HyperCL：用双曲对比学习从语言学习 3D 形状表示

针对多模态 3D 预训练中渲染图像监督不可靠的问题，研究者提出 Hyperbolic Contrastive Learning（HyperCL），仅从语言学习可迁移的 3D 表示，将 3D 表示嵌入双曲空间并施加"语言蕴含 3D 形状"的偏序关系。在相同参数预算下，该方法在 3D 形状分类上最高提升 4.6 个百分点，跨模态文本到 3D 检索提升 5.5 个百分点，代码与评测基准将公开。