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
공간 지능은 최근에 공간 지정 이미지 편집과 같은 생성 작업을 통해 평가되었지만 부분적 멀티비전 관측에서 공간 일관성 뷰의 언어 지시 생성은 여전히 탐구되지 않았습니다. 우리는 1,500 개의 샘플을 가진 생성적 멀티비전 공간 지능의 기준 인 MindView을 소개합니다. 세 개의 실내 데이터 세트에서 513 개의 장면에서 일곱 개의 작업이 두 가족을 형성합니다 : 기하학 지배적 작업은 카메라 위치와 방향의 변화를 지정하는 반면, 세마닉 지배적 작업은 참조된 객체를 지정함으로써 목표 시각점을 추론해야합니다.
Machine translation (Meta M2M100); the English original follows.
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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