LangSplat:一种基于3D高斯技术提高3D语言查询交互任务效率
划重点:
1. LangSplat是一种基于传统3D高斯技术的人工智能方法,用于在3D环境中进行开放式语言查询,以解决当前方法在处理速度和准确性方面的限制。
2. 该方法使用了独特的3D语言领域构建和语言嵌入技术,通过场景级语言自动编码器减少内存使用,并通过Segment Anything Model(SAM)解决复杂场景中的点模糊问题。
3. LangSplat在实验证明,相较于其他先进解决方案,如LERF,具有更快的处理速度(199倍提速)和在开放式3D语言查询任务中更高的性能,展示出更快的渲染速度和改进的精度。
人与计算机的互动中,为用户与3D环境进行沟通创造方式变得越来越重要。开放式语言查询在3D中的应用包括机器人导航和操作、3D语义理解以及编辑,因此吸引了研究者的关注。然而,当前方法在处理速度和准确性方面存在一定限制。
为了克服这些限制,来自清华大学和哈佛大学的研究人员开发了一种名为LangSplat的方法。与使用神经辐射场(NeRF)不同,研究人员采用了传统的3D高斯喷射技术。该方法首先构建一个3D语言领域,以在三维空间内生成精确高效的开放式词汇查询。每个查询都被分配一个独特的语言嵌入。
该技术使用基于图块的泼溅技术进行特征渲染。LangSplat 的独特之处在于它可以生成准确的语言特征,而无需经过计算成本高昂的过程。为了确保不同观点的一致表示,研究人员通过从各种训练角度捕获的图像块派生的 CLIP 嵌入进行监督。

此外,为了提高内存使用效率和渲染效率,研究人员使用了场景级语言自动编码器。这种方法将高维CLIP嵌入压缩成一个较低维的潜在空间,然后在解码过程中生成最终的语言嵌入,从而减少了LangSplat对CLIP嵌入的直接学习,降低了内存需求。最后,研究人员通过使用Segment Anything Model(SAM)的语义层次结构来解决复杂场景中常见的点模糊问题。这使得LangSplat能够为环境中的每个点分配精确的CLIP嵌入,从而提高了模型的准确性。

LangSplat的实验评估表明,相对于其他最先进的解决方案如LERF,LangSplat在处理速度上具有明显优势,提高了在开放式3D语言查询任务中的性能。
总的来说,LangSplat通过创新地使用3D高斯飘逸、场景级语言自动编码器和基于SAM的蒙版,是发展3D语言领域的重要一步。随着研究人员进一步关注框架的准确性和速度,LangSplat有望重新塑造在三维空间中与信息进行交互和查询的方式。
论文网址:https://arxiv.org/abs/2312.16084
项目网址:https://langsplat.github.io/
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