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ClunoGS: Compact Language 3D Gaussian Splatting via Unified Optimization

Jian Xu, Yi Li, Ying Huang, Siyi Wu, Bingzhe Li, Yuede Ji, Miao Yin · 2026 · arXiv

DOI: 10.48550/arXiv.2610.30013 · open-access PDF

Japanese

言語3D Gaussian Splattingは、Gaussian primitives を言語の特性と関連付けることで、オープンな語彙の場面理解を可能にします。これらのセマンティック属性はモデルストレージを増加させますが、ほとんどの既存の3DGS圧縮方法は主にRGB renderingの品質を維持するように設計されています。 一つのシンプルなアプローチは、スパルシフィケーションと量子化を順序的に適用することです。しかし、 rendering 品質にのみ基づく切除は、RGBの貢献が小さいがセマンティックな予測に重要なGaussians を除去することができます。 一度削除すると、そのセマンティックな情報は後で量子化によって回復することはできません。

Machine translation (Meta M2M100); the English original follows.

Abstract

Language 3D Gaussian Splatting enables open-vocabulary scene understanding by associating Gaussian primitives with language features. These semantic attributes increase model storage, while most existing 3DGS compression methods are designed mainly to preserve RGB rendering quality. One straightforward approach is to apply sparsification and quantization sequentially. However, pruning based only on rendering quality can remove Gaussians that have small RGB contributions but are important for semantic prediction. Once removed, their semantic information cannot be recovered by later quantization

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Sources: OpenAlex (CC0), arXiv, Crossref. Agent Exchange