開放詞匯識別與分類對于全面理解現(xiàn)實世界的 3D 場景至關(guān)重要。目前，所有現(xiàn)有方法在訓練或推理過程中都依賴于 2D 或文本模態(tài)。這凸顯出缺乏能夠單獨處理 3D 數(shù)據(jù)以進行端到端語義學習的模型，以及訓練此類模型所需的數(shù)據(jù)。與此同時，3DGS 已成為各種視覺任務中 3D 場景表達的重要標準之一。

然而，有效地將語義理解以可泛化的方式集成到 3DGS 中仍然是一個難題。為了突破這些瓶頸，我們引入了 SceneSplat，第一個在 3DGS 上原生運行的端到端大規(guī)模 3D 室內(nèi)場景理解方法。此外，我們提出了一種自監(jiān)督學習方案，可以從未標記場景中解鎖豐富的 3D 特征學習。為了支持所提出的方法，我們采集了首個針對室內(nèi)場景的大規(guī)模 3DGS 數(shù)據(jù)集 SceneSplat-7K，包含 7916 個場景，這些場景源自七個現(xiàn)有數(shù)據(jù)集，例如 ScanNet 和 Matterport3D。生成 SceneSplat-7K 所需的計算資源相當于在 L4 GPU 上運行 150 天。我們在 SceneSplat-7K 上進行了開放詞匯和語義分割的測試，均達到了 state-of-the-art 的效果。

• 文章鏈接：https://arxiv.org/abs/2503.18052
• 項目主頁：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 個不同的公開數(shù)據(jù)集采集了了 7916 個完整 3DGS 場景，并且做了語義標注；基于這一高質(zhì)量數(shù)據(jù)集，我們大規(guī)模訓練了 SceneSplat 模型，這是首個能夠在單次前向傳播中預測數(shù)百萬個 3D 高斯分布的開放詞匯語言特征的模型。

視頻：SceneSplat

SceneSplat 數(shù)據(jù)集

大規(guī)模 3DGS 重建

為支撐在 3D 高斯點（3DGS）上的原生語義學習，我們構(gòu)建并發(fā)布 SceneSplat-7K。數(shù)據(jù)來源覆蓋 7 個權(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，形成跨真實與合成場景的多樣化數(shù)據(jù)集。

SceneSplat-7K 包含7,916 個處理后的 3DGS 場景、總計 112.7 億個高斯點，單場景均值約 142 萬；對應 472 萬張 RGB 訓練幀。整體重建質(zhì)量達到 PSNR 29.64 dB、平均 Depth-L1 0.035 m，在保持高保真外觀的同時兼顧幾何準確性。該數(shù)據(jù)集的構(gòu)建開銷等效 NVIDIA L4 150 個 GPU-days。具體信息如下表所示。

表 1：數(shù)據(jù)集數(shù)據(jù)。

開放詞匯語義標注

我們使用了一套穩(wěn)定、快速的系統(tǒng)來標注 3DGS 的語義信息。首先用 SAMv2 做物體級分割、SigLIP2提取視覺 - 語言特征，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 - 語言特征對，為后續(xù)預訓練提供監(jiān)督；預訓練的編碼器僅依賴 3DGS 參數(shù)與鄰域信息，即可學習到豐富的語義表示，無需在推理時再做 2D 融合。

SceneSplat 預訓練

在得到大規(guī)模帶標注的 3DGS 數(shù)據(jù)集后，我們希望訓練一個高參數(shù)量的 Transformer 編碼器來預訓練 3DGS 數(shù)據(jù)。根據(jù)數(shù)據(jù)的不同特征，我們提供了兩個不同的訓練路線。在有語義標注的情況下，我們進行了視覺 - 語言預訓練，使得網(wǎng)絡(luò)可以直接輸出與 CLIP/SigLip 對齊的特征，便于進行開放詞匯測試；對于沒有語義標注的數(shù)據(jù)，我們直接根據(jù)原有 3DGS 參數(shù)進行自監(jiān)督訓練，釋放無標注場景的學習潛力。

圖 2． SceneSplat 同時支持視覺 - 語言預訓練與自監(jiān)督預訓練。

視覺 - 語言預訓練

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 的語義向量。訓練目標由兩部分損失函數(shù)組成：

• 損失函數(shù)：對每個高斯的預測嵌入 z_i 與監(jiān)督嵌入 z ?_i 同時施加余弦損失與 L2 損失，穩(wěn)定對齊方向與尺度；

• 對比學習（后期啟用）：在訓練后段加入 InfoNCE，并對同類高斯進行類內(nèi)聚合（prototype pooling）后再對比，強化類間可分性。在訓練后期加入可以顯著避免早起損失函數(shù)震蕩過高的問題。

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

GaussianSSL：自監(jiān)督訓練

實際上，絕大多數(shù) 3D 重建的場景沒有語義標注，借用 2D foundation model 來進行標注也十分昂貴。我們提出另一種自監(jiān)督訓練方法來得到可泛化的 3DGS 表征。

1. Masked Gaussian Modeling（MGM）

對 3DGS 隨機高比例掩碼，僅向模型提供可見子集與拓撲鄰域信息；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加權(quán)（L1/L2 結(jié)合），鼓勵網(wǎng)絡(luò)同時理解幾何與外觀，并學習到對噪聲與稀疏采樣魯棒的局部結(jié)構(gòu)先驗。

2. Self-Distillation Learning（自蒸餾）

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

3. Language–Gaussian Alignment（可選）

當場景具備 VL 標簽時，引入輕量語言對齊作為輔助頭：先將高維 VLM 嵌入通過自編碼器 / 線性頭降維，再僅對 Mask 區(qū)域施加低維對齊損失，使 MGM 的結(jié)構(gòu)重建與語義對齊協(xié)同而非相互干擾。該分支可按數(shù)據(jù)可得性按需啟用，確保無標注與弱標注數(shù)據(jù)都能納入統(tǒng)一訓練。

實驗結(jié)果

定量實驗

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

表 2：零樣本 3D 語義分割

在無監(jiān)督預訓練后，我們測試了 GaussianSSL 的語義分割效果，結(jié)果如表 3 所示，在 ScanNet 和 ScanNetpp 數(shù)據(jù)集中均達到了 SOTA 的效果。

表 3: 語義分割結(jié)果

定性實驗

在做可視化的時候，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 語義標注會將相同的桌子打上不同的標簽，但是經(jīng)過訓練后，我們的模型可以很干凈的分割出來完整的桌子。

圖 3. 在 ScanNetpp 上的零樣本預測可視化。

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 SceneSplat 預訓練后，我們可以很好的識別 Out of Distribution 的物體。圖 5 中我們測試了物體屬性 query，證明了我們的模型也能很好的 model attribute。更多的實驗結(jié)果請參考我們原文。

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 dataset 上進行了系統(tǒng)的 3DGS 和語義結(jié)合的工作的 benchmarking，歡迎大家繼續(xù)關(guān)注 SceneSplat++ ：https://arxiv.org/abs/2506.08710。

主要作者簡介：

李躍，阿姆斯特丹大學博士二年級學生，分別于蘇黎世聯(lián)邦理工學院和上海交通大學獲得碩士和學士學位，主要研究方向為在線稠密重建和 3D 場景理解。

馬麒，蘇黎世聯(lián)邦理工INSAIT共同培養(yǎng)博士二年級學生，本科畢業(yè)于上海交通大學和碩士畢業(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 等國際會議發(fā)表多篇論文。

楊潤一，INSAIT 博士生，導師為 Dr. Danda Paudel 和 Prof. Luc Van Gool，碩士畢業(yè)于帝國理工學院 MRes AIML，本科畢業(yè)于北京理工大學自動化專業(yè)。曾在索尼 Pixomondo Innovation Lab 擔任研究員。主要研究方向為三維重建、場景理解和生成。CICAI 2023 獲得 Best Paper Runner-up 獎項。

馬夢姣，INSAIT 計算機科學與人工智能研究所博士生，學士畢業(yè)于南京航空航天大學，主要研究興趣為三維場景理解。

任斌，比薩大學和特倫托大學聯(lián)合培養(yǎng) “意大利國家 AI 博士” 項目博士生，INSAIT 和蘇黎世聯(lián)邦理工訪問學者，此前分別于北京大學和中南大學獲得碩士和學士學位。主要研究方向為表征學習，場景理解，以及多模態(tài)推理。

Luc Van Gool 教授是計算機視覺與人工智能領(lǐng)域的國際頂尖學者，現(xiàn)任 INSAIT 全職教授，曾任蘇黎世聯(lián)邦理工學院（ETH Zurich）和比利時魯汶大學（KU Leuven）教授，同時領(lǐng)導多個跨學科研究團隊。他的研究涵蓋三維視覺、物體與場景識別、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 等頂級會議和期刊上的論文，共計 25 萬 + 引用，H-index 207。

INSAIT 簡介：

INSAIT（Institute for Computer Science, Artificial Intelligence and Technology）成立于 2022 年、坐落保加利亞索菲亞，面向計算機科學與人工智能的前沿基礎(chǔ)與系統(tǒng)研究，方向覆蓋計算機視覺、機器人、自然語言處理、安全與可信 AI、量子計算、算法與理論及信息安全；與ETH Zürich、EPFL 建立戰(zhàn)略合作，師資與博士后來自 ETH、EPFL、CMU、MIT 等頂尖院校。研究院與 Google、華為、AWS、Toyota、vivo 等開展產(chǎn)學協(xié)同，并參與歐盟 “AI 工廠” 計劃（總額 �90M）。近年學術(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 長期招募 Faculty、PostDoc、PhD 與 RA（可 host 碩士畢設(shè)），提供具競爭力的資助與支持，并提供往返機票與住宿，科研環(huán)境開放、高效、國際化。歡迎私信了解更多情況～

近期招生信息：

博士研究生招生信息 | INSAIT & Google 聯(lián)合項目

我們正在招收多名博士研究生，研究方向為：基于多模態(tài)模型的 Egocentric（第一人稱）視頻理解。

本項目由 INSAIT 與 Google 聯(lián)合支持，為有志于在人工智能與計算機視覺前沿領(lǐng)域深造的同學提供優(yōu)越的研究環(huán)境與資源支持。

申請方式

請通過 INSAIT PhD 招生頁面 https://insait.ai/phd/ 提交申請，并注明 【INSAIT-Google-Egocentric】；

如有相關(guān)問題，可郵件聯(lián)系 yuqian.fu@insait.ai。

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