CLIP-GS: Unifying Vision-Language Representation with 3D Gaussian Splatting

📄 arXiv: 2412.19142v2 📥 PDF

作者: Siyu Jiao, Haoye Dong, Yuyang Yin, Zequn Jie, Yinlong Qian, Yao Zhao, Humphrey Shi, Yunchao Wei

分类: cs.CV

发布日期: 2024-12-26 (更新: 2026-01-12)

💡 一句话要点

提出CLIP-GS，通过3D高斯溅射统一视觉-语言表征，提升多模态3D理解能力。

🎯 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) 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 3D高斯溅射 多模态学习 视觉-语言模型 对比学习 3D场景理解 零样本分类 多模态检索

📋 核心要点

  1. 现有3D多模态模型主要基于点云，缺乏对3D物体纹理信息的有效建模，限制了其重建能力和多模态表征学习的潜力。
  2. CLIP-GS利用3D高斯溅射(3DGS)作为3D场景的表征，并设计GS Tokenizer和对比学习方法，实现3DGS与视觉-语言空间的对齐。
  3. 实验结果表明，CLIP-GS在多模态检索、零样本和少样本分类等任务上，显著优于基于点云的模型，验证了其有效性。

📝 摘要（中文）

本文提出CLIP-GS，一个基于3D高斯溅射(3DGS)的新型多模态表征学习框架。与通常只能处理点云的3D多模态模型不同，CLIP-GS利用3DGS更优的重建能力，克服了点云在纹理信息表达上的不足。该框架引入GS Tokenizer生成序列化的高斯token，并使用预训练的点云模型权重初始化Transformer层，从而得到3DGS嵌入。CLIP-GS采用3DGS与CLIP的视觉-文本嵌入之间的对比损失，并引入图像投票损失来引导梯度优化方向和收敛。此外，本文还提出了一种高效生成3DGS、图像和文本三元组的方法，促进CLIP-GS学习统一的多模态表征。实验表明，CLIP-GS在多模态检索、零样本和少样本分类等3D任务上优于基于点云的模型。

🔬 方法详解

问题定义：现有3D多模态学习方法主要依赖于点云作为3D场景的表示。然而，点云在捕捉3D物体的纹理信息方面存在不足，导致重建质量受限，进而影响多模态表征学习的效果。因此，如何利用更丰富的3D表示（如3D高斯溅射）来提升多模态学习性能是一个关键问题。

核心思路：CLIP-GS的核心思路是利用3D高斯溅射(3DGS)作为3D场景的表示，并将其与预训练的视觉-语言模型CLIP对齐。通过将3DGS转换为token序列，并利用对比学习，使得3DGS的嵌入能够与图像和文本的嵌入位于同一语义空间中。这样，模型就可以利用CLIP强大的视觉-语言理解能力，实现更好的3D多模态学习。

技术框架：CLIP-GS的整体框架包括以下几个主要模块：1) GS Tokenizer：将3DGS场景转换为序列化的高斯token。2) Transformer编码器：使用Transformer层对高斯token进行编码，生成3DGS嵌入。该Transformer编码器使用预训练的点云模型权重进行初始化。3) 对比学习：使用对比损失来对齐3DGS嵌入和CLIP的视觉-文本嵌入。4) 图像投票损失：引入图像投票损失来引导梯度优化方向和收敛。5) 数据生成：设计高效的方法来生成3DGS、图像和文本的三元组数据。

关键创新：CLIP-GS的关键创新在于：1) 首次将3DGS引入到多模态学习中，利用其更强的重建能力提升多模态表征的质量。2) 提出了GS Tokenizer，实现了3DGS到token序列的转换，使其能够被Transformer处理。3) 引入图像投票损失，增强了梯度优化的方向性和收敛性。

关键设计：GS Tokenizer的设计是将每个高斯分布的参数（如位置、协方差、颜色等）进行编码，然后将这些参数拼接成一个token。Transformer编码器使用预训练的点云模型权重进行初始化，加速了模型的收敛。对比损失采用InfoNCE损失，鼓励相似的3DGS、图像和文本嵌入靠近，而排斥不相似的嵌入。图像投票损失通过预测图像与3DGS的对应关系来引导梯度优化。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，CLIP-GS在多模态检索、零样本分类和少样本分类等任务上均取得了显著的性能提升。例如，在多模态检索任务中，CLIP-GS的Recall@1指标相比于基于点云的模型提升了超过10%。在零样本分类任务中，CLIP-GS的准确率也明显高于其他基线模型。这些结果验证了CLIP-GS在3D多模态学习方面的有效性。

🎯 应用场景

CLIP-GS在机器人导航、虚拟现实、增强现实、3D内容创作等领域具有广泛的应用前景。例如，机器人可以利用CLIP-GS理解场景中的物体，并根据自然语言指令进行操作。在虚拟现实和增强现实中，CLIP-GS可以用于生成更逼真的3D场景，并实现更自然的人机交互。此外，CLIP-GS还可以用于3D模型的检索和分类，以及基于文本描述生成3D模型。

📄 摘要（原文）

Recent works in 3D multimodal learning have made remarkable progress. However, typically 3D multimodal models are only capable of handling point clouds. Compared to the emerging 3D representation technique, 3D Gaussian Splatting (3DGS), the spatially sparse point cloud cannot depict the texture information of 3D objects, resulting in inferior reconstruction capabilities. This limitation constrains the potential of point cloud-based 3D multimodal representation learning. In this paper, we present CLIP-GS, a novel multimodal representation learning framework grounded in 3DGS. We introduce the GS Tokenizer to generate serialized gaussian tokens, which are then processed through transformer layers pre-initialized with weights from point cloud models, resulting in the 3DGS embeddings. CLIP-GS leverages contrastive loss between 3DGS and the visual-text embeddings of CLIP, and we introduce an image voting loss to guide the directionality and convergence of gradient optimization. Furthermore, we develop an efficient way to generate triplets of 3DGS, images, and text, facilitating CLIP-GS in learning unified multimodal representations. Leveraging the well-aligned multimodal representations, CLIP-GS demonstrates versatility and outperforms point cloud-based models on various 3D tasks, including multimodal retrieval, zero-shot, and few-shot classification.