4D LangSplat: 4D Language Gaussian Splatting via Multimodal Large Language Models

📄 arXiv: 2503.10437v2 📥 PDF

作者: Wanhua Li, Renping Zhou, Jiawei Zhou, Yingwei Song, Johannes Herter, Minghan Qin, Gao Huang, Hanspeter Pfister

分类: cs.CV

发布日期: 2025-03-13 (更新: 2025-04-01)

备注: CVPR 2025. Project Page: https://4d-langsplat.github.io

💡 一句话要点

提出4D LangSplat，通过多模态大语言模型实现动态场景下的4D语言高斯溅射

🎯 匹配领域: 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: 4D语言场 动态场景理解 多模态大语言模型 高斯溅射 视频字幕生成

📋 核心要点

  1. 现有方法难以处理动态场景中时序相关的开放词汇语言查询，缺乏捕捉视频时间动态的能力。
  2. 4D LangSplat利用多模态大语言模型生成高质量视频字幕，并将其嵌入作为特征监督，直接学习语言场。
  3. 实验结果表明，4D LangSplat在动态场景中实现了精确且高效的时序相关和时序无关的开放词汇查询。

📝 摘要（中文）

本文提出4D LangSplat，旨在解决动态场景中时序相关的开放词汇语言查询问题。现有方法如LangSplat虽然在静态3D场景中表现出色，但无法处理动态4D场景，因为CLIP等模型难以捕捉视频中的时间动态。为了构建精确的4D语言场，需要获取像素对齐、对象级别的视频特征，而现有视觉模型难以实现。4D LangSplat通过多模态大语言模型（MLLM）生成的对象级视频字幕直接学习语言场，避免了从视觉特征学习。具体而言，提出了一种多模态对象级视频提示方法，利用视觉和文本提示引导MLLM为视频中的对象生成详细、时间一致的高质量字幕。这些字幕通过大语言模型编码成高质量的句子嵌入，作为像素对齐、对象特定的特征监督，从而实现开放词汇文本查询。此外，考虑到4D场景中对象状态的平滑过渡，提出了一个状态可变形网络来有效地建模这些连续变化。实验结果表明，4D LangSplat在多个基准测试中，对于时间敏感和时间无关的开放词汇查询均取得了精确而高效的结果。

🔬 方法详解

问题定义：现有方法，如LangSplat，虽然在静态3D场景中表现出色，但无法直接应用于动态4D场景。主要痛点在于：CLIP等视觉模型难以捕捉视频中的时间动态信息，导致无法有效建立像素对齐、对象级别的视频特征，从而难以支持动态场景下的时序相关的开放词汇查询。

核心思路：4D LangSplat的核心思路是绕过直接从视觉特征学习语言场的过程，转而利用多模态大语言模型（MLLM）生成高质量的、对象级别的视频字幕，并将其编码为句子嵌入，作为像素对齐的特征监督信号。这样可以有效利用MLLM的强大语言理解能力，克服视觉模型在动态场景中特征提取的不足。

技术框架：4D LangSplat的整体框架包含以下几个主要阶段：1) 多模态对象级视频提示：利用视觉和文本提示引导MLLM为视频中的每个对象生成详细、时间一致的高质量字幕。2) 句子嵌入编码：使用大语言模型将生成的字幕编码为高质量的句子嵌入。3) 4D高斯溅射优化：将句子嵌入作为像素对齐的特征监督，优化4D高斯溅射表示，建立4D语言场。4) 状态可变形网络：为了建模4D场景中对象状态的平滑过渡，引入状态可变形网络。

关键创新：最重要的技术创新点在于利用多模态大语言模型生成对象级别的视频字幕，并将其作为特征监督信号，直接学习4D语言场。这与以往依赖视觉特征的方法有着本质区别，能够更好地处理动态场景中的时间信息和语义信息。

关键设计：在多模态对象级视频提示中，需要精心设计视觉和文本提示，以引导MLLM生成高质量的字幕。状态可变形网络的设计需要考虑如何有效地建模对象状态的连续变化。损失函数的设计需要平衡语言相似性和几何一致性。具体的参数设置和网络结构细节在论文中应该有更详细的描述（未知）。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

4D LangSplat在多个基准测试中取得了优异的性能，能够精确且高效地处理时间敏感和时间无关的开放词汇查询。具体性能数据和对比基线需要在论文中查找（未知），但总体而言，该方法在动态场景下的语言查询任务中表现出显著的优势。

🎯 应用场景

4D LangSplat在机器人导航、自动驾驶、视频编辑、增强现实等领域具有广泛的应用前景。例如，机器人可以根据时间相关的语言指令在动态环境中执行任务，自动驾驶系统可以理解场景中随时间变化的语义信息，视频编辑工具可以根据语言描述精确地编辑视频内容。该研究为理解和操作动态环境中的语义信息提供了新的途径。

📄 摘要（原文）

Learning 4D language fields to enable time-sensitive, open-ended language queries in dynamic scenes is essential for many real-world applications. While LangSplat successfully grounds CLIP features into 3D Gaussian representations, achieving precision and efficiency in 3D static scenes, it lacks the ability to handle dynamic 4D fields as CLIP, designed for static image-text tasks, cannot capture temporal dynamics in videos. Real-world environments are inherently dynamic, with object semantics evolving over time. Building a precise 4D language field necessitates obtaining pixel-aligned, object-wise video features, which current vision models struggle to achieve. To address these challenges, we propose 4D LangSplat, which learns 4D language fields to handle time-agnostic or time-sensitive open-vocabulary queries in dynamic scenes efficiently. 4D LangSplat bypasses learning the language field from vision features and instead learns directly from text generated from object-wise video captions via Multimodal Large Language Models (MLLMs). Specifically, we propose a multimodal object-wise video prompting method, consisting of visual and text prompts that guide MLLMs to generate detailed, temporally consistent, high-quality captions for objects throughout a video. These captions are encoded using a Large Language Model into high-quality sentence embeddings, which then serve as pixel-aligned, object-specific feature supervision, facilitating open-vocabulary text queries through shared embedding spaces. Recognizing that objects in 4D scenes exhibit smooth transitions across states, we further propose a status deformable network to model these continuous changes over time effectively. Our results across multiple benchmarks demonstrate that 4D LangSplat attains precise and efficient results for both time-sensitive and time-agnostic open-vocabulary queries.