DIGS：免训练开放词汇3D高斯分割框架

2026年10月14日，arXiv Computer Vision 刊出由 Zhifan Zeng、Wenbo Xiao、Arcot Sowmya、Changming Sun 发表的免训练开放词汇 3D 高斯分割框架 DIGS。该框架采用类无关映射与多模态编码两阶段，将实例发现与语言命名解耦；在高斯层面为每个图元维护 top-M 标签分布，并用 tempered Dirichlet 规则更新，使边界图元保留多峰分布，从而在渲染时恢复清晰实例边界。报道称，在单张 A100 上，DIGS 在 LERF-OVS 上完成映射与实例编码每场景耗时 1.0–3.2 分钟，具体取决于是否启用 LLM 融合，并支持 5.4 毫秒的原生 3D 查询；代码已公开。上述耗时与查询速度均绑定于单张 A100 与 LERF-OVS 场景，不适用于其他硬件或数据集。

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还没有足够的连续观测数据，暂不绘制趋势。