LangSplat, um modelo gaussiano de linguagem 3D inovador desenvolvido em conjunto pela Universidade de Tsinghua e pela Universidade de Harvard, alcançou um avanço significativo no campo da pesquisa de linguagem espacial 3D. Ele realiza pesquisas em idiomas abertos com eficiência e precisão 199 vezes mais rápido que os métodos LERF existentes. O modelo aprende recursos por meio da visualização, captura com precisão os limites dos objetos e pode identificar com mais precisão várias partes e ingredientes dos objetos, como os vários ingredientes em uma tigela de ramen. Seus resultados de testes no conjunto de dados LERF e no conjunto de dados 3D OVS comprovam seu desempenho superior.
LangSplat é um modelo gaussiano linguístico 3D inovador desenvolvido por pesquisadores da Universidade Tsinghua e da Universidade de Harvard. O modelo permite uma pesquisa de linguagem aberta eficiente e precisa no espaço 3D, que é 199 vezes mais rápida que o método LERF anterior. Os pesquisadores aprenderam recursos por meio da visualização e capturaram com sucesso os limites dos objetos, ao mesmo tempo que demonstraram maior precisão nos testes. O LangSplat não é apenas rápido, mas também pode rotular com mais precisão partes e ingredientes de objetos, como os vários ingredientes em uma tigela de sopa de ramen. Nos testes, o LangSplat demonstrou velocidade e precisão superiores tanto no conjunto de dados LERF quanto no conjunto de dados 3D OVS, trazendo novos avanços no campo da pesquisa de linguagem 3D.
O surgimento do LangSplat trouxe novas possibilidades para a tecnologia de pesquisa de linguagem 3D. Espera-se que sua eficiência e precisão sejam aplicadas em muitos campos e promovam o desenvolvimento e o progresso de tecnologias relacionadas.