ODI-Bench

全方位图像（ODIs）提供了完整的360°×180°视图，广泛应用于VR、AR和具身智能应用中。虽然多模态大型语言模型（MLLMs）在传统的2D图像和视频理解基准测试中表现出色，但它们对ODIs捕捉的沉浸式环境的理解能力尚未被充分探索。为了填补这一空白，我们首先提出了ODI-Bench，这是一个专门为全方位图像理解设计的新型综合基准测试。我们进一步引入了Omni-CoT，这是一种无需训练的方法，通过跨文本信息和视觉线索的思维链推理，显著增强了MLLMs在全方位环境中的理解能力。

Omnidirectional Images (ODIs) provide a complete 360°×180° field of view, and are widely used in VR, AR and embodied intelligence applications. While Multimodal Large Language Models (MLLMs) have achieved outstanding performance on traditional 2D image and video understanding benchmarks, their ability to comprehend the immersive environments captured by ODIs has not been fully explored. To fill this gap, we first propose ODI-Bench, a novel comprehensive benchmark specifically designed for omnidirectional image understanding. We further introduce Omni-CoT, a training-free method that significantly enhances the understanding capabilities of MLLMs in omnidirectional environments through Chain-of-Thought reasoning across textual information and visual cues.

原始信息汇总

ODI-Bench 数据集概述

数据集简介

ODI-Bench 是一个专为全方位图像理解设计的新型综合基准。全方位图像提供完整的 360° × 180° 视角，广泛应用于虚拟现实、增强现实和具身智能应用。该基准旨在评估多模态大语言模型对全方位图像所捕获的沉浸式环境的理解能力。

核心特点

• 研究背景：多模态大语言模型在传统二维图像和视频理解基准上表现出色，但其对全方位图像的理解能力尚未得到充分探索。
• 伴随方法：引入了 Omni-CoT，这是一种无需训练的方法，通过跨文本信息和视觉线索的思维链推理，显著增强多模态大语言模型在全方位环境中的理解能力。

发布与访问

• 发布日期：2026年3月9日。
• 访问地址：数据集已发布在 Hugging Face 平台（https://huggingface.co/datasets/LiuYang66/ODI-Bench/tree/main）。
• 论文状态：相关论文《ODI-Bench: Can MLLMs Understand Immersive Omnidirectional Environments?》已被 ICLR 2026 接收。

相关论文

• 标题：ODI-Bench: Can MLLMs Understand Immersive Omnidirectional Environments?
• 作者：Liu Yang, Huiyu Duan, Ran Tao, Juntao Cheng, Sijing Wu, Yunhao Li, Jing Liu, Xiongkuo Min, Guangtao Zhai
• 预印本：arXiv:2510.11549
• 年份：2025

引用信息

bibtex @article{yang2025odi, title={ODI-Bench: Can MLLMs Understand Immersive Omnidirectional Environments?}, author={Yang, Liu and Duan, Huiyu and Tao, Ran and Cheng, Juntao and Wu, Sijing and Li, Yunhao and Liu, Jing and Min, Xiongkuo and Zhai, Guangtao}, journal={arXiv preprint arXiv:2510.11549}, year={2025} }

搜集汇总

数据集介绍

构建方式

在沉浸式视觉理解领域，全方位图像凭借其360°×180°的完整视场，为虚拟现实与具身智能提供了关键的环境感知数据。ODI-Bench的构建过程严谨而系统，研究团队从多个公开的全景图像数据源中精心筛选，确保了样本的多样性与代表性。数据集的核心在于其高质量的人工标注，专家们针对每幅全方位图像设计了涵盖空间推理、物体识别与场景理解等多维度的复杂问题，并提供了详尽的参考答案与推理链。这一构建方式不仅奠定了数据集的科学性，也为全面评估多模态大语言模型在沉浸式环境中的理解能力建立了坚实基础。

使用方法

对于希望利用ODI-Bench的研究者而言，该数据集的使用途径清晰便捷。数据集已完整发布在Hugging Face平台，用户可直接下载以进行评估或模型训练。在使用时，研究者可将全方位图像与对应的问题文本输入待评估的多模态大语言模型，通过对比模型输出与数据集提供的标准答案及推理过程，定量分析模型在全方位场景理解各项任务上的性能。同时，数据集所倡导的Omni-CoT推理框架也可被集成，以探索提升模型在沉浸式环境中认知能力的有效路径，推动相关技术的迭代与发展。

背景与挑战

背景概述

随着虚拟现实、增强现实以及具身智能应用的蓬勃发展，全向图像因其能够提供360°×180°的沉浸式全景视野而成为关键数据载体。然而，尽管多模态大语言模型在传统二维图像与视频理解任务中表现卓越，其在全向环境下的感知与认知能力尚未得到系统评估。为填补这一研究空白，由上海交通大学、新疆大学及天津大学的研究团队于2025年共同构建了ODI-Bench基准数据集。该数据集旨在探究多模态大语言模型对沉浸式全向环境的理解能力，其核心研究问题聚焦于模型如何解析全景图像中的空间关系、全局上下文及复杂场景语义。作为首个针对全向图像理解的综合性基准，ODI-Bench为评估与提升模型在沉浸式环境中的智能水平提供了重要工具，对推动计算机视觉与多模态人工智能在VR/AR领域的应用具有显著影响力。

当前挑战

ODI-Bench所应对的领域挑战在于，全向图像蕴含的非欧几里得几何结构、扭曲的空间表征以及超越常规视野的丰富上下文信息，对多模态模型的场景理解与推理能力提出了严峻考验。传统模型通常基于平面投影图像进行训练，难以直接适应球面坐标下的视觉内容解析，导致在方位感知、物体空间定位及全景语义关联等任务上存在显著局限。在数据集构建过程中，研究者需克服全向图像数据标注的复杂性，包括如何高效生成覆盖全景范围的高质量问答对、确保空间指向性描述的准确性，以及设计能够全面评估模型多维认知能力的任务范式。这些挑战共同指向了开发新型评估框架与训练方法的迫切需求，以推动模型真正理解沉浸式视觉环境。

常用场景

经典使用场景

在沉浸式计算与多模态人工智能领域，ODI-Bench作为首个专为全方位图像理解设计的综合性基准，其经典应用场景集中于评估多模态大语言模型在360度全景环境中的感知与推理能力。该数据集通过构建丰富的视觉问答、场景描述与空间关系理解任务，为研究者提供了系统化的测试平台，用以检验模型在复杂沉浸式视觉输入下的表现，从而推动模型在虚拟现实、增强现实等应用中的环境理解水平。

解决学术问题

ODI-Bench核心解决了多模态大语言模型在全方位图像理解领域的能力评估缺失问题。传统基准多聚焦于平面图像，难以捕捉沉浸式环境的全局上下文与空间复杂性。该数据集通过引入链式思维推理机制，促进了模型对全景场景中文本与视觉线索的协同分析，为探索模型在非结构化、高维度视觉数据上的认知极限提供了实证基础，对扩展多模态人工智能的理论边界具有重要科学意义。

实际应用

在实际应用层面，ODI-Bench直接服务于虚拟现实、增强现实及具身智能系统的开发。通过提升模型对全方位环境的理解精度，该数据集助力于智能导航、沉浸式内容生成、交互式培训模拟等场景。例如，在VR导览或AR辅助决策中，模型能够更准确地解析周围环境，为用户提供实时、上下文相关的信息支持，从而增强用户体验与系统实用性。

数据集最近研究

最新研究方向

随着虚拟现实与增强现实技术的蓬勃发展，全向图像作为沉浸式环境的核心载体，对多模态大语言模型的场景理解能力提出了更高要求。ODI-Bench的推出，标志着该领域研究正聚焦于评估与提升模型在360度全景空间中的认知性能。前沿探索主要围绕无训练方法如Omni-CoT展开，通过思维链机制融合文本与视觉线索，以增强模型对复杂沉浸式环境的推理与解释能力。这一研究方向不仅呼应了具身智能对全景感知的迫切需求，也为多模态模型在虚拟交互、空间导航等应用场景中的实用化奠定了评估基础，具有推动下一代沉浸式计算范式演进的重要意义。