FMLGS: Fast Multilevel Language Embedded Gaussians for Part-level Interactive Agents
作者: Xin Tan, Yuzhou Ji, He Zhu, Yuan Xie
分类: cs.CV
发布日期: 2025-04-11
💡 一句话要点
提出FMLGS，加速3D高斯溅射中零件级交互式Agent构建与查询。
🎯 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) 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)
关键词: 3D高斯溅射 零件级交互 语义交互式辐射场 具身AI Segment Anything Model 语义偏差策略 虚拟Agent
📋 核心要点
- 现有语义交互式辐射场在零件级别交互时存在语言模糊和质量下降问题，限制了多粒度交互。
- FMLGS利用SAM2构建对象和零件级语义，并提出语义偏差策略解决语言歧义，实现高效查询。
- 实验表明，FMLGS在零件定位方面优于现有方法，速度提升显著，并集成了交互式虚拟Agent。
📝 摘要（中文）
语义交互式辐射场一直是3D现实世界应用（如具身AI）中实现场景理解和操作的有前景的骨干。然而，由于语言的模糊性和在对象组件上查询时质量下降，多粒度交互仍然是一项具有挑战性的任务。本文提出了FMLGS，一种支持3D高斯溅射（3DGS）中零件级开放词汇查询的方法。我们提出了一个高效的pipeline，用于构建和查询基于Segment Anything Model 2 (SAM2)的一致的对象级和零件级语义。我们设计了一种语义偏差策略来解决对象零件之间语言模糊的问题，该策略插值细粒度目标的语义特征以丰富信息。训练完成后，我们可以使用自然语言查询对象及其可描述的零件。与其他state-of-the-art方法的比较表明，我们的方法不仅可以更好地定位指定的零件级目标，而且在速度和准确性方面都取得了第一名的性能，其中FMLGS比LERF快98倍，比LangSplat快4倍，比LEGaussians快2.5倍。同时，我们进一步将FMLGS集成作为一个虚拟agent，它可以交互式地浏览3D场景，定位目标，并通过聊天界面响应用户需求，这证明了我们的工作在未来可以进一步扩展和应用的潜力。
🔬 方法详解
问题定义：现有方法在3D场景中进行零件级别的语义查询时，面临着语言模糊性的挑战，导致定位精度下降。此外，现有方法的速度较慢，难以支持实时的交互式应用。因此，需要一种能够快速、准确地定位3D场景中指定零件的方法。
核心思路：FMLGS的核心思路是利用Segment Anything Model 2 (SAM2)提取对象和零件级别的语义信息，并结合语义偏差策略来解决语言模糊性问题。通过插值细粒度目标的语义特征，丰富语义信息，从而提高定位精度。同时，通过优化pipeline设计，提高查询速度。
技术框架：FMLGS的整体框架包括以下几个主要阶段：1) 利用SAM2提取3D场景中对象和零件的语义信息；2) 构建基于3D高斯溅射（3DGS）的场景表示；3) 设计语义偏差策略，解决语言模糊性问题；4) 实现基于自然语言的零件级查询接口；5) 集成虚拟Agent，实现交互式场景导航和目标定位。
关键创新：FMLGS的关键创新在于：1) 提出了一种高效的pipeline，用于构建和查询一致的对象级和零件级语义；2) 设计了一种语义偏差策略，通过插值细粒度目标的语义特征，有效解决了语言模糊性问题；3) 将FMLGS集成到虚拟Agent中，实现了交互式的3D场景导航和目标定位。
关键设计：FMLGS的关键设计包括：1) 使用SAM2提取高质量的语义信息；2) 利用3DGS实现高效的场景表示；3) 设计合适的插值方法，实现语义偏差策略；4) 优化查询接口，提高查询速度；5) 设计用户友好的聊天界面，方便用户与虚拟Agent进行交互。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
实验结果表明，FMLGS在零件定位方面优于现有方法，并且在速度方面取得了显著提升。具体来说，FMLGS比LERF快98倍，比LangSplat快4倍，比LEGaussians快2.5倍。同时，FMLGS集成的虚拟Agent能够通过聊天界面响应用户需求，证明了该方法在交互式应用中的潜力。
🎯 应用场景
FMLGS可应用于具身AI、机器人导航、虚拟现实、增强现实等领域。例如，在机器人导航中，机器人可以通过自然语言指令定位场景中的特定零件，从而完成复杂的任务。在虚拟现实和增强现实中，用户可以通过自然语言与虚拟场景进行交互，实现更自然、更直观的体验。该研究的实际价值在于提高了3D场景理解和交互的效率和精度，未来有望推动相关领域的发展。
📄 摘要（原文）
The semantically interactive radiance field has long been a promising backbone for 3D real-world applications, such as embodied AI to achieve scene understanding and manipulation. However, multi-granularity interaction remains a challenging task due to the ambiguity of language and degraded quality when it comes to queries upon object components. In this work, we present FMLGS, an approach that supports part-level open-vocabulary query within 3D Gaussian Splatting (3DGS). We propose an efficient pipeline for building and querying consistent object- and part-level semantics based on Segment Anything Model 2 (SAM2). We designed a semantic deviation strategy to solve the problem of language ambiguity among object parts, which interpolates the semantic features of fine-grained targets for enriched information. Once trained, we can query both objects and their describable parts using natural language. Comparisons with other state-of-the-art methods prove that our method can not only better locate specified part-level targets, but also achieve first-place performance concerning both speed and accuracy, where FMLGS is 98 x faster than LERF, 4 x faster than LangSplat and 2.5 x faster than LEGaussians. Meanwhile, we further integrate FMLGS as a virtual agent that can interactively navigate through 3D scenes, locate targets, and respond to user demands through a chat interface, which demonstrates the potential of our work to be further expanded and applied in the future.