論文の概要: LERF: Language Embedded Radiance Fields

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2303.09553v1
• Date: Thu, 16 Mar 2023 17:59:20 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-03-17 14:09:40.516425
• Title: LERF: Language Embedded Radiance Fields
• Title（参考訳）: LERF: 言語組み込みのラジアンスフィールド
• Authors: Justin Kerr, Chung Min Kim, Ken Goldberg, Angjoo Kanazawa, Matthew Tancik
• Abstract要約: Language Embedded Radiance Fields (LERF) は、CLIPのような市販のモデルからNeRFへの言語埋め込みを基盤とする手法である。 LERFは、トレーニング線に沿ってCLIP埋め込みをボリュームレンダリングすることで、NeRF内の密集したマルチスケール言語フィールドを学習する。 最適化後、LERFは広範囲の言語プロンプトに対してリアルタイムに3D関連性マップを抽出できる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 35.925752853115476
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Humans describe the physical world using natural language to refer to specific 3D locations based on a vast range of properties: visual appearance, semantics, abstract associations, or actionable affordances. In this work we propose Language Embedded Radiance Fields (LERFs), a method for grounding language embeddings from off-the-shelf models like CLIP into NeRF, which enable these types of open-ended language queries in 3D. LERF learns a dense, multi-scale language field inside NeRF by volume rendering CLIP embeddings along training rays, supervising these embeddings across training views to provide multi-view consistency and smooth the underlying language field. After optimization, LERF can extract 3D relevancy maps for a broad range of language prompts interactively in real-time, which has potential use cases in robotics, understanding vision-language models, and interacting with 3D scenes. LERF enables pixel-aligned, zero-shot queries on the distilled 3D CLIP embeddings without relying on region proposals or masks, supporting long-tail open-vocabulary queries hierarchically across the volume. The project website can be found at https://lerf.io .
• Abstract（参考訳）: 人間は、視覚的外観、意味論、抽象的関連、行動可能な余裕など、幅広い特性に基づいて、自然言語を使って特定の3D位置を指す物理世界を記述する。 本研究では,CLIPのような市販のモデルからNeRFへの言語埋め込みを基底にする方法であるLanguage Embedded Radiance Fields (LERFs)を提案する。 LERFは、トレーニング線に沿ったCLIP埋め込みを使用して、NeRF内の密集したマルチスケール言語フィールドを学習し、これらの埋め込みをトレーニングビュー全体で監視し、マルチビューの一貫性を提供し、基礎となる言語フィールドを円滑にする。 最適化後、LERFは、ロボット工学、視覚言語モデルの理解、そして3Dシーンとの対話といった潜在的なユースケースを持つ、幅広い言語プロンプトのための3D関連性マップをリアルタイムで抽出することができる。 LERFは、領域の提案やマスクに頼ることなく、蒸留した3D CLIP埋め込み上でピクセル整列のゼロショットクエリを可能にする。 プロジェクトのWebサイトはhttps://lerf.io.orgにある。

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