Представьте, что текст больше не ограничен двухмерной плоскостью, а может быть расплескан в трехмерном пространстве, как краска, и взаимодействовать с реальным миром. На что это будет похоже? Исследовательские группы из Университета Цинхуа и Гарвардского университета совместно разработали удивительную черную технологию — LangSplat, которая совершает прорыв в области открытых текстовых запросов к реальному миру. Эта технология использует технологию трехмерного гауссовского разбрызгивания, чтобы сделать текст «живым» в трехмерном пространстве, внося революционные изменения в понимание и взаимодействие трехмерных сцен.
В этом трехмерном мире мы используем слова, чтобы описать все, и используем язык, чтобы исследовать мир. Но задумывались ли вы когда-нибудь о том, что было бы, если бы текст можно было «выплеснуть» прямо в трехмерное пространство?
Недавно ведущие ученые из Университета Цинхуа и Гарвардского университета разработали такую черную технологию — LangSplat. Он использует технологию трехмерного гауссовского разбрызгивания, чтобы сделать текст «живым» в трехмерном пространстве и реализовать запрос открытого текста в реальном мире.

Адрес проекта: https://github.com/minghanqin/LangSplat
Представьте, что вы играете в 3D-игру и хотите найти спрятанный меч. Вам нужно всего лишь ввести слово «меч», и LangSplat сможет точно определить его местоположение на огромной сцене. Разве это не удивительно?
Двойной скачок в скорости и точности
Самым большим преимуществом LangSplat является его скорость и точность.
Скорость: при разрешении 1080P скорость запросов в 200 раз выше, чем у традиционных методов. Это означает, что вы можете мгновенно получить обратную связь, не дожидаясь индикатора выполнения!
Точность: благодаря иерархическому семантическому обучению трехмерное семантическое поле становится более четким, а границы цели больше не размыты. Это как использовать увеличительное стекло, чтобы рассмотреть детали, раскрывается каждый уголок.
Черная технология за технологией
Основные технологии LangSplat включают в себя:
Иерархическое семантическое обучение. Используйте модель Segment Anything Model (SAM) для изучения многоуровневой семантики от целого к части, чтобы можно было точно распознать каждый объект.
Трехмерный всплеск по Гауссу. В трехмерном пространстве распределение по Гауссу используется для представления семантической информации, и каждая гауссова точка кодирует богатые семантические функции.
Автокодировщик сцены. Чтобы решить проблему хранения многомерных функций, компания LangSplat создала автокодировщик для конкретной сцены, позволяющий уменьшить размерность семантических функций, что не только экономит память, но и повышает эффективность.
Перспективы применения безграничны
Появление LangSplat открыло новые возможности для понимания 3D-сцен. Будь то навигация робота, дополненная реальность или 3D-редактирование, он может показать свои таланты.
Представьте, что в будущем вы играете в захватывающую VR-игру и можете с помощью слов направить робота на поиск сокровищ. Или, если вы разрабатываете 3D-модель, вы можете быстро изменить параметры с помощью языка. Все это уже не сон.
Появление LangSplat, несомненно, внесло революционные изменения во взаимодействие трехмерного мира и человеческого языка. Перспективы его применения в играх, роботах, AR/VR и других областях неизмеримы. Давайте подождем и посмотрим дальнейшее развитие и применение. эта технология.