开放词汇识别与分类对于全面理解现实世界的 3D 场景至关重要。目前，所有现有方法在训练或推理过程中都依赖于 2D 或文本模态。这凸显出缺乏能够单独处理 3D 数据以进行端到端语义学习的模型，以及训练此类模型所需的数据。与此同时，3DGS 已成为各种视觉任务中 3D 场景表达的重要标准之一。

然而，有效地将语义理解以可泛化的方式集成到 3DGS 中仍然是一个难题。为了突破这些瓶颈，我们引入了 SceneSplat，第一个在 3DGS 上原生运行的端到端大规模 3D 室内场景理解方法。此外，我们提出了一种自监督学习方案，可以从未标记场景中解锁丰富的 3D 特征学习。为了支持所提出的方法，我们采集了首个针对室内场景的大规模 3DGS 数据集 SceneSplat-7K，包含 7916 个场景，这些场景源自七个现有数据集，例如 ScanNet 和 Matterport3D。生成 SceneSplat-7K 所需的计算资源相当于在 L4 GPU 上运行 150 天。我们在 SceneSplat-7K 上进行了开放词汇和语义分割的测试，均达到了 state-of-the-art 的效果。

图 1: SceneSplat-7K 从 7 个不同的公开数据集采集了了 7916 个完整 3DGS 场景，并且做了语义标注；基于这一高质量数据集，我们大规模训练了 SceneSplat 模型，这是首个能够在单次前向传播中预测数百万个 3D 高斯分布的开放词汇语言特征的模型。

SceneSplat 数据集

大规模 3DGS 重建

为支撑在 3D 高斯点（3DGS）上的原生语义学习，我们构建并发布 SceneSplat-7K。数据来源覆盖 7 个权威室内数据集：ARKitScenes、Replica、ScanNet、ScanNet++（含 v2）、Hypersim、3RScan、Matterport3D，统一转化为 3DGS 表示，形成跨真实与合成场景的多样化数据集。

SceneSplat-7K 包含 7,916 个处理后的 3DGS 场景、总计 112.7 亿个高斯点，单场景均值约 142 万；对应 472 万张 RGB 训练帧。整体重建质量达到 PSNR 29.64 dB、平均 Depth-L1 0.035 m，在保持高保真外观的同时兼顾几何准确性。该数据集的构建开销等效 NVIDIA L4 150 个 GPU-days。具体信息如下表所示。

表 1：数据集数据。

开放词汇语义标注

我们使用了一套稳定、快速的系统来标注 3DGS 的语义信息。首先用 SAMv2 做物体级分割、SigLIP2 提取视觉 - 语言特征，再借助 Occam’s LGS 将多视角 2D 特征高效 “抬升” 到 3DGS 上，得到稳定的高斯 - 语言特征对，为后续预训练提供监督；预训练的编码器仅依赖 3DGS 参数与邻域信息，即可学习到丰富的语义表示，无需在推理时再做 2D 融合。

SceneSplat 预训练

在得到大规模带标注的 3DGS 数据集后，我们希望训练一个高参数量的 Transformer 编码器来预训练 3DGS 数据。根据数据的不同特征，我们提供了两个不同的训练路线。在有语义标注的情况下，我们进行了视觉 - 语言预训练，使得网络可以直接输出与 CLIP/SigLip 对齐的特征，便于进行开放词汇测试；对于没有语义标注的数据，我们直接根据原有 3DGS 参数进行自监督训练，释放无标注场景的学习潜力。

图 2． SceneSplat 同时支持视觉 - 语言预训练与自监督预训练。

视觉 - 语言预训练

我们采用分层 Transformer 编解码器：以高斯为 token，结合 kNN 半径构图形成邻域注意力；解码回归维度为 d 的语义向量。训练目标由两部分损失函数组成：

损失函数：对每个高斯的预测嵌入 z_i 与监督嵌入 z ̂_i 同时施加余弦损失与 L2 损失，稳定对齐方向与尺度；

对比学习（后期启用）：在训练后段加入 InfoNCE，并对同类高斯进行类内聚合（prototype pooling）后再对比，强化类间可分性。在训练后期加入可以显著避免早起损失函数震荡过高的问题。

推理与后处理。给定文本查询 t 的向量 y_t，与每个高斯嵌入做余弦相似度匹配即可得到正确的 query；考虑测试点集与高斯中心不完全重合，使用 kNN 投票（默认 k 为几十）在空间上聚合，得到正确的推理。

GaussianSSL：自监督训练

实际上，绝大多数 3D 重建的场景没有语义标注，借用 2D foundation model 来进行标注也十分昂贵。我们提出另一种自监督训练方法来得到可泛化的 3DGS 表征。

1. Masked Gaussian Modeling（MGM）

对 3DGS 随机高比例掩码，仅向模型提供可见子集与拓扑邻域信息；解码器重建被掩的核心参数（如中心、尺度、旋转、颜色、不透明度等）。不同量纲采用分量归一化与多任务加权（L1/L2 结合），鼓励网络同时理解几何与外观，并学习到对噪声与稀疏采样鲁棒的局部结构先验。

2. Self-Distillation Learning（自蒸馏）

采用教师 - 学生框架与多种 3D 数据增广（旋转、尺度抖动、点扰动、随机子采样）。在全局表征与局部 token 两级施加一致性损失（余弦 / 分布对齐），并配合轻量正则化（如避免坍塌的熵 / 编码率约束），获得对增广不变的判别性特征。教师以动量更新，稳定训练并提升大规模数据上的收敛性。

3. Language–Gaussian Alignment（可选）

当场景具备 VL 标签时，引入轻量语言对齐作为辅助头：先将高维 VLM 嵌入通过自编码器 / 线性头降维，再仅对 Mask 区域施加低维对齐损失，使 MGM 的结构重建与语义对齐协同而非相互干扰。该分支可按数据可得性按需启用，确保无标注与弱标注数据都能纳入统一训练。

实验结果

定量实验

如表 2 所示，我们的方法在 ScanNet200、ScanNetpp 和 Matterport3D 的零样本语义分割上面都达到了 SOTA 的效果。

表 2：零样本 3D 语义分割

在无监督预训练后，我们测试了 GaussianSSL 的语义分割效果，结果如表 3 所示，在 ScanNet 和 ScanNetpp 数据集中均达到了 SOTA 的效果。

表 3: 语义分割结果

定性实验

在做可视化的时候，我们发现了很多很有趣的结果，如图 3 所示，本身的 3D 语义标注会将相同的桌子打上不同的标签，但是经过训练后，我们的模型可以很干净的分割出来完整的桌子。

图 3. 在 ScanNetpp 上的零样本预测可视化。

在图 4 中，我们展示了模型零样本 Query 的能力，一些类别，比如 Robot Arm 是在原数据集中不存在的，但是经过 SceneSplat 预训练后，我们可以很好的识别 Out of Distribution 的物体。图 5 中我们测试了物体属性 query，证明了我们的模型也能很好的 model attribute。更多的实验结果请参考我们原文。

图 4. 文本 query 结果。

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

后期工作

我们继续将 SceneSplat-7K 数据集拓展成了 SceneSplat-49K，并且在多个 dataset 上进行了系统的 3DGS 和语义结合的工作的 benchmarking，欢迎大家继续关注 SceneSplat++ ：https://arxiv.org/abs/2506.08710。

主要作者简介：

李跃，阿姆斯特丹大学博士二年级学生，分别于苏黎世联邦理工学院和上海交通大学获得硕士和学士学位，主要研究方向为在线稠密重建和 3D 场景理解。

马麒，苏黎世联邦理工 INSAIT 共同培养博士二年级学生，本科毕业于上海交通大学和硕士毕业于苏黎世联邦理工，主要研究方向是 3D 重建和理解方向，目前在 ICCV, CVPR, Neurips 等国际会议发表多篇论文。

杨润一，INSAIT 博士生，导师为 Dr. Danda Paudel 和 Prof. Luc Van Gool，硕士毕业于帝国理工学院 MRes AIML，本科毕业于北京理工大学自动化专业。曾在索尼 Pixomondo Innovation Lab 担任研究员。主要研究方向为三维重建、场景理解和生成。CICAI 2023 获得 Best Paper Runner-up 奖项。

马梦姣，INSAIT 计算机科学与人工智能研究所博士生，学士毕业于南京航空航天大学，主要研究兴趣为三维场景理解。

任斌，比萨大学和特伦托大学联合培养 “意大利国家 AI 博士” 项目博士生，INSAIT 和苏黎世联邦理工访问学者，此前分别于北京大学和中南大学获得硕士和学士学位。主要研究方向为表征学习，场景理解，以及多模态推理。

Luc Van Gool 教授是计算机视觉与人工智能领域的国际顶尖学者，现任 INSAIT 全职教授，曾任苏黎世联邦理工学院（ETH Zurich）和比利时鲁汶大学（KU Leuven）教授，同时领导多个跨学科研究团队。他的研究涵盖三维视觉、物体与场景识别、生成建模以及智能系统等方向，发表了数百篇在 CVPR、ICCV、ECCV、NeurIPS 等顶级会议和期刊上的论文，共计 25 万 + 引用，H-index 207。

INSAIT 简介：

INSAIT（Institute for Computer Science, Artificial Intelligence and Technology）成立于 2022 年、坐落保加利亚索菲亚，面向计算机科学与人工智能的前沿基础与系统研究，方向覆盖计算机视觉、机器人、自然语言处理、安全与可信 AI、量子计算、算法与理论及信息安全；与 ETH Zürich、EPFL 建立战略合作，师资与博士后来自 ETH、EPFL、CMU、MIT 等顶尖院校。研究院与 Google、华为、AWS、Toyota、vivo 等开展产学协同，并参与欧盟 “AI 工厂” 计划（总额 €90M）。近年学术产出亮眼：ICCV’25 接收 13 篇、CVPR’25 接收 7 篇、CVPR’24 接收 16 篇，获 FOCS’24 最佳论文。INSAIT 长期招募 Faculty、PostDoc、PhD 与 RA（可 host 硕士毕设），提供具竞争力的资助与支持，并提供往返机票与住宿，科研环境开放、高效、国际化。欢迎私信了解更多情况～

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