Click-Gaussian: Interactive Segmentation to Any 3D Gaussians
作者: Seokhun Choi, Hyeonseop Song, Jaechul Kim, Taehyeong Kim, Hoseok Do
分类: cs.CV, cs.AI, cs.GR
发布日期: 2024-07-16
备注: Accepted to ECCV 2024. The first two authors contributed equally to this work
🔗 代码/项目: PROJECT_PAGE
💡 一句话要点
提出Click-Gaussian，加速3D高斯交互分割并提升分割精度。
🎯 匹配领域: 支柱一：机器人控制 (Robot Control) 支柱三：空间感知与语义 (Perception & Semantics)
关键词: 3D高斯 交互分割 特征场学习 全局特征引导 实时渲染
📋 核心要点
- 现有3D高斯交互分割方法后处理耗时，且难以提供精细的分割结果，限制了3D场景的实时操控。
- Click-Gaussian通过学习两级粒度的可区分特征场，并引入全局特征引导学习（GFL）来解决特征场不一致问题。
- 实验表明，Click-Gaussian在分割速度上比现有方法快15-130倍，并显著提升了分割精度。
📝 摘要（中文）
本文提出Click-Gaussian，用于3D高斯交互分割，旨在解决现有方法后处理耗时和分割细节不足的问题。Click-Gaussian学习了两种粒度的可区分特征场，无需耗时的后处理即可实现分割。论文深入研究了由2D分割独立于3D场景而导致的不一致特征场学习的挑战。当来自不同视角的2D分割结果（3D分割的主要线索）冲突时，3D分割精度会下降。为了解决这些问题，论文提出了全局特征引导学习（GFL）。GFL构建来自不同视角的噪声2D分割的全局特征候选聚类，从而在训练3D高斯的特征时消除噪声。该方法每次点击运行时间为10毫秒，比以前的方法快15到130倍，同时显著提高了分割精度。
🔬 方法详解
问题定义：现有3D高斯交互分割方法存在两个主要痛点：一是分割结果噪声大，需要耗时的后处理；二是分割细节不足，难以支持精细的3D场景操控。这些问题限制了3D高斯表示在交互式编辑和场景理解方面的应用。
核心思路：Click-Gaussian的核心思路是学习可区分的特征场，并利用全局信息来引导特征学习，从而提高分割精度和效率。通过学习两级粒度的特征，模型能够更好地区分不同的对象，减少分割噪声。同时，利用全局特征引导学习（GFL）来解决由于不同视角下的2D分割不一致而导致的特征场学习问题。
技术框架：Click-Gaussian的整体框架包含以下几个主要阶段：1）从不同视角渲染3D高斯场景，并获取对应的2D图像；2）用户在2D图像上进行点击，提供交互信息；3）利用点击信息生成2D分割结果；4）构建全局特征候选聚类，利用GFL平滑噪声；5）训练3D高斯的特征场，使其能够区分不同的对象；6）根据学习到的特征场进行3D高斯分割。
关键创新：Click-Gaussian的关键创新在于：1）提出了两级粒度的可区分特征场学习方法，能够更好地捕捉对象的细节信息；2）引入了全局特征引导学习（GFL），有效地解决了由于不同视角下的2D分割不一致而导致的特征场学习问题，提高了分割精度；3）实现了快速的交互式分割，每次点击仅需10毫秒。
关键设计：GFL的关键设计在于如何构建全局特征候选聚类。具体来说，首先从不同视角的2D分割结果中提取特征，然后利用聚类算法（例如K-means）将这些特征聚类成若干个簇。每个簇代表一个潜在的对象。在训练3D高斯的特征场时，利用这些簇的信息来引导特征学习，从而消除噪声，提高分割精度。损失函数的设计也至关重要，需要同时考虑分割精度和特征的可区分性。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
Click-Gaussian在分割速度和精度上均取得了显著提升。实验结果表明，Click-Gaussian每次点击的运行时间仅为10毫秒，比现有方法快15-130倍。同时，分割精度也得到了显著提高，具体提升幅度未知（原文未提供具体数值）。
🎯 应用场景
Click-Gaussian具有广泛的应用前景，例如3D场景编辑、虚拟现实/增强现实内容创作、机器人操作等。用户可以通过简单的点击操作，快速分割和操作3D场景中的对象，从而实现高效的3D内容创作和交互。该技术还可以应用于机器人领域，帮助机器人理解和操作复杂的3D环境。
📄 摘要（原文）
Interactive segmentation of 3D Gaussians opens a great opportunity for real-time manipulation of 3D scenes thanks to the real-time rendering capability of 3D Gaussian Splatting. However, the current methods suffer from time-consuming post-processing to deal with noisy segmentation output. Also, they struggle to provide detailed segmentation, which is important for fine-grained manipulation of 3D scenes. In this study, we propose Click-Gaussian, which learns distinguishable feature fields of two-level granularity, facilitating segmentation without time-consuming post-processing. We delve into challenges stemming from inconsistently learned feature fields resulting from 2D segmentation obtained independently from a 3D scene. 3D segmentation accuracy deteriorates when 2D segmentation results across the views, primary cues for 3D segmentation, are in conflict. To overcome these issues, we propose Global Feature-guided Learning (GFL). GFL constructs the clusters of global feature candidates from noisy 2D segments across the views, which smooths out noises when training the features of 3D Gaussians. Our method runs in 10 ms per click, 15 to 130 times as fast as the previous methods, while also significantly improving segmentation accuracy. Our project page is available at https://seokhunchoi.github.io/Click-Gaussian