Gen-LangSplat: Generalized Language Gaussian Splatting with Pre-Trained Feature Compression

📄 arXiv: 2510.22930v1 📥 PDF

作者: Pranav Saxena

分类: cs.CV, cs.AI

发布日期: 2025-10-27

💡 一句话要点

Gen-LangSplat：利用预训练特征压缩实现通用语言高斯溅射，提升效率。

🎯 匹配领域: 支柱三：空间感知与语义 (Perception & Semantics)

关键词: 3D高斯溅射 语言场 预训练模型 特征压缩 开放词汇 人机交互 场景理解

📋 核心要点

  1. 现有LangSplat方法需要为每个场景训练一个语言自编码器进行特征压缩，导致效率瓶颈，限制了可扩展性。
  2. Gen-LangSplat使用在ScanNet上预训练的通用自编码器，无需场景特定训练，实现跨场景的语言特征压缩。
  3. 实验表明，Gen-LangSplat在保持或超过原始LangSplat查询性能的同时，显著提升了语言场构建的效率。

📝 摘要（中文）

在3D环境中建模开放词汇语言场对于直观的人机交互至关重要。LangSplat等现有方法利用3D高斯溅射高效构建语言场，编码从CLIP等高维模型中提取的特征。然而，这种效率被场景特定的语言自编码器训练所抵消，引入了昂贵的、逐场景的优化瓶颈，阻碍了部署的可扩展性。本文提出了Gen-LangSplat，通过用大规模ScanNet数据集上预训练的通用自编码器替换场景自编码器，消除了这一需求。这种架构转变使得能够在任何新场景中使用固定的、紧凑的语言特征潜在空间，而无需任何场景特定的训练。通过消除这种依赖性，整个语言场构建过程实现了效率提升，同时提供了与原始LangSplat方法相当或超过的查询性能。为了验证设计选择，进行了全面的消融研究，通过经验确定了最佳潜在嵌入维度，并使用均方误差和原始与重投影的512维CLIP嵌入之间的余弦相似度来量化表征保真度。结果表明，通用嵌入可以高效准确地支持新3D场景中的开放词汇查询，为可扩展的实时交互式3D AI应用铺平了道路。

🔬 方法详解

问题定义：LangSplat等方法在构建3D场景的语言场时，需要为每个场景单独训练一个语言自编码器来压缩CLIP特征，这导致了计算开销大、效率低下的问题，严重限制了其在实际场景中的应用和扩展。现有方法的痛点在于逐场景训练自编码器带来的高昂计算成本和时间成本。

核心思路：Gen-LangSplat的核心思路是利用预训练的通用自编码器来替代场景特定的自编码器。通过在大规模数据集（如ScanNet）上预先训练一个通用的特征压缩模型，使其能够学习到通用的语言特征表示，从而避免了在每个新场景中都进行耗时的自编码器训练。这样设计的目的是为了提高效率，降低计算成本，并实现更好的泛化能力。

技术框架：Gen-LangSplat的整体框架与LangSplat类似，仍然基于3D高斯溅射来构建语言场。主要区别在于特征压缩模块。Gen-LangSplat不再使用场景特定的自编码器，而是直接使用预训练好的通用自编码器来将CLIP特征压缩到低维潜在空间。然后，这些压缩后的特征被用于高斯溅射的优化和渲染。整个流程包括：1. 使用CLIP提取图像特征；2. 使用预训练的通用自编码器压缩特征；3. 使用压缩后的特征初始化和优化3D高斯溅射；4. 使用语言查询渲染场景。

关键创新：Gen-LangSplat最关键的创新点在于使用预训练的通用自编码器进行特征压缩，从而消除了对场景特定训练的依赖。与现有方法相比，Gen-LangSplat的本质区别在于其能够利用预先学习到的知识，快速适应新的场景，而无需进行额外的训练。这大大提高了效率，并使得该方法更具可扩展性。

关键设计：Gen-LangSplat的关键设计包括：1. 使用大规模ScanNet数据集进行自编码器的预训练，以学习通用的语言特征表示；2. 通过消融实验确定最佳的潜在嵌入维度，以平衡表征能力和计算效率；3. 使用均方误差和余弦相似度等指标来评估压缩后的特征与原始CLIP特征之间的相似度，以确保表征的保真度；4. 损失函数的设计可能包括重构损失（用于训练自编码器）和渲染损失（用于优化高斯溅射）。

📊 实验亮点

Gen-LangSplat通过使用预训练的通用自编码器，显著提升了语言场构建的效率，无需场景特定的训练。实验结果表明，Gen-LangSplat在保持与原始LangSplat相当甚至更优的查询性能的同时，极大地降低了计算成本。消融研究确定了最佳的潜在嵌入维度，并验证了通用嵌入能够高效准确地支持新3D场景中的开放词汇查询。

🎯 应用场景

Gen-LangSplat可应用于各种需要3D场景理解和交互的领域，如机器人导航、虚拟现实、增强现实、智能家居等。它能够让AI系统更好地理解和响应人类的语言指令，从而实现更自然、更直观的人机交互。该研究的实际价值在于降低了3D语言场构建的成本，提高了效率，为大规模部署交互式3D AI应用奠定了基础。未来，Gen-LangSplat有望成为构建智能环境的关键技术。

📄 摘要（原文）

Modeling open-vocabulary language fields in 3D is essential for intuitive human-AI interaction and querying within physical environments. State-of-the-art approaches, such as LangSplat, leverage 3D Gaussian Splatting to efficiently construct these language fields, encoding features distilled from high-dimensional models like CLIP. However, this efficiency is currently offset by the requirement to train a scene-specific language autoencoder for feature compression, introducing a costly, per-scene optimization bottleneck that hinders deployment scalability. In this work, we introduce Gen-LangSplat, that eliminates this requirement by replacing the scene-wise autoencoder with a generalized autoencoder, pre-trained extensively on the large-scale ScanNet dataset. This architectural shift enables the use of a fixed, compact latent space for language features across any new scene without any scene-specific training. By removing this dependency, our entire language field construction process achieves a efficiency boost while delivering querying performance comparable to, or exceeding, the original LangSplat method. To validate our design choice, we perform a thorough ablation study empirically determining the optimal latent embedding dimension and quantifying representational fidelity using Mean Squared Error and cosine similarity between the original and reprojected 512-dimensional CLIP embeddings. Our results demonstrate that generalized embeddings can efficiently and accurately support open-vocabulary querying in novel 3D scenes, paving the way for scalable, real-time interactive 3D AI applications.