SpatialLM登場！3D点群データから家具と壁を抽出research#llm📝 Blog|分析: 2026年2月27日 06:45•公開: 2026年2月27日 06:33•1分で読める•Qiita ML分析この記事では、3D点群データから壁やドア、家具のバウンディングボックスなどの構造要素を識別、抽出するように設計された3D Large Language Model (LLM)であるSpatialLMの、エキサイティングな能力を紹介しています。 LiDARを搭載したiPhoneからの点群データでこの技術をデモンストレーションしている点は、拡張現実やインテリアデザインなどの分野における現実世界でのアプリケーションの可能性を強調しています。重要ポイント•SpatialLMは、スマートフォンRGB画像を含むさまざまな入力方法に適応できる、3D点群データを活用しています。•このシステムは、3D空間内の家具や構造要素を識別し、可視化できます。•この記事では、点群データの生成にLiDARを搭載したiPhoneを使用し、SpatialLMのセットアップと使用方法について詳しく説明しています。引用・出典原文を見る"SpatialLMは、3D点群データから構造（壁、ドア、窓）と家具のバウンディングボックスを抽出できる3D Large Language Modelです。"QQiita ML2026年2月27日 06:33* 著作権法第32条に基づく適法な引用です。古い記事Choosing the Right AI Development Company: Key Technical Considerations for Success新しい記事MSI Unveils AI-Powered Cubi NUC for Businesses, Boosting Productivity with Copilot+関連分析researchジェフ・ディーンが語るAIの未来：誰もが50人のバーチャルインターンを持つ時代！2026年2月27日 04:15research大規模言語モデルのコンテキストウィンドウの可能性を探求2026年2月27日 08:00researchAIの急速な進化：コンピューター革命の響き2026年2月27日 08:02原文: Qiita ML