텍스트가 더 이상 2차원 평면에 국한되지 않고, 페인트처럼 3차원 공간에 튀어 나와 현실 세계와 상호 작용할 수 있다고 상상해 보세요. Tsinghua University와 Harvard University의 연구팀은 현실 세계에 대한 공개 텍스트 쿼리에 획기적인 발전을 이룬 놀라운 블랙 기술인 LangSplat을 공동으로 개발했습니다. 이 기술은 3차원 가우시안 스플래싱 기술을 사용하여 3차원 공간에서 텍스트를 "살아있게" 만들어 3D 장면 이해 및 상호 작용에 혁신적인 변화를 가져옵니다.
이 3차원 세계에서 우리는 단어를 사용하여 모든 것을 설명하고 언어를 사용하여 세상을 탐구합니다. 하지만 텍스트가 3차원 공간에 직접 "튀어 나올" 수 있다면 어떨지 생각해 본 적이 있습니까?
최근 칭화대학교와 하버드대학교의 최고 학자들이 이러한 블랙 기술인 LangSplat을 개발했습니다. 3차원 가우시안 스플래싱 기술을 사용하여 3차원 공간에서 텍스트를 "살아있게" 만들고 현실 세계에서 개방형 텍스트 쿼리를 실현합니다.
프로젝트 주소: https://github.com/minghanqin/LangSplat
3D 게임을 하면서 숨겨진 검을 찾고 싶다고 상상해 보세요. "sword"라는 단어만 입력하면 LangSplat이 광대한 장면에서 해당 위치를 정확하게 찾을 수 있습니다. 놀랍지 않나요?
속도와 정확성이 두 배로 향상되었습니다.
LangSplat의 가장 큰 장점은 속도와 정확성입니다.
속도: 1080P 해상도에서 쿼리 속도는 기존 방법보다 200배 빠릅니다. 즉, 진행률 표시줄을 기다리지 않고도 즉시 피드백을 받을 수 있습니다.
정확성(Accuracy): 계층적 의미 학습을 통해 3차원 의미장을 더욱 명확하게 만들고, 대상의 경계가 더 이상 흐릿하지 않게 만듭니다. 세부 사항을 관찰하기 위해 돋보기를 사용하는 것과 같으며 모든 구석구석이 드러납니다.
기술 뒤에 숨은 블랙 테크놀로지
LangSplat의 핵심 기술은 다음과 같습니다.
계층적 의미 학습: SAM(Segment Anything Model)을 사용하여 전체에서 부분까지 다단계 의미를 학습하여 각 객체를 정확하게 인식할 수 있습니다.
3차원 가우스 스플래시: 3D 공간에서 가우스 분포는 의미 정보를 표현하는 데 사용되며 각 가우시안 포인트는 풍부한 의미 특징을 인코딩합니다.
장면 오토인코더: 고차원 특징의 저장 문제를 해결하기 위해 LangSplat은 의미론적 특징의 차원을 줄이는 장면별 오토인코더를 구축하여 메모리를 절약할 뿐만 아니라 효율성도 향상시킵니다.
지원 가능성은 무제한입니다
LangSplat의 출현으로 3D 장면 이해의 새로운 문이 열렸습니다. 로봇 내비게이션이든, 증강 현실이든, 3D 편집이든 그 재능을 발휘할 수 있습니다.
미래에 당신이 몰입형 VR 게임을 하고 있고, 당신의 말만으로 로봇이 보물을 찾도록 지시할 수 있다고 상상해 보세요. 또는 3D 모델을 디자인하는 경우 언어를 통해 매개변수를 빠르게 수정할 수 있습니다. 이 모든 것은 더 이상 꿈이 아닙니다.
LangSplat의 출현은 의심할 바 없이 3차원 세계와 인간 언어의 상호 작용에 혁명적인 변화를 가져왔습니다. 게임, 로봇, AR/VR 및 기타 분야에서의 응용 가능성은 헤아릴 수 없을 만큼 큽니다. 이 기술.