3D Gaussian Splatting 개요

3D Gaussian Splatting은 소량의 이미지 샘플로부터 학습된 사진과 같은 장면을 실시간으로 렌더링할 수 있는 래스터화(rasterization) 기술이다.

기존 그래픽스의 삼각형 래스터화와 달리 **가우시안(Gaussian)**을 사용하여 장면을 표현하며, 각 가우시안은 위치(Position), 공분산(Covariance), 색상(Color), 알파(Alpha) 파라미터로 정의된다.

주요 작동 단계는 다음과 같다:

• SfM(Structure from Motion): 이미지 세트로부터 3D 포인트 클라우드를 추정한다.
• 가우시안 변환: 추정된 포인트를 가우시안으로 변환한다.
• 학습(Training): **확률적 경사 하강법(SGD)**을 사용하여 가우시안 파라미터를 최적화한다. 이 과정에서 가우시안을 분할(split)하거나 제거(pruning)하여 디테일을 정교화한다.
• 미분 가능한 래스터화: 가우시안을 2D로 투영하고 깊이 순으로 정렬하여 픽셀을 블렌딩함으로써 빠르고 효율적인 렌더링을 수행한다.