4-LEGS: 4D Language Embedded Gaussian Splatting
作者: Gal Fiebelman, Tamir Cohen, Ayellet Morgenstern, Peter Hedman, Hadar Averbuch-Elor
分类: cs.CV, cs.GR
发布日期: 2024-10-14 (更新: 2025-02-13)
备注: Eurographics 2025. Project webpage: https://tau-vailab.github.io/4-LEGS/
💡 一句话要点
提出4-LEGS：一种语言嵌入的4D高斯溅射方法，用于时空事件定位。
🎯 匹配领域: 支柱三：空间感知与语义 (Perception & Semantics) 支柱八：物理动画 (Physics-based Animation)
关键词: 4D高斯溅射 语言嵌入 时空事件定位 动态场景建模 视频理解
📋 核心要点
- 现有方法难以将语言信息与动态3D场景建模相结合，限制了对视频内容进行细粒度时空理解和交互的能力。
- 该论文提出一种名为4-LEGS的方法，通过将语言嵌入到4D高斯溅射中，实现对动态场景的时空事件进行定位和交互。
- 实验结果表明，该系统能够在公开的3D视频数据集上，根据文本提示有效地定位人物和动物执行的各种动作。
📝 摘要（中文）
神经表示的出现彻底改变了我们对各种3D场景进行数字化观察的方式，从而能够合成从新视角渲染的逼真图像。最近，一些技术被提出，用于将这些低级表示与场景中体现的高级语义理解联系起来。这些方法将丰富的语义理解从2D图像提升到3D表示，并将高维空间特征提炼到3D空间。在这项工作中，我们有兴趣将语言与世界的动态建模联系起来。我们展示了如何将时空特征提升到基于3D高斯溅射的4D表示。这使得用户可以通过文本提示在视频中进行时空事件定位的交互式界面。我们在公开的3D视频数据集上展示了我们的系统，这些数据集包含人物和动物执行各种动作。
🔬 方法详解
问题定义：现有方法在将语言信息融入动态3D场景建模方面存在不足。虽然神经表示在静态3D场景重建方面取得了显著进展，但如何将高级语义理解（例如语言描述）与动态场景的时空信息相结合仍然是一个挑战。现有方法难以实现基于文本提示对视频中特定时空事件的精确定位和交互。
核心思路：该论文的核心思路是将语言信息嵌入到4D高斯溅射表示中，从而实现对动态场景的时空理解。通过将时空特征提升到4D空间，并利用语言信息进行指导，该方法能够建立语言与动态场景之间的联系，从而实现基于文本提示的时空事件定位。
技术框架：该方法基于3D高斯溅射，并将其扩展到4D空间以处理动态场景。整体流程包括：1）使用3D高斯溅射对视频进行建模，得到动态场景的4D表示；2）将语言信息嵌入到4D高斯溅射中，建立语言与时空特征之间的联系；3）利用嵌入的语言信息，根据文本提示定位视频中的时空事件。该框架允许用户通过文本提示与动态场景进行交互。
关键创新：该论文的关键创新在于将语言嵌入到4D高斯溅射中，从而实现对动态场景的时空理解。与现有方法相比，该方法能够更有效地将语言信息与动态场景的时空信息相结合，从而实现基于文本提示的时空事件定位。这是首次将语言嵌入到4D高斯溅射中，为动态场景的语义理解和交互提供了新的途径。
关键设计：具体的技术细节包括：如何将3D高斯溅射扩展到4D空间以处理动态场景；如何设计语言嵌入模块，将语言信息融入到4D高斯溅射中；如何设计损失函数，以优化语言嵌入和时空事件定位的性能。论文中可能还包含关于高斯溅射参数设置、网络结构选择等方面的细节。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
论文在公开的3D视频数据集上进行了实验，展示了该系统在时空事件定位方面的有效性。虽然摘要中没有提供具体的性能数据，但强调了该系统能够根据文本提示有效地定位人物和动物执行的各种动作。未来的工作可以进一步量化该方法的性能，并与其他基线方法进行比较，以更全面地评估其优势。
🎯 应用场景
该研究成果可应用于视频编辑、智能监控、人机交互等领域。例如，用户可以通过自然语言描述快速定位视频中的特定事件，实现高效的视频检索和编辑。在智能监控中，可以根据语言指令自动识别和跟踪特定目标或事件。此外，该技术还可以用于创建更自然和直观的人机交互界面，使用户能够通过语言与动态3D场景进行交互。
📄 摘要（原文）
The emergence of neural representations has revolutionized our means for digitally viewing a wide range of 3D scenes, enabling the synthesis of photorealistic images rendered from novel views. Recently, several techniques have been proposed for connecting these low-level representations with the high-level semantics understanding embodied within the scene. These methods elevate the rich semantic understanding from 2D imagery to 3D representations, distilling high-dimensional spatial features onto 3D space. In our work, we are interested in connecting language with a dynamic modeling of the world. We show how to lift spatio-temporal features to a 4D representation based on 3D Gaussian Splatting. This enables an interactive interface where the user can spatiotemporally localize events in the video from text prompts. We demonstrate our system on public 3D video datasets of people and animals performing various actions.