論文の概要: ProFuse: Efficient Cross-View Context Fusion for Open-Vocabulary 3D Gaussian Splatting
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2601.04754v1
- Date: Thu, 08 Jan 2026 09:20:46 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2026-01-09 17:01:53.134407
- Title: ProFuse: Efficient Cross-View Context Fusion for Open-Vocabulary 3D Gaussian Splatting
- Title（参考訳）: Profuse: オープンボキャブラリ3次元ガウス平滑化のための効率的なクロスビューコンテキスト融合
- Authors: Yen-Jen Chiou, Wei-Tse Cheng, Yuan-Fu Yang,
- Abstract要約: ProFuseは3Dガウススプラッティングを用いたオープンな3Dシーン理解のための効率的な文脈認識フレームワークである(3DGS)
パイプラインは、直接登録設定内でのクロスビュー一貫性とマスク内凝集を強化する。
ProFuseは1シーンあたり約5分でセマンティックアタッチメントを完了しながら、強力なオープン語彙の3DGS理解を実現する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.1470070927586018
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: We present ProFuse, an efficient context-aware framework for open-vocabulary 3D scene understanding with 3D Gaussian Splatting (3DGS). The pipeline enhances cross-view consistency and intra-mask cohesion within a direct registration setup, adding minimal overhead and requiring no render-supervised fine-tuning. Instead of relying on a pretrained 3DGS scene, we introduce a dense correspondence-guided pre-registration phase that initializes Gaussians with accurate geometry while jointly constructing 3D Context Proposals via cross-view clustering. Each proposal carries a global feature obtained through weighted aggregation of member embeddings, and this feature is fused onto Gaussians during direct registration to maintain per-primitive language coherence across views. With associations established in advance, semantic fusion requires no additional optimization beyond standard reconstruction, and the model retains geometric refinement without densification. ProFuse achieves strong open-vocabulary 3DGS understanding while completing semantic attachment in about five minutes per scene, which is two times faster than SOTA.
- Abstract（参考訳）: ProFuseは3Dガウススプラッティング(3DGS)を用いたオープンな3Dシーン理解のための効率的な文脈認識フレームワークである。
パイプラインは、直接登録セットアップ内でのクロスビュー一貫性とマスク内結合を強化し、オーバーヘッドを最小限にし、レンダリング管理された微調整を必要としない。
事前訓練された3DGSシーンに頼る代わりに、密集した対応誘導事前登録フェーズを導入し、正確な幾何学でガウスを初期化するとともに、クロスビュークラスタリングによる3Dコンテキスト提案を共同構築する。
それぞれの提案は、メンバ埋め込みの重み付けによるグローバルな特徴を持ち、この特徴は、ビューをまたいだ原始言語間の一貫性を維持するために、直接登録中にガウス人に融合される。
前もって関連が確立されているため、セマンティックフュージョンは標準的な再構築以上の追加の最適化を必要とせず、モデルは密度化せずに幾何的洗練を維持している。
ProFuseは1シーンあたり約5分でセマンティックアタッチメントを完了しながら、強力なオープン語彙の3DGS理解を実現する。
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