GLS：基于几何感知的3D语言高斯溅射
计算机视觉与模式识别
2025-07-01 v2
摘要
最近，3D高斯溅射（3DGS）在室内表面重建和3D开放词汇分割方面取得了显著成果。本文提出GLS（Geometry-aware 3D Language Gaussian Splatting），一个基于3DGS的统一框架，用于3D表面重建和开放词汇分割。GLS通过改进锋利度和光滑度，将两种领域扩展开。对于室内表面重建，本文引入表面法线先验作为几何线索以引导渲染法线，并利用法线误差优化渲染深度。对于3D开放词汇分割，本文采用2D CLIP特征引导实例特征以增强表面光滑性，然后利用DEVA掩码维持视图一致性。大量实验表明，联合优化表面重建和3D开放词汇分割在MuSHRoom、ScanNet++和LERF-OVS数据集上均优于当前各任务的最先进方法。项目网页：https://jiaxiongq.github.io/GLS_ProjectPage。
引用
@article{arxiv.2411.18066,
title = {GLS: Geometry-aware 3D Language Gaussian Splatting},
author = {Jiaxiong Qiu and Liu Liu and Xinjie Wang and Tianwei Lin and Wei Sui and Zhizhong Su},
journal= {arXiv preprint arXiv:2411.18066},
year = {2025}
}
备注
Technical Report