Hi-LSplat：分层 3D 语言高斯溅射
计算机视觉与模式识别
2025-06-10 v1 人工智能
摘要
使用高斯溅射（Gaussian Splatting）建模 3D 语言场以应对开放式语言查询最近受到广泛关注。然而，最近基于 3DGS 的模型利用视图相关的 2D 基础模型来细化 3D 语义，但缺乏统一的 3D 表示，导致视图不一致。此外，固有的开放词汇问题导致物体和关系描述不一致，阻碍了分层语义理解。本文提出 Hi-LSplat，一种用于 3D 开放词汇查询的视图一致性分层语言高斯溅射方法。为实现视图一致的 3D 分层语义，我们首先通过构建带层次实例聚类的 3D 分层语义树，将 2D 特征提升为 3D 特征，从而解决由 2D 语义特征导致的视图不一致问题。此外，我们引入实例级和部件级对比损失，以捕获全方位的分层语义表示。值得注意的是，我们构建了两个分层语义数据集以更好地评估模型区分不同语义层次的能力。广泛的实验表明，我们的方法在 3D 开放词汇分割和定位方面具有优势，其在分层语义数据集上的强大性能强调了其捕获 3D 场景中复杂分层语义的能力。
引用
@article{arxiv.2506.06822,
title = {Hi-LSplat: Hierarchical 3D Language Gaussian Splatting},
author = {Chenlu Zhan and Yufei Zhang and Gaoang Wang and Hongwei Wang},
journal= {arXiv preprint arXiv:2506.06822},
year = {2025}
}