テキストが 2 次元の平面に限定されなくなり、ペイントのように 3 次元の空間に飛び散り、現実世界と対話できるようになると想像してください。それはどのようなものになるでしょうか。清華大学とハーバード大学の研究チームは、現実世界のオープン テキスト クエリにおいて画期的な画期的なブラック テクノロジである LangSplat を共同開発しました。このテクノロジーは、3 次元ガウス スプラッシュ テクノロジーを使用して、3 次元空間でテキストを「生きた」ものにし、3D シーンの理解とインタラクションに革命的な変化をもたらします。
この 3 次元の世界では、私たちは言葉を使ってすべてを説明し、言語を使って世界を探索します。しかし、テキストを 3 次元空間に直接「スプラッシュ」できたらどうなるか考えたことはありますか?
最近、清華大学とハーバード大学の一流の学者がそのようなブラックテクノロジー、LangSplatを開発しました。 3 次元ガウス スプラッシュ テクノロジーを使用して、3 次元空間でテキストを「生きた」ものにし、現実世界でオープン テキスト クエリを実現します。
プロジェクトアドレス: https://github.com/minghanqin/LangSplat
3D ゲームをプレイしていて、隠された剣を見つけたいと想像してください。 「剣」という単語を入力するだけで、LangSplat は広大なシーン内でその位置を正確に特定できます。すごいと思いませんか？
速度と精度が 2 倍に飛躍
LangSplat の最大のハイライトは、そのスピードと正確さです。
速度: 1080P 解像度では、クエリ速度が従来の方法よりも 200 倍速くなります。これは、進行状況バーを待たずに即座にフィードバックを取得できることを意味します。
精度: 階層的な意味学習を通じて、3 次元の意味フィールドがより明確になり、ターゲットの境界があいまいなくなります。虫眼鏡を使って細部を観察するようなもので、隅々まで明らかになります。
テクノロジーの背後にあるブラックテクノロジー
LangSplat のコア テクノロジーには次のものが含まれます。
階層的意味学習: セグメント何でもモデル (SAM) を使用して、全体から部分までマルチレベルの意味を学習し、各オブジェクトを正確に認識できるようにします。
3 次元ガウス スプラッシュ: 3D 空間では、ガウス分布を使用してセマンティック情報を表現し、各ガウス ポイントが豊富なセマンティック特徴をエンコードします。
シーン オートエンコーダー: 高次元特徴のストレージ問題を解決するために、LangSplat はシーン固有のオートエンコーダーを構築してセマンティック特徴の次元を削減し、メモリを節約するだけでなく効率も向上させます。
アプリケーションの可能性は無限です
LangSplat の出現により、3D シーンの理解に新たな扉が開かれました。ロボット ナビゲーション、拡張現実、3D 編集のいずれであっても、その才能を発揮できます。
将来、あなたが没入型 VR ゲームをプレイしていて、言葉だけでロボットに宝物を見つけるように指示できると想像してください。または、3D モデルを設計している場合は、言語を使用してパラメータをすばやく変更できます。これらすべてはもはや夢ではありません。
LangSplat の出現は、間違いなく 3 次元世界と人間の言語の間の相互作用に革命的な変化をもたらしました。ゲーム、ロボット、AR/VR などの分野での応用の可能性は計り知れません。この技術。