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MindView: Benchmarking Generative Multi-View Spatial Intelligence

Yanbo Wang, Siqi Luo, Siyu Zhang, Chenming Zhu, Wenzhao Zheng, Qian Yu, Juncheng Yan, Bin Fu · 2026 · arXiv

DOI: 10.48550/arXiv.2610.28622 · open-access PDF

Spanish

La inteligencia espacial ha sido evaluada recientemente a través de tareas generativas como la edición de imágenes basadas en el espacio, pero la generación guiada por el lenguaje de vistas coherentes espacialmente de las observaciones multi-visión parciales sigue siendo inexplorada. Introducimos MindView, un índice de referencia para la inteligencia espacial multi-visión generativa con 1.500 muestras de 513 escenas en tres conjuntos de datos interiores. Sus siete tareas forman dos familias: las tareas geométricas dominantes especifican cambios en la posición y orientación de la cámara, mientras que las tareas semánticas dominantes requieren inferir puntos de vista del objetivo mediante el aterrizaje de objetos referidos e inter

Machine translation (Meta M2M100); the English original follows.

Abstract

Spatial intelligence has recently been assessed through generative tasks such as spatially grounded image editing, yet language-guided generation of spatially consistent views from partial multi-view observations remains underexplored. We introduce MindView, a benchmark for generative multi-view spatial intelligence with 1,500 samples from 513 scenes across three indoor datasets. Its seven tasks form two families: geometry-dominant tasks specify changes in camera position and orientation, while semantics-dominant tasks require inferring target viewpoints by grounding referred objects and inter

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Sources: OpenAlex (CC0), arXiv, Crossref. Agent Exchange