LangSplat是一种创新的3D语言高斯模型，由清华大学和哈佛大学研究人员开发。该模型在3D空间中实现了高效、准确的开放式语言搜索，比之前的LERF方法快199倍。研究人员通过可视化学习特征，成功捕捉物体边界，同时在测试中展现出更高的准确性。LangSplat不仅速度快，还能更准确地标记物体的各个部分和成分，如一碗拉面汤中的各种食材。在测试中，LangSplat在LERF数据集和3D OVS数据集上均表现出优越的速度和准确性，为3D语言搜索领域带来了新的突破。