開(kāi)放詞匯識(shí)別與分類對(duì)于全面理解現(xiàn)實(shí)世界的 3D 場(chǎng)景至關(guān)重要。目前，所有現(xiàn)有方法在訓(xùn)練或推理過(guò)程中都依賴于 2D 或文本模態(tài)。這凸顯出缺乏能夠單獨(dú)處理 3D 數(shù)據(jù)以進(jìn)行端到端語(yǔ)義學(xué)習(xí)的模型，以及訓(xùn)練此類模型所需的數(shù)據(jù)。與此同時(shí)，3DGS 已成為各種視覺(jué)任務(wù)中 3D 場(chǎng)景表達(dá)的重要標(biāo)準(zhǔn)之一。

然而，有效地將語(yǔ)義理解以可泛化的方式集成到 3DGS 中仍然是一個(gè)難題。為了突破這些瓶頸，我們引入了 SceneSplat，第一個(gè)在 3DGS 上原生運(yùn)行的端到端大規(guī)模 3D 室內(nèi)場(chǎng)景理解方法。此外，我們提出了一種自監(jiān)督學(xué)習(xí)方案，可以從未標(biāo)記場(chǎng)景中解鎖豐富的 3D 特征學(xué)習(xí)。為了支持所提出的方法，我們采集了首個(gè)針對(duì)室內(nèi)場(chǎng)景的大規(guī)模 3DGS 數(shù)據(jù)集 SceneSplat-7K，包含 7916 個(gè)場(chǎng)景，這些場(chǎng)景源自七個(gè)現(xiàn)有數(shù)據(jù)集，例如 ScanNet 和 Matterport3D。生成 SceneSplat-7K 所需的計(jì)算資源相當(dāng)于在 L4 GPU 上運(yùn)行 150 天。我們?cè)?SceneSplat-7K 上進(jìn)行了開(kāi)放詞匯和語(yǔ)義分割的測(cè)試，均達(dá)到了 state-of-the-art 的效果。

• 文章鏈接：https://arxiv.org/abs/2503.18052
• 項(xiàng)目主頁(yè)：https://unique1i.github.io/SceneSplat_webpage/
• 數(shù)據(jù)集：https://huggingface.co/datasets/GaussianWorld/scene_splat_7k

圖 1: SceneSplat-7K 從 7 個(gè)不同的公開(kāi)數(shù)據(jù)集采集了了 7916 個(gè)完整 3DGS 場(chǎng)景，并且做了語(yǔ)義標(biāo)注；基于這一高質(zhì)量數(shù)據(jù)集，我們大規(guī)模訓(xùn)練了 SceneSplat 模型，這是首個(gè)能夠在單次前向傳播中預(yù)測(cè)數(shù)百萬(wàn)個(gè) 3D 高斯分布的開(kāi)放詞匯語(yǔ)言特征的模型。

視頻：SceneSplat

SceneSplat 數(shù)據(jù)集

大規(guī)模 3DGS 重建

為支撐在 3D 高斯點(diǎn)（3DGS）上的原生語(yǔ)義學(xué)習(xí)，我們構(gòu)建并發(fā)布 SceneSplat-7K。數(shù)據(jù)來(lái)源覆蓋 7 個(gè)權(quán)威室內(nèi)數(shù)據(jù)集：ARKitScenes、Replica、ScanNet、ScanNet++（含 v2）、Hypersim、3RScan、Matterport3D，統(tǒng)一轉(zhuǎn)化為 3DGS 表示，形成跨真實(shí)與合成場(chǎng)景的多樣化數(shù)據(jù)集。

SceneSplat-7K 包含7,916 個(gè)處理后的 3DGS 場(chǎng)景、總計(jì) 112.7 億個(gè)高斯點(diǎn)，單場(chǎng)景均值約 142 萬(wàn)；對(duì)應(yīng) 472 萬(wàn)張 RGB 訓(xùn)練幀。整體重建質(zhì)量達(dá)到 PSNR 29.64 dB、平均 Depth-L1 0.035 m，在保持高保真外觀的同時(shí)兼顧幾何準(zhǔn)確性。該數(shù)據(jù)集的構(gòu)建開(kāi)銷等效 NVIDIA L4 150 個(gè) GPU-days。具體信息如下表所示。

表 1：數(shù)據(jù)集數(shù)據(jù)。

開(kāi)放詞匯語(yǔ)義標(biāo)注

我們使用了一套穩(wěn)定、快速的系統(tǒng)來(lái)標(biāo)注 3DGS 的語(yǔ)義信息。首先用 SAMv2 做物體級(jí)分割、SigLIP2提取視覺(jué) - 語(yǔ)言特征，再借助 Occam’s LGS 將多視角 2D 特征高效 “抬升” 到 3DGS 上，得到穩(wěn)定的高斯 - 語(yǔ)言特征對(duì)，為后續(xù)預(yù)訓(xùn)練提供監(jiān)督；預(yù)訓(xùn)練的編碼器僅依賴 3DGS 參數(shù)與鄰域信息，即可學(xué)習(xí)到豐富的語(yǔ)義表示，無(wú)需在推理時(shí)再做 2D 融合。

SceneSplat 預(yù)訓(xùn)練

在得到大規(guī)模帶標(biāo)注的 3DGS 數(shù)據(jù)集后，我們希望訓(xùn)練一個(gè)高參數(shù)量的 Transformer 編碼器來(lái)預(yù)訓(xùn)練 3DGS 數(shù)據(jù)。根據(jù)數(shù)據(jù)的不同特征，我們提供了兩個(gè)不同的訓(xùn)練路線。在有語(yǔ)義標(biāo)注的情況下，我們進(jìn)行了視覺(jué) - 語(yǔ)言預(yù)訓(xùn)練，使得網(wǎng)絡(luò)可以直接輸出與 CLIP/SigLip 對(duì)齊的特征，便于進(jìn)行開(kāi)放詞匯測(cè)試；對(duì)于沒(méi)有語(yǔ)義標(biāo)注的數(shù)據(jù)，我們直接根據(jù)原有 3DGS 參數(shù)進(jìn)行自監(jiān)督訓(xùn)練，釋放無(wú)標(biāo)注場(chǎng)景的學(xué)習(xí)潛力。

圖 2． SceneSplat 同時(shí)支持視覺(jué) - 語(yǔ)言預(yù)訓(xùn)練與自監(jiān)督預(yù)訓(xùn)練。

視覺(jué) - 語(yǔ)言預(yù)訓(xùn)練

我們采用分層 Transformer 編解碼器：以高斯為 token，結(jié)合 kNN 半徑構(gòu)圖形成鄰域注意力；解碼回歸維度為 d 的語(yǔ)義向量。訓(xùn)練目標(biāo)由兩部分損失函數(shù)組成：

• 損失函數(shù)：對(duì)每個(gè)高斯的預(yù)測(cè)嵌入 z_i 與監(jiān)督嵌入 z ?_i 同時(shí)施加余弦損失與 L2 損失，穩(wěn)定對(duì)齊方向與尺度；

• 對(duì)比學(xué)習(xí)（后期啟用）：在訓(xùn)練后段加入 InfoNCE，并對(duì)同類高斯進(jìn)行類內(nèi)聚合（prototype pooling）后再對(duì)比，強(qiáng)化類間可分性。在訓(xùn)練后期加入可以顯著避免早起損失函數(shù)震蕩過(guò)高的問(wèn)題。

• 推理與后處理。給定文本查詢 t 的向量 y_t，與每個(gè)高斯嵌入做余弦相似度匹配即可得到正確的 query；考慮測(cè)試點(diǎn)集與高斯中心不完全重合，使用 kNN 投票（默認(rèn) k 為幾十）在空間上聚合，得到正確的推理。

GaussianSSL：自監(jiān)督訓(xùn)練

實(shí)際上，絕大多數(shù) 3D 重建的場(chǎng)景沒(méi)有語(yǔ)義標(biāo)注，借用 2D foundation model 來(lái)進(jìn)行標(biāo)注也十分昂貴。我們提出另一種自監(jiān)督訓(xùn)練方法來(lái)得到可泛化的 3DGS 表征。

1. Masked Gaussian Modeling（MGM）

對(duì) 3DGS 隨機(jī)高比例掩碼，僅向模型提供可見(jiàn)子集與拓?fù)溧徲蛐畔?；解碼器重建被掩的核心參數(shù)（如中心、尺度、旋轉(zhuǎn)、顏色、不透明度等）。不同量綱采用分量歸一化與多任務(wù)加權(quán)（L1/L2 結(jié)合），鼓勵(lì)網(wǎng)絡(luò)同時(shí)理解幾何與外觀，并學(xué)習(xí)到對(duì)噪聲與稀疏采樣魯棒的局部結(jié)構(gòu)先驗(yàn)。

2. Self-Distillation Learning（自蒸餾）

采用教師 - 學(xué)生框架與多種 3D 數(shù)據(jù)增廣（旋轉(zhuǎn)、尺度抖動(dòng)、點(diǎn)擾動(dòng)、隨機(jī)子采樣）。在全局表征與局部 token 兩級(jí)施加一致性損失（余弦 / 分布對(duì)齊），并配合輕量正則化（如避免坍塌的熵 / 編碼率約束），獲得對(duì)增廣不變的判別性特征。教師以動(dòng)量更新，穩(wěn)定訓(xùn)練并提升大規(guī)模數(shù)據(jù)上的收斂性。

3. Language–Gaussian Alignment（可選）

當(dāng)場(chǎng)景具備 VL 標(biāo)簽時(shí)，引入輕量語(yǔ)言對(duì)齊作為輔助頭：先將高維 VLM 嵌入通過(guò)自編碼器 / 線性頭降維，再僅對(duì) Mask 區(qū)域施加低維對(duì)齊損失，使 MGM 的結(jié)構(gòu)重建與語(yǔ)義對(duì)齊協(xié)同而非相互干擾。該分支可按數(shù)據(jù)可得性按需啟用，確保無(wú)標(biāo)注與弱標(biāo)注數(shù)據(jù)都能納入統(tǒng)一訓(xùn)練。

實(shí)驗(yàn)結(jié)果

定量實(shí)驗(yàn)

如表 2 所示，我們的方法在 ScanNet200、ScanNetpp 和 Matterport3D 的零樣本語(yǔ)義分割上面都達(dá)到了 SOTA 的效果。

表 2：零樣本 3D 語(yǔ)義分割

在無(wú)監(jiān)督預(yù)訓(xùn)練后，我們測(cè)試了 GaussianSSL 的語(yǔ)義分割效果，結(jié)果如表 3 所示，在 ScanNet 和 ScanNetpp 數(shù)據(jù)集中均達(dá)到了 SOTA 的效果。

表 3: 語(yǔ)義分割結(jié)果

定性實(shí)驗(yàn)

在做可視化的時(shí)候，我們發(fā)現(xiàn)了很多很有趣的結(jié)果，如圖 3 所示，本身的 3D 語(yǔ)義標(biāo)注會(huì)將相同的桌子打上不同的標(biāo)簽，但是經(jīng)過(guò)訓(xùn)練后，我們的模型可以很干凈的分割出來(lái)完整的桌子。

圖 3. 在 ScanNetpp 上的零樣本預(yù)測(cè)可視化。

在圖 4 中，我們展示了模型零樣本 Query 的能力，一些類別，比如 Robot Arm 是在原數(shù)據(jù)集中不存在的，但是經(jīng)過(guò) SceneSplat 預(yù)訓(xùn)練后，我們可以很好的識(shí)別 Out of Distribution 的物體。圖 5 中我們測(cè)試了物體屬性 query，證明了我們的模型也能很好的 model attribute。更多的實(shí)驗(yàn)結(jié)果請(qǐng)參考我們?cè)摹?/p>

圖 4. 文本 query 結(jié)果。

圖 5（左）：“Vacation” --> “Travel Guide”，（右）：“Art”-->“Painting”。

后期工作

我們繼續(xù)將 SceneSplat-7K 數(shù)據(jù)集拓展成了 SceneSplat-49K，并且在多個(gè) dataset 上進(jìn)行了系統(tǒng)的 3DGS 和語(yǔ)義結(jié)合的工作的 benchmarking，歡迎大家繼續(xù)關(guān)注 SceneSplat++ ：https://arxiv.org/abs/2506.08710。

主要作者簡(jiǎn)介：

李躍，阿姆斯特丹大學(xué)博士二年級(jí)學(xué)生，分別于蘇黎世聯(lián)邦理工學(xué)院和上海交通大學(xué)獲得碩士和學(xué)士學(xué)位，主要研究方向?yàn)樵诰€稠密重建和 3D 場(chǎng)景理解。

馬麒，蘇黎世聯(lián)邦理工INSAIT共同培養(yǎng)博士二年級(jí)學(xué)生，本科畢業(yè)于上海交通大學(xué)和碩士畢業(yè)于蘇黎世聯(lián)邦理工，主要研究方向是 3D 重建和理解方向，目前在 ICCV, CVPR, Neurips 等國(guó)際會(huì)議發(fā)表多篇論文。

楊潤(rùn)一，INSAIT 博士生，導(dǎo)師為 Dr. Danda Paudel 和 Prof. Luc Van Gool，碩士畢業(yè)于帝國(guó)理工學(xué)院 MRes AIML，本科畢業(yè)于北京理工大學(xué)自動(dòng)化專業(yè)。曾在索尼 Pixomondo Innovation Lab 擔(dān)任研究員。主要研究方向?yàn)槿S重建、場(chǎng)景理解和生成。CICAI 2023 獲得 Best Paper Runner-up 獎(jiǎng)項(xiàng)。

馬夢(mèng)姣，INSAIT 計(jì)算機(jī)科學(xué)與人工智能研究所博士生，學(xué)士畢業(yè)于南京航空航天大學(xué)，主要研究興趣為三維場(chǎng)景理解。

任斌，比薩大學(xué)和特倫托大學(xué)聯(lián)合培養(yǎng) “意大利國(guó)家 AI 博士” 項(xiàng)目博士生，INSAIT 和蘇黎世聯(lián)邦理工訪問(wèn)學(xué)者，此前分別于北京大學(xué)和中南大學(xué)獲得碩士和學(xué)士學(xué)位。主要研究方向?yàn)楸碚鲗W(xué)習(xí)，場(chǎng)景理解，以及多模態(tài)推理。

Luc Van Gool 教授是計(jì)算機(jī)視覺(jué)與人工智能領(lǐng)域的國(guó)際頂尖學(xué)者，現(xiàn)任 INSAIT 全職教授，曾任蘇黎世聯(lián)邦理工學(xué)院（ETH Zurich）和比利時(shí)魯汶大學(xué)（KU Leuven）教授，同時(shí)領(lǐng)導(dǎo)多個(gè)跨學(xué)科研究團(tuán)隊(duì)。他的研究涵蓋三維視覺(jué)、物體與場(chǎng)景識(shí)別、生成建模以及智能系統(tǒng)等方向，發(fā)表了數(shù)百篇在 CVPR、ICCV、ECCV、NeurIPS 等頂級(jí)會(huì)議和期刊上的論文，共計(jì) 25 萬(wàn) + 引用，H-index 207。

INSAIT 簡(jiǎn)介：

INSAIT（Institute for Computer Science, Artificial Intelligence and Technology）成立于 2022 年、坐落保加利亞索菲亞，面向計(jì)算機(jī)科學(xué)與人工智能的前沿基礎(chǔ)與系統(tǒng)研究，方向覆蓋計(jì)算機(jī)視覺(jué)、機(jī)器人、自然語(yǔ)言處理、安全與可信 AI、量子計(jì)算、算法與理論及信息安全；與ETH Zürich、EPFL 建立戰(zhàn)略合作，師資與博士后來(lái)自 ETH、EPFL、CMU、MIT 等頂尖院校。研究院與 Google、華為、AWS、Toyota、vivo 等開(kāi)展產(chǎn)學(xué)協(xié)同，并參與歐盟 “AI 工廠” 計(jì)劃（總額 €90M）。近年學(xué)術(shù)產(chǎn)出亮眼：ICCV’25 接收 13 篇、CVPR’25 接收 7 篇、CVPR’24 接收 16 篇，獲 FOCS’24 最佳論文。INSAIT 長(zhǎng)期招募 Faculty、PostDoc、PhD 與 RA（可 host 碩士畢設(shè)），提供具競(jìng)爭(zhēng)力的資助與支持，并提供往返機(jī)票與住宿，科研環(huán)境開(kāi)放、高效、國(guó)際化。歡迎私信了解更多情況～

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