SpatialLM1.1-Qwen-0.5B

SpatialLM1.1-Qwen-0.5B

读取 3D 点云并写出结构化的场景布局，包含墙、门、窗和带标签的物体框。适合从事机器人、导航和 3D 场景理解的研究人员和开发者。

由 manycore-research 在 Hugging Face 上制作。这些说明是 Mindket 根据它的模型页面和模型卡写的，模型自己的文件和许可证在 Hugging Face 上。

简介

它是什么：SpatialLM1.1-Qwen-0.5B 是一个小型语言模型，能读取 3D 点云数据，并写出场景的结构化描述。它会标出墙、门和窗，并给物体画上带方向的框并给出类别。它基于 Qwen2.5-0.5B-Instruct 构建，约有 6.04 亿参数。

适合谁：适合处理室内扫描空间，并且需要机器可读的布局而不是原始点的研究人员和开发者。

Industry | Who uses it | How they use it | Example
机器人 | 机器人开发者 | 让机器人得到房间的结构化视图 | 从一次扫描中找出门和墙
导航 | 自主系统工程师 | 把场景布局输入规划代码 | 列出带框和类别的物体
研究 | 3D 视觉研究人员 | 研究基于点云的场景理解 | 在视频或 LiDAR 采集数据上测试

如果你需要商业许可证，可以跳过，因为这个模型只允许非商业使用；如果你只处理文字和图片，也可以跳过。

用在哪里：它在 Python 中通过 transformers 库运行，支持 Windows、macOS 或 Linux。模型卡说它能处理来自多种采集方式的点云。

• 装有 transformers 库的 Python
• 由单目视频序列生成的点云
• 来自 RGBD 图像的点云
• 来自 LiDAR 传感器的点云

Use case | Who | What they get back
从扫描得到房间布局 | 机器人团队 | 以结构化输出表示的墙、门和窗
3D 物体检测 | 视觉研究人员 | 每个都带语义类别的有向框
自定义类别检测 | 开发者 | 对你指定类别的检测结果

如何设置：你需要 Python，以及把采集数据变成点云的办法。据 Hugging Face 标注，F32 权重约 2.4 GB。完整流程的运行步骤在模型卡和项目仓库里。

• Python
• 约 2.4 GB 磁盘空间，用于 F32 权重
• 你的场景的点云

1. 安装 Hugging Face 下载工具。
2. 下载模型文件。
3. 按模型卡准备点云并运行模型。

pip install -U huggingface_hub
hf download manycore-research/SpatialLM1.1-Qwen-0.5B

如何使用：你把一个空间的点云交给模型，它会用结构化列表回答，列出找到的建筑元素和物体。1.1 版还接受你想检测的类别列表。具体的运行命令在完整的模型卡里。

Tool | What it does
hf download | 把模型文件下载到你的电脑
transformers | 在 Python 中加载模型

示例：你扫描一间客厅，把采集结果转成点云，再对它运行模型。它以文字返回布局，先是墙、门和窗，然后是每个物体，作为带方向的框并附有沙发或桌子之类的类别。

新手与专家：如果你是新手，可以把它看作用文字和数字描述 3D 扫描的模型。先下载文件，再读模型卡，看看扫描如何变成点云。

如果你熟悉这个领域，1.1 版把点云分辨率提高了一倍，并使用 Sonata 点云编码器连接 Qwen 语言模型。它新增了对用户指定类别的检测。作者报告该工作被 NeurIPS 2025 接收。

从视频、RGBD 或 LiDAR 采集
转换成 3D 点云
SpatialLM 编码这些点
语言模型写出场景布局

注意事项：这个 0.5B 模型是两个 1.1 版本中较小的一个，另一个是基于 Llama 的 1B 模型。

• License: CC BY-NC 4.0，所以只能非商业使用
• Cost to run: 没有提到 API 密钥、账号或付费服务
• Data it reaches: 你输入的点云，以及从 Hugging Face 下载的文件
• Not for: 在这个许可证下做商业产品，或与 3D 场景无关的任务

Hugging Face 上的数据（2026年11月13日）

• 任务：text generation
• 框架：transformers
• 参数量：604M
• Weights: about 2.4 GB in F32; about 302 MB at 4-bit (estimate)
• Formats: Safetensors
• 最近 30 天下载：3,054
• 点赞：43
• 许可证：cc-by-nc-4.0
• 基于：Qwen/Qwen2.5-0.5B-Instruct
• Fine-tunes: 3
• 标签：transformers, safetensors, spatiallm_qwen, text-generation, conversational

链接

• 模型：https://huggingface.co/manycore-research/SpatialLM1.1-Qwen-0.5B
• 文件：https://huggingface.co/manycore-research/SpatialLM1.1-Qwen-0.5B/tree/main

获取模型

用 Hugging Face 的命令行下载它的文件：

pip install -U huggingface_hub
hf download manycore-research/SpatialLM1.1-Qwen-0.5B

然后按它的模型卡使用它。这个工具包里没有会自己运行的东西。