TransSplat: Unbalanced Semantic Transport for Language-Driven 3DGS Editing

📄 arXiv: 2604.19571v1 📥 PDF

作者: Yanhui Chen, Jiahong Li, Jingchao Wang, Junyi Lin, Zixin Zeng, Yang Shi

分类: cs.CV

发布日期: 2026-04-21

💡 一句话要点

TransSplat：通过非平衡语义传输实现语言驱动的3DGS编辑

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

关键词: 3D高斯溅射 语言驱动编辑 语义传输 非平衡最优传输 3D场景编辑

📋 核心要点

  1. 现有语言驱动的3DGS编辑方法缺乏对2D编辑证据和3D高斯之间语义对应关系的明确建模。
  2. TransSplat通过建立可见高斯和编辑原型之间的语义传输，显式地表征了2D编辑证据和3D高斯之间的关系。
  3. 实验结果表明，TransSplat在局部编辑精度和结构一致性方面优于现有方法，有效抑制了编辑泄漏。

📝 摘要（中文）

本文提出TransSplat，一种用于语言驱动的3D高斯溅射(3DGS)编辑方法，旨在解决现有方法中2D编辑证据和3D高斯之间的语义对应问题。该方法将语言驱动的3DGS编辑形式化为多视角非平衡语义传输问题，通过建立可见高斯和特定视角的编辑原型之间的对应关系，显式地表征了2D编辑证据和3D高斯之间的语义关系。进一步地，该方法恢复了一个跨视角共享的规范3D编辑场，以指导统一的3D外观更新。此外，利用传输残差来抑制非目标区域的错误编辑，从而减轻编辑泄漏并提高局部控制精度。实验结果表明，与现有的以增强视角一致性为中心的3D编辑方法相比，TransSplat在局部编辑精度和结构一致性方面表现出更优越的性能。

🔬 方法详解

问题定义：现有语言驱动的3DGS编辑方法主要通过增强多视角一致性来改进编辑效果，但忽略了2D编辑证据和3D高斯之间的语义对应关系。这种忽略导致编辑精度不足，容易出现编辑泄漏等问题，尤其是在复杂场景中。

核心思路：TransSplat的核心思路是将语言驱动的3DGS编辑问题转化为一个多视角非平衡语义传输问题。通过建立2D编辑原型和3D高斯之间的对应关系，显式地建模它们之间的语义关系，从而更准确地指导3D场景的编辑。

技术框架：TransSplat包含以下几个主要模块：1) 2D编辑原型生成：根据语言指令，在多个视角下生成编辑原型。2) 语义传输：建立可见高斯和编辑原型之间的对应关系，计算传输矩阵。3) 3D编辑场恢复：利用传输矩阵恢复一个跨视角共享的规范3D编辑场。4) 3D外观更新：根据3D编辑场更新3D高斯的外观。5) 编辑泄漏抑制：利用传输残差抑制非目标区域的错误编辑。

关键创新：TransSplat的关键创新在于将语义传输的概念引入到语言驱动的3DGS编辑中，通过显式地建模2D编辑证据和3D高斯之间的语义关系，解决了现有方法中存在的语义对应问题。与现有方法主要关注视角一致性不同，TransSplat更关注语义的准确性。

关键设计：TransSplat使用Sinkhorn算法解决非平衡最优传输问题，得到高斯和原型之间的对应关系。损失函数包括外观损失、正则化损失和残差损失，用于优化3D编辑场和抑制编辑泄漏。网络结构方面，使用了MLP来预测每个高斯的编辑向量，并使用高斯混合模型来表示编辑原型。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，TransSplat在局部编辑精度和结构一致性方面显著优于现有方法。在定量评估中，TransSplat在多个指标上取得了最佳性能，例如，在编辑区域的Chamfer Distance指标上，TransSplat相比于基线方法提升了15%以上。定性结果也表明，TransSplat能够更准确地实现语言指令所描述的编辑效果，并有效抑制编辑泄漏。

🎯 应用场景

TransSplat在VR/AR内容创作、游戏开发、虚拟场景编辑等领域具有广泛的应用前景。用户可以通过简单的语言指令，精确地修改3D场景中的物体外观和结构，极大地降低了3D内容创作的门槛，并提升了编辑效率。该技术还有潜力应用于机器人操作和自动驾驶等领域，帮助机器人理解和执行复杂的语言指令。

📄 摘要（原文）

Language-driven 3D Gaussian Splatting (3DGS) editing provides a more convenient approach for modifying complex scenes in VR/AR. Standard pipelines typically adopt a two-stage strategy: first editing multiple 2D views, and then optimizing the 3D representation to match these edited observations. Existing methods mainly improve view consistency through multi-view feature fusion, attention filtering, or iterative recalibration. However, they fail to explicitly address a more fundamental issue: the semantic correspondence between edited 2D evidence and 3D Gaussians. To tackle this problem, we propose TransSplat, which formulates language-driven 3DGS editing as a multi-view unbalanced semantic transport problem. Specifically, our method establishes correspondences between visible Gaussians and view-specific editing prototypes, thereby explicitly characterizing the semantic relationship between edited 2D evidence and 3D Gaussians. It further recovers a cross-view shared canonical 3D edit field to guide unified 3D appearance updates. In addition, we use transport residuals to suppress erroneous edits in non-target regions, mitigating edit leakage and improving local control precision. Qualitative and quantitative results show that, compared with existing 3D editing methods centered on enhancing view consistency, TransSplat achieves superior performance in local editing accuracy and structural consistency.