FMGS: Foundation Model Embedded 3D Gaussian Splatting for Holistic 3D Scene Understanding

📄 arXiv: 2401.01970v2 📥 PDF

作者: Xingxing Zuo, Pouya Samangouei, Yunwen Zhou, Yan Di, Mingyang Li

分类: cs.CV, cs.AI

发布日期: 2024-01-03 (更新: 2024-05-03)

备注: Project page: https://xingxingzuo.github.io/fmgs

💡 一句话要点

提出FMGS以解决3D场景理解中的几何与语义感知问题

🎯 匹配领域: 支柱三：空间感知与语义 (Perception & Semantics) 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 3D场景理解 高斯点云 视觉-语言嵌入 特征蒸馏 多模态融合 增强现实 机器人技术

📋 核心要点

  1. 现有方法在3D场景理解中难以同时捕捉几何和语义信息，导致应用效果不佳。
  2. FMGS通过将视觉-语言嵌入与3D高斯点云结合，提出了一种高效的3D模型重建与表示方法。
  3. 实验结果表明，FMGS在开放词汇物体检测中性能提升10.2%，且推理速度显著加快，达到851倍。

📝 摘要（中文）

准确感知现实世界3D物体的几何和语义特性对于增强现实和机器人应用的持续发展至关重要。为此，我们提出了基础模型嵌入的高斯点云（FMGS），将基础模型的视觉-语言嵌入整合到3D高斯点云中。该工作的关键贡献是高效地重建和表示3D视觉-语言模型。通过将图像基础模型生成的特征图蒸馏到我们的3D模型中，我们确保了高质量渲染和快速训练。此外，我们引入了一种新颖的场景表示，结合了高斯点云和多分辨率哈希编码的优势。我们的实验结果显示出显著的多视角语义一致性，在开放词汇语言基础的物体检测中超越了最先进的方法10.2%，且推理速度提高了851倍。这项研究探索了视觉、语言与3D场景表示的交集，为在不受控的现实环境中增强场景理解铺平了道路。

🔬 方法详解

问题定义：本论文旨在解决现有3D场景理解方法在几何与语义感知方面的不足，尤其是在复杂环境下的表现不佳。现有方法往往无法有效整合视觉与语言信息，导致模型的泛化能力不足。

核心思路：论文提出的FMGS方法通过将基础模型的视觉-语言嵌入与3D高斯点云技术相结合，旨在高效重建和表示3D视觉-语言模型。通过蒸馏图像基础模型生成的特征图，FMGS能够在渲染时保持高质量的语义一致性。

技术框架：FMGS的整体架构包括特征蒸馏模块、3D高斯点云表示模块和多分辨率哈希编码模块。特征蒸馏模块负责从图像基础模型提取特征，3D高斯点云模块用于构建3D场景表示，而多分辨率哈希编码则增强了模型的渲染能力。

关键创新：FMGS的主要创新在于引入了像素对齐损失，使得同一语义实体的渲染特征距离更接近，从而提高了多视角语义一致性。这一设计与传统方法相比，显著提升了模型在复杂场景中的表现。

关键设计：在关键设计方面，FMGS采用了像素对齐损失函数，以确保语义边界的准确性。此外，模型的参数设置和网络结构经过精心调整，以实现高效的训练和推理过程。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

FMGS在开放词汇语言基础的物体检测中表现出色，超越了现有最先进的方法10.2%。同时，其推理速度提升至851倍，显示出该方法在效率和效果上的显著优势，标志着3D场景理解领域的一次重要进展。

🎯 应用场景

FMGS在增强现实和机器人应用中具有广泛的潜在应用价值。通过提高3D场景的理解能力，该方法可以用于自动驾驶、虚拟现实以及智能家居等领域，推动这些技术在复杂环境中的应用和发展。未来，FMGS的研究成果有望促进更智能的交互系统和更高效的环境感知技术的实现。

📄 摘要（原文）

Precisely perceiving the geometric and semantic properties of real-world 3D objects is crucial for the continued evolution of augmented reality and robotic applications. To this end, we present Foundation Model Embedded Gaussian Splatting (FMGS), which incorporates vision-language embeddings of foundation models into 3D Gaussian Splatting (GS). The key contribution of this work is an efficient method to reconstruct and represent 3D vision-language models. This is achieved by distilling feature maps generated from image-based foundation models into those rendered from our 3D model. To ensure high-quality rendering and fast training, we introduce a novel scene representation by integrating strengths from both GS and multi-resolution hash encodings (MHE). Our effective training procedure also introduces a pixel alignment loss that makes the rendered feature distance of the same semantic entities close, following the pixel-level semantic boundaries. Our results demonstrate remarkable multi-view semantic consistency, facilitating diverse downstream tasks, beating state-of-the-art methods by 10.2 percent on open-vocabulary language-based object detection, despite that we are 851X faster for inference. This research explores the intersection of vision, language, and 3D scene representation, paving the way for enhanced scene understanding in uncontrolled real-world environments. We plan to release the code on the project page.