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。
站长之家（ChinaZ.com）1月18日 消息: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/
（举报）