연구진이 3D Gaussian Splatting(3DGS) 기반 객체 분할 방법 ZeroSplat을 제안했어요. 기존 방식의 한계를 극복하기 위해 2D VLM의 정보를 3D 공간에 반영하는 새로운 전략을 사용했어요. ZeroSplat은 기존 방식보다 성능이 뛰어나고 효율적이며, GR-LERF와 GR-ScanNet 두 가지 새로운 벤치마크에서 우수한 결과를 보여줬어요.
ZeroSplat은 2D Vision-Language Model(VLM)의 정보를 3D 공간에 반영하여 객체 분할을 수행하며, 3D 점 수준의 이해를 가능하게 해요. 기존 방식의 기술적 한계를 극복하고, 불필요한 특징 저장 부담을 줄여 효율성을 높였어요.
연구 결과, ZeroSplat은 일반화된 시나리오와 단일 대상 시나리오 모두에서 기존 R3DGS 방식보다 성능이 우수하며