量子位公众号 QbitAI

清华大学和哈佛大学团队在CVPR 2024上发布了一项突破性研究——三维语义高斯泼溅技术LangSplat。这项研究在开放文本目标定位和语义分割任务上达到了新的SOTA(State of the Art)性能,查询速度比之前的最先进方法LERF快了199倍。

LangSplat:开创性的三维语义查询技术

LangSplat结合三维高斯泼溅技术,通过在每个高斯点上编码从CLIP提取的语义特征,重建了三维语义场。该方法显著提升了查询速度和精度,为三维空间中的开放文本查询提供了一个高效且准确的解决方案。

清华&哈佛发布三维语义高斯泼溅

技术原理

  1. 结合三维高斯泼溅:LangSplat利用三维高斯泼溅技术,在每个高斯点上编码语义特征,避免了传统NeRF(Neural Radiance Fields)方法中计算成本高昂的渲染过程。
  2. 语义自编码器:首先训练特定场景下的语义自编码器,然后在场景特定的低维潜在空间(latent space)上学习语义特征,从而降低计算量。
  3. 多层次语义学习:通过使用SAM(Segment Anything Model)学习多层次语义,在不引入DINO特征的情况下,获得了更准确的语义场。

实验结果

广泛的实验结果表明,LangSplat在开放文本目标定位和语义分割任务上的性能显著超过了之前的SOTA方法LERF。在1440×1080分辨率的图像上,LangSplat的查询速度比LERF快了199倍,这一惊人的提升引发了学术界和工业界的广泛关注。

影响与前景

LangSplat的发布标志着三维语义查询技术的重大进步,尤其在开放文本查询和语义分割任务上展现了卓越的性能。该方法不仅在学术界引起了轰动,也在社交媒体上广受关注,论文视频浏览量已超过100,000次,论文代码已开源。

结论

清华大学和哈佛大学团队提出的LangSplat,通过结合三维高斯泼溅技术和语义自编码器,显著提升了三维语义场的重建速度和精度。这一创新方法在CVPR 2024上获得了Highlight认可,为三维语义查询技术的发展提供了新的思路和方向。

随着LangSplat的进一步研究和应用,我们期待看到更多关于三维语义查询技术的突破和发展。这一技术的成熟将为三维空间中的开放文本查询、语义分割等任务提供更高效和准确的解决方案,为人工智能领域带来更多可能性。

Leave a Reply

Your email address will not be published. Required fields are marked *