GSWT: 가우시안 스플래팅 Wang 타일

Source: Hacker News

초록

3D Gaussian Splatting(3DGS)은 높은 효율성으로 포토리얼리스틱 3D 장면을 재구성하고 렌더링하는 강력한 능력을 보여주었습니다. 그러나 단일 캡처된 예시로부터 대규모 또는 무한한 지형을 합성하도록 3DGS를 확장하는 것은 아직 해결되지 않은 과제입니다. 본 논문에서는 이 문제를 해결하기 위한 타일 기반 프레임워크를 제안합니다. 우리의 방법은 Wang Tiles에 기반하며, 각 타일은 경계 제약을 갖는 가우시안 로컬 필드를 인코딩하여 매끄러운 전환을 보장합니다. 이를 통해 임의의 표면 위에 가우시안 필드를 확률적이면서도 연속적으로 타일링할 수 있어, 높은 공간 다양성을 갖는 광대한 지형을 절차적으로 생성할 수 있습니다. 또한 3DGS Wang 타일의 고유 특성에 맞춘 여러 렌더링 최적화를 도입하여, 대규모 3DGS 지형의 실시간 렌더링을 구현합니다.

파이프라인

예시 장면의 다중 뷰 이미지를 입력으로 받아, 임의의 표면에 타일링될 수 있고 새롭게 제안한 GSWT 렌더러로 실시간 렌더링이 가능한 Gaussian Splatting Wang Tiles(GSWT)를 구축하는 것이 목표입니다.

전체 파이프라인의 개요는 아래 그림과 같습니다. 먼저 여러 LOD(Level of Detail)에서 3DGS 예시를 재구성합니다. 각 레벨마다 가장자리와 중앙 패치를 샘플링하고 의미 기반 그래프 컷 알고리즘을 적용하여 Wang Tiles 집합을 생성합니다. 렌더링 전에 각 타일을 사전 정렬하여 정렬 없는 스플래팅을 효율화하고, 런타임 동안에는 실시간으로 타일링을 수행하여 GSWT 기반 지형 합성 및 렌더링을 효율적으로 수행합니다.

(a) 입력 이미지를 바탕으로 서로 다른 레벨 오브 디테일(LOD)로 예시를 여러 번 구축합니다.
(b) 타일 집합을 구성하고 렌더링 전에 전처리합니다.
(c) 작업자 스레드에서 런타임에 표면을 타일링하고, 메인 스레드에서 각 프레임을 렌더링합니다.

전체 데모

예정

@inproceedings{Zeng:2025:gswt,
  author = {Zeng, Yunfan and Ma, Li and Sander, Pedro V.},
  title = {GSWT: Gaussian Splatting Wang Tiles},
  year = {2025},
  publisher = {Association for Computing Machinery},
  booktitle = {SIGGRAPH Asia 2025 Conference Papers},
  location = {Hong Kong, China},
  series = {SA '25}
}