LangSplat: 3D Language Gaussian Splatting
作者: Minghan Qin, Wanhua Li, Jiawei Zhou, Haoqian Wang, Hanspeter Pfister
分类: cs.CV
发布日期: 2023-12-26 (更新: 2024-03-31)
备注: CVPR 2024. Project Page: https://langsplat.github.io
💡 一句话要点
LangSplat：提出基于3D高斯splatting的3D语言场，实现高效精确的开放词汇查询。
🎯 匹配领域: 支柱三：空间感知与语义 (Perception & Semantics)
关键词: 3D语言场 高斯Splatting 开放词汇查询 场景理解 CLIP SAM 神经渲染
📋 核心要点
- 现有3D语言场方法存在精度低、对象边界模糊的问题，难以支持精确的开放词汇查询。
- LangSplat利用3D高斯分布表示语言场，并结合tile-based splatting技术加速渲染，提升效率。
- LangSplat通过场景自编码器学习语言特征，并利用SAM学习分层语义，显著提升了性能。
📝 摘要（中文）
本文提出LangSplat，构建了一个3D语言场，能够在3D空间内实现精确且高效的开放词汇查询。与现有方法将CLIP语言嵌入grounding到NeRF模型中不同，LangSplat利用一组3D高斯分布来表示语言场，每个高斯分布编码从CLIP中提取的语言特征。通过采用基于tile的splatting技术渲染语言特征，避免了NeRF中固有的昂贵渲染过程。LangSplat首先训练一个场景相关的语言自编码器，然后在场景特定的潜在空间中学习语言特征，从而减轻了显式建模带来的巨大内存需求，而不是直接学习CLIP嵌入。针对现有方法在不精确和模糊的3D语言场中难以区分对象边界的问题，本文提出使用SAM学习分层语义，从而无需跨多个尺度广泛查询语言场和正则化DINO特征。大量实验结果表明，LangSplat显著优于先前的state-of-the-art方法LERF。值得注意的是，LangSplat非常高效，在1440×1080分辨率下实现了比LERF快199倍的速度。
🔬 方法详解
问题定义：现有3D语言场方法，如基于NeRF的方法，渲染成本高昂，效率低下。此外，由于语言嵌入的不精确性，难以区分场景中不同对象的边界，导致查询结果模糊。因此，需要一种更高效、更精确的3D语言场表示方法，以支持开放词汇查询。
核心思路：LangSplat的核心思路是使用3D高斯splatting来表示3D语言场。每个高斯分布都编码了从CLIP模型提取的语言特征。通过splatting技术，可以快速渲染语言特征，避免了NeRF的体积渲染过程。此外，通过学习场景特定的语言特征，可以提高语言嵌入的精度，从而更好地区分对象边界。
技术框架：LangSplat的整体框架包括以下几个主要阶段：1) 使用CLIP模型提取图像的语言特征；2) 训练一个场景相关的语言自编码器，将CLIP特征映射到低维潜在空间；3) 使用3D高斯分布表示场景，每个高斯分布编码潜在空间的语言特征；4) 使用tile-based splatting技术渲染语言特征，生成语言场；5) 使用SAM模型学习分层语义，提高对象边界的区分度。
关键创新：LangSplat的关键创新在于：1) 使用3D高斯splatting来表示3D语言场，实现了高效的渲染；2) 学习场景特定的语言特征，提高了语言嵌入的精度；3) 使用SAM模型学习分层语义，提高了对象边界的区分度。与现有方法相比，LangSplat在效率和精度上都有显著提升。
关键设计：LangSplat的关键设计包括：1) 使用tile-based splatting技术加速渲染，具体实现未知；2) 语言自编码器的网络结构和损失函数，具体实现未知；3) SAM模型的集成方式，具体实现未知；4) 3D高斯分布的参数化方式，具体实现未知。
📊 实验亮点
LangSplat在效率上显著优于现有方法。在1440×1080分辨率下，LangSplat比LERF快199倍。实验结果表明，LangSplat在语言查询精度上也优于LERF，但具体指标未知。这些结果表明，LangSplat是一种高效且精确的3D语言场表示方法。
🎯 应用场景
LangSplat在机器人导航、虚拟现实、增强现实等领域具有广泛的应用前景。例如，机器人可以根据自然语言指令在3D环境中进行导航和操作。用户可以在虚拟现实环境中通过自然语言与场景进行交互。增强现实应用可以根据用户的语言描述，在真实场景中叠加相关信息。该研究为3D场景理解和人机交互提供了新的思路。
📄 摘要（原文）
Humans live in a 3D world and commonly use natural language to interact with a 3D scene. Modeling a 3D language field to support open-ended language queries in 3D has gained increasing attention recently. This paper introduces LangSplat, which constructs a 3D language field that enables precise and efficient open-vocabulary querying within 3D spaces. Unlike existing methods that ground CLIP language embeddings in a NeRF model, LangSplat advances the field by utilizing a collection of 3D Gaussians, each encoding language features distilled from CLIP, to represent the language field. By employing a tile-based splatting technique for rendering language features, we circumvent the costly rendering process inherent in NeRF. Instead of directly learning CLIP embeddings, LangSplat first trains a scene-wise language autoencoder and then learns language features on the scene-specific latent space, thereby alleviating substantial memory demands imposed by explicit modeling. Existing methods struggle with imprecise and vague 3D language fields, which fail to discern clear boundaries between objects. We delve into this issue and propose to learn hierarchical semantics using SAM, thereby eliminating the need for extensively querying the language field across various scales and the regularization of DINO features. Extensive experimental results show that LangSplat significantly outperforms the previous state-of-the-art method LERF by a large margin. Notably, LangSplat is extremely efficient, achieving a 199 $\times$ speedup compared to LERF at the resolution of 1440 $\times$ 1080. We strongly recommend readers to check out our video results at https://langsplat.github.io/