FAST-Splat: Fast, Ambiguity-Free Semantics Transfer in Gaussian Splatting
作者: Ola Shorinwa, Jiankai Sun, Mac Schwager
分类: cs.CV
发布日期: 2024-11-20 (更新: 2025-03-12)
💡 一句话要点
FAST-Splat：快速无歧义的高斯溅射语义迁移方法
🎯 匹配领域: 支柱二：RL算法与架构 (RL & Architecture) 支柱三：空间感知与语义 (Perception & Semantics)
关键词: 高斯溅射 语义分割 开放集学习 三维重建 自然语言查询
📋 核心要点
- 现有语义高斯溅射方法存在训练和渲染速度慢、内存占用高以及语义对象定位不明确等问题。
- FAST-Splat通过开放集语义蒸馏，直接用语义代码增强高斯分布，保留了高斯溅射的快速训练和渲染优势。
- 实验结果表明，FAST-Splat在训练速度、渲染速度和内存使用方面均优于现有方法，并保持了良好的语义分割性能。
📝 摘要（中文）
本文提出FAST-Splat，一种快速、无歧义的语义高斯溅射方法，旨在解决现有语义高斯溅射方法的主要局限性，即：训练和渲染速度慢、内存使用量高以及语义对象定位模糊。我们采用自下而上的方法推导FAST-Splat，打破了封闭集语义蒸馏的限制，从而实现开放集（开放词汇）语义蒸馏。这种关键方法使FAST-Splat能够提供精确的语义对象定位结果，即使在用户提供模糊的自然语言查询时也是如此。此外，通过充分利用高斯溅射场景表示的显式形式，FAST-Splat保留了高斯溅射卓越的训练和渲染速度。具体而言，现有语义高斯溅射方法将语义蒸馏到单独的神经场中，或利用神经模型进行降维，而FAST-Splat直接用特定的语义代码增强每个高斯分布，从而保留了高斯溅射在训练、渲染和内存使用方面的优势。这些高斯特定的语义代码与哈希表一起，能够使用开放词汇用户提示来衡量语义相似性，并使FAST-Splat能够响应明确的语义对象标签和3D掩码，这与先前的方法不同。实验表明，与最佳的竞争语义高斯溅射方法相比，FAST-Splat的训练速度快6到8倍，渲染速度快18到51倍，并且所需的GPU内存减少约6倍。此外，与现有方法相比，FAST-Splat实现了相对相似或更好的语义分割性能。在审核期结束后，我们将提供项目网站和代码库的链接。
🔬 方法详解
问题定义：现有语义高斯溅射方法在训练和渲染速度、内存占用以及语义对象定位的准确性方面存在局限性。具体来说，将语义信息融入高斯溅射场景表示时，传统方法要么依赖于额外的神经场进行语义蒸馏，要么使用神经网络进行降维，这导致计算开销增加，训练和渲染速度下降，并且难以处理开放词汇的语义查询。此外，语义对象定位的模糊性也是一个挑战。
核心思路：FAST-Splat的核心思路是直接将语义信息编码到每个高斯分布中，避免使用额外的神经场或神经网络进行语义蒸馏或降维。通过这种方式，可以最大限度地保留高斯溅射的快速训练和渲染优势。此外，采用开放集语义蒸馏，允许模型处理更广泛的语义查询，并使用哈希表来加速语义相似性搜索和对象定位。
技术框架：FAST-Splat的整体框架包括以下几个主要步骤：1) 使用高斯溅射表示场景；2) 利用开放集语义蒸馏获取语义信息；3) 将语义代码直接附加到每个高斯分布；4) 使用哈希表存储语义代码，加速语义相似性搜索；5) 根据用户提供的自然语言查询，检索相关的语义代码，并生成语义对象标签和3D掩码。
关键创新：FAST-Splat最重要的创新点在于直接将语义信息编码到高斯分布中，并采用开放集语义蒸馏。与现有方法相比，这避免了额外的计算开销，提高了训练和渲染速度，并能够处理开放词汇的语义查询。此外，使用哈希表加速语义相似性搜索也是一个关键创新。
关键设计：FAST-Splat的关键设计包括：1) 语义代码的维度选择，需要在语义表达能力和计算效率之间进行权衡；2) 哈希表的设计，包括哈希函数的选择和冲突处理策略；3) 开放集语义蒸馏的实现细节，例如如何选择合适的预训练模型和如何处理未知的语义类别；4) 损失函数的设计，用于优化语义代码的编码，确保语义相似的对象具有相似的语义代码。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
实验结果表明，FAST-Splat在训练速度上比现有语义高斯溅射方法快6到8倍，渲染速度快18到51倍，并且所需的GPU内存减少约6倍。此外，FAST-Splat在语义分割性能方面与现有方法相当甚至更好。这些结果表明，FAST-Splat在效率和准确性方面都具有显著优势。
🎯 应用场景
FAST-Splat具有广泛的应用前景，包括：机器人导航、自动驾驶、增强现实、虚拟现实、三维场景编辑等。该方法可以用于快速构建具有语义信息的3D场景地图，并支持基于自然语言的场景交互和对象定位。未来，FAST-Splat可以进一步扩展到动态场景和大规模场景，为各种应用提供更强大的支持。
📄 摘要（原文）
We present FAST-Splat for fast, ambiguity-free semantic Gaussian Splatting, which seeks to address the main limitations of existing semantic Gaussian Splatting methods, namely: slow training and rendering speeds; high memory usage; and ambiguous semantic object localization. We take a bottom-up approach in deriving FAST-Splat, dismantling the limitations of closed-set semantic distillation to enable open-set (open-vocabulary) semantic distillation. Ultimately, this key approach enables FAST-Splat to provide precise semantic object localization results, even when prompted with ambiguous user-provided natural-language queries. Further, by exploiting the explicit form of the Gaussian Splatting scene representation to the fullest extent, FAST-Splat retains the remarkable training and rendering speeds of Gaussian Splatting. Precisely, while existing semantic Gaussian Splatting methods distill semantics into a separate neural field or utilize neural models for dimensionality reduction, FAST-Splat directly augments each Gaussian with specific semantic codes, preserving the training, rendering, and memory-usage advantages of Gaussian Splatting over neural field methods. These Gaussian-specific semantic codes, together with a hash-table, enable semantic similarity to be measured with open-vocabulary user prompts and further enable FAST-Splat to respond with unambiguous semantic object labels and $3$D masks, unlike prior methods. In experiments, we demonstrate that FAST-Splat is 6x to 8x faster to train, achieves between 18x to 51x faster rendering speeds, and requires about 6x smaller GPU memory, compared to the best-competing semantic Gaussian Splatting methods. Further, FAST-Splat achieves relatively similar or better semantic segmentation performance compared to existing methods. After the review period, we will provide links to the project website and the codebase.