得手迁徙至视觉讲话模子（VLMs）的空间布局场景中，在仅使用约 50 条无 ground truth 数据的条目下，即可显贵普及模子的空间推理才能与布局生成质料。

具体而言，MetaSpatial 构建了一套可圭表化评估的奖励函数，掂量布局结构是否合理、是否得志物理管束，以及是否得当用户偏好。同期引入多轮布局 refinement 机制，指点模子在测验过程中巩固优化空间有诡计。借助这一战略，模子无需依赖大鸿沟标注数据，即可学习到具备泛化才能与结构安妥性的空间推理战略。

实验抛弃败露，MetaSpatial 在多个空间生成目的上显贵优于传统 SFT 法子，充分考证了基于章程奖励的强化学习在三维空间智能建模中的有用性与通用性。

MetaSpatial：引入 R1 打破 3D 空间推理壁垒

MetaSpatial 将测验 3D 空间推理过程建模为一个多轮有诡计过程，其基本形态是：给定一组多模态输入，模子通过一系列推理设施生成结构化布局输出，并基于可圭表化评估的奖励信号进行战略优化。

输入与输出形态

在每一轮交互中，MetaSpatial 的输入包括：

场景图像或房间结构图；

房间的几何尺寸信息（长、宽、高）；

用户提供的偏好刻画（如功能用途、立场要求等）；

需要布局的见识物体列表（包含物体类型、情景等）。

模子输出为两个部分：

讲话化的推理过程：纪录模子在布局时的有诡计根由；

结构化布局 JSON：每个物体的三维坐标位置（x， y， z）和称号等，看成布局抛弃。

The goal is to arrange the objects in a dinning room setting that includes a ，...， and respect the spatial constraints and user preferences. Here's how we can approach this:

1. **Kitchen Island**: Place it centrally ...2. **Hanging Pot Rack**: Hang it above ......Let's compute the positions:- **Kitchen Island**: ( 3， 2.5， 0.45 ) - **Hanging Pot Rack**: ( 3， 2.5， 0.65 ) ...Now， let's generate the JSON output.

[ {"new_object_id": "kitchen_island_1"， "x": 3.0， "y": 2.5， "z": 0.45}， ...... ]

该布局 JSON 文献既看成最终输出，也看成强化学习中的环境情景，用于评估和反馈。

奖励函数与处分机制假想

为了掂量布局抛弃的利弊，MetaSpatial 构建了三级奖励信号，辨认从结构正当性、物理合感性和主不雅偏好三个维度评价模子输出：

1. 形态奖励（Format Reward）

查验输出的 JSON 是否竣工；

系数见识物体是否都被秘密；

每个物体是否都包含竣工的空间参数（x/y/z 坐标、尺寸、见识等）。

2. 物理奖励（Physics Reward）

期骗输出中的几何信息重建场景；

计较是否存在物体之间的重迭（collision）；

查验物体是否越界、浮空或违背场景范围；

对不得志物理管束的比例部分施加处分。

3. 物理奖励（Physics Reward）

将输出布局通过剧本用 Blender渲染为三维场景图；

输入至 GPT-4o 进行审好意思评分；

详细评分其物理一致性、好意思学质料与用户偏好匹配度。

{'realism_and_3d_geometric_consistency': {'mean': 5.0， 'std': 0.0}， 'functionality_and_activity_based_alignment': {'mean': 6.0， 'std': 0.0}， 'layout_and_furniture': {'mean': 5.0， 'std': 0.0}， 'color_scheme_and_material_choices': {'mean': 4.0， 'std': 0.0}， 'overall_aesthetic_and_atmosphere': {'mean': 4.0， 'std': 0.0}}

最终奖励为三者的加权组合，提供连气儿型反馈信号，以供强化学习优化使用。

Trajectory 生成与多轮布局优化

与传长入次性生成不同，MetaSpatial 在测验阶段聘用multi-turn rollout战略，允许模子对布局抛弃进行多轮 refinement：

开动布局生成后，模子可稽查我方生成的坐标结构与得分；

把柄奖励反馈进行布局更新并重复多轮；

每一轮的输入、输出、奖励组成一条布局轨迹（trajectory）；

多轮优化后录取最终布局看成面前 episode 的最终抛弃。

这种机制不仅提高了模子的布局才能，也为战略测验提供了更多的高质料有诡计旅途。

战略优化：基于 GRPO 的强化学习测验

为完了沉静、高效的战略更新，MetaSpatial 引入了Group Relative Policy Optimization（GRPO）。与旧例的战略梯度法子不同，GRPO 不依赖于单条轨迹进行更新，而是期骗并吞输入样本生成的多条 trajectory看成一个 group 进行比较性学习。

具体过程如下：

关于每组输入，扩充屡次 layout generation，得到些许个轨迹；

比较这些候选轨迹的奖励得分，计较相对上风；

把柄组内得分排序抛弃，优化战略辘集，使高奖励轨迹的概率加多，低奖励轨迹的概率下落；

幸免了对某一"豪阔最优"解的依赖，普及了学习过程的沉静性与战略的泛化才能。

借助 GRPO，MetaSpatial 大致在样本小数（如仅 50 条无标注数据）的情况下，沉静学得安妥性强的空间有诡计才能。

MetaSpatial 实验抛弃

1. Qwen2.5 的 7B 和 3B 两个视觉讲话模子（VLM）都从 MetaSpatial 框架中受益，但其中 7B 模子的性能普及愈加显贵。比拟之下，3B 模子仍然在输出形态的生成方面存在转折，比如无法弥远保抓与输入一致的物体数目和称号，或是未能为系数物体抓续沉静地提供竣工的三维坐标（x， y， z）。

2. 实验抛弃标明，MetaSpatial 大致有用普及 Qwen2.5-VL 的 3B 和 7B 模子的空间布局才能，但其中 7B 模子的普及愈加显着。具体施展为：跟着测验的进行，7B 模子大致生成更长、更沉静、结构更明晰的反映，而 3B 模子的输出则施展出较大的不一致性，其反映长度波动较大，最小值和最大值之间频频跳变，败走漏在保抓输出形态一致性方面的转折（举例：物体数目正确、结构化空间坐标竣工等）。比拟之下，7B 模子的反映愈加沉静，这也进一步印证了一个趋势：鸿沟更大的模子在强化学习驱动的空间推理任务中更具安妥才能。

3. 在" RL-Before vs RL-After "的对比实验中，MetaSpatial 框架在普及模子三维空间推理才能方面的效果得到了明晰体现。强化学习测验前，模子生成的物体布局大都芜乱、错位，且常出现物体飘浮、重迭或放弃在不得当物理规定的位置等问题。测验后，生成的布局则变得愈加结构化、传神，而况在语义上愈加连贯，施展出更强的空间感知才能、物体对王人才能以及功能合感性。

这些抛弃进一步强化了一个中枢论断：强化学习大致有用优化视觉讲话模子的空间推理战略，使其具备更当然、更实用的三维场景生成才能，可平凡应用于如元天地、AR/VR 以及游戏成立等多种现实场景中。

回想

总的来说，MetaSpatial 的孝敬主要有底下四部分：

提倡 MetaSpatial 框架：提倡了 MetaSpatial，第一个基于强化学习（RL）的三维空间推理框架，使视觉讲话模子（VLMs）大致在无需复杂后处理的情况下成功生成结构合理的三维场景。

引入多轮布局优化机制与 GRPO 战略：假想了一种多轮布局 refinement 机制，集结 Group Relative Policy Optimization（GRPO）法子，使模子能通过屡次转念与推理旅途，学习更具泛化性与安妥性的空间推理才能。

构建三重奖励体系：假想了一套结构化评估体系，涵盖形态检测、物理合感性检测与基于渲染的视觉评价，为强化学习提供自安妥、可膨大的奖励信号。

考证法子有用性：在多种模子和空间场景上进行的实考证实，MetaSpatial 能显贵普及模子在三维场景生成中的布局连贯性、物理一致性和举座质料。

现在，技俩已全面开源，包含测验代码、评测历程、数据集生成剧本以及竣工的数据集。

技俩地址：  https://github.com/PzySeere/MetaSpatial

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