GS-CLIP: Gaussian Splatting for Contrastive Language-Image-3D Pretraining from Real-World Data

📄 arXiv: 2402.06198v2 📥 PDF

作者: Haoyuan Li, Yanpeng Zhou, Yihan Zeng, Hang Xu, Xiaodan Liang

分类: cs.CV

发布日期: 2024-02-09 (更新: 2024-02-13)

备注: The content of the technical report needs to be updated and retracted to avoid other impacts

💡 一句话要点

提出GS-CLIP以解决3D点云表示与2D对应关系的差距问题

🎯 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: 多模态预训练 3D表示 高斯喷涂 视觉-语言模型 物体识别 点云处理

📋 核心要点

  1. 现有的点云表示方法在物体表面形状信息的保留上存在不足，导致渲染结果与2D图像之间的对应关系不佳。
  2. GS-CLIP通过引入3D高斯喷涂技术，结合预训练的视觉-语言模型，增强了3D表示的对齐能力。
  3. 实验结果表明，GS-CLIP在多个挑战性任务上显著提升了性能，超越了现有的最佳结果。

📝 摘要（中文）

3D形状以点云形式表示在多模态预训练中取得了进展，旨在对齐图像和语言描述，这对物体识别、分类和检索至关重要。然而，点云的离散表示丧失了物体表面形状信息，造成渲染结果与2D对应关系之间的差距。为了解决这一问题，本文首次将3D高斯喷涂（3DGS）引入多模态预训练，以增强3D表示。GS-CLIP利用预训练的视觉-语言模型，在大量真实世界图像-文本对上学习共同的视觉和文本空间，并学习一个3D编码器，以对齐每个物体优化的3DGS。此外，提出了一种新颖的高斯感知融合方法，以提取和融合全局显式特征。作为一种通用的语言-图像-3D预训练框架，GS-CLIP对3D骨干网络是不可知的。实验表明，GS-CLIP显著提升了当前最先进的性能，超越了之前的最佳结果。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决3D点云表示中丧失物体表面形状信息的问题，现有方法在渲染结果与2D对应关系上存在明显差距。

核心思路：GS-CLIP通过引入3D高斯喷涂（3DGS）技术，结合预训练的视觉-语言模型，旨在增强3D表示的对齐能力，从而缩小3D与2D之间的差距。

技术框架：GS-CLIP的整体架构包括三个主要模块：预训练的视觉-语言模型、3D编码器和高斯感知融合模块。首先，通过视觉-语言模型学习共同的视觉和文本空间；然后，使用3D编码器对每个物体的3DGS进行优化；最后，通过高斯感知融合提取和融合全局特征。

关键创新：GS-CLIP的主要创新在于首次将3D高斯喷涂引入多模态预训练，显著提升了3D表示的质量和对齐能力，与现有方法相比，能够更好地保留物体表面形状信息。

关键设计：在设计中，GS-CLIP采用了特定的损失函数以优化3DGS的对齐效果，并在网络结构上进行了调整，以适应不同的3D骨干网络，确保其通用性。实验中还对参数设置进行了细致调优，以达到最佳性能。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

在多个挑战性任务上的实验结果显示，GS-CLIP显著提升了性能，超越了之前的最佳结果，具体提升幅度达到XX%（具体数据未知），展示了其在多模态预训练中的有效性和优势。

🎯 应用场景

GS-CLIP的研究成果在多个领域具有潜在应用价值，包括自动驾驶、机器人视觉、虚拟现实和增强现实等。通过提高3D表示的质量和对齐能力，该方法可以改善物体识别和分类的准确性，进而推动相关技术的发展和应用。

📄 摘要（原文）

3D Shape represented as point cloud has achieve advancements in multimodal pre-training to align image and language descriptions, which is curial to object identification, classification, and retrieval. However, the discrete representations of point cloud lost the object's surface shape information and creates a gap between rendering results and 2D correspondences. To address this problem, we propose GS-CLIP for the first attempt to introduce 3DGS (3D Gaussian Splatting) into multimodal pre-training to enhance 3D representation. GS-CLIP leverages a pre-trained vision-language model for a learned common visual and textual space on massive real world image-text pairs and then learns a 3D Encoder for aligning 3DGS optimized per object. Additionally, a novel Gaussian-Aware Fusion is proposed to extract and fuse global explicit feature. As a general framework for language-image-3D pre-training, GS-CLIP is agnostic to 3D backbone networks. Experiments on challenging shows that GS-CLIP significantly improves the state-of-the-art, outperforming the previously best results.