# Show HN: 딸기의 가우시안 스플랫 > Clean Markdown view of GeekNews topic #29687. Use the original source for factual precision when an external source URL is present. ## Metadata - GeekNews HTML: [https://news.hada.io/topic?id=29687](https://news.hada.io/topic?id=29687) - GeekNews Markdown: [https://news.hada.io/topic/29687.md](https://news.hada.io/topic/29687.md) - Type: GN+ - Author: [neo](https://news.hada.io/@neo) - Published: 2026-05-20T10:04:43+09:00 - Updated: 2026-05-20T10:04:43+09:00 - Original source: [superspl.at](https://superspl.at/scene/84df8849) - Points: 2 - Comments: 1 ## Topic Body - **Strawberry**는 danylyon이 SuperSplat에 게시한 다운로드 가능한 딸기 3D 장면이며, 라이선스는 CC BY 4.0으로 표시됨 - 장면 데이터는 **46,530개 항목**과 22.94 MB 파일 크기로 표시되고, 게시 시점은 13시간 전으로 표시됨 - 촬영은 **90개 시점**에서 이뤄졌고, 각 시점마다 88장 초점 스택 이미지가 사용됨 - 장비는 **Nikon Z8** 풀프레임, f/7.1, 1/160초, ISO 100, Laowa 180mm 매크로 렌즈, LED 라이트, 블루스크린 배경임 - 학습은 **slang-splat**에서 수행됐고, COLMAP과 COLMAP 데이터셋이 함께 제공됨 --- ### 장면 개요 - **Strawberry**는 [SuperSplat](https://superspl.at/)에 게시된 3D 딸기 장면이며, 게시자는 [danylyon](https://superspl.at/user?id=danylyon)임 - 장면 데이터는 **46,530개 항목**, 파일 크기는 **22.94 MB**로 표시됨 - 게시 시점은 **13시간 전**으로 표시됐고, 다운로드 가능함 - 라이선스는 **CC BY 4.0**으로 표시됨 ### 촬영 조건 - 딸기 장면은 **90개 시점**에서 촬영됐고, 각 시점마다 **88장 초점 스택 이미지**가 사용됨 - 촬영 장비와 설정은 **Nikon Z8**, 풀프레임, f/7.1, 1/160초, ISO 100, **Laowa 180mm 매크로 렌즈**임 - 조명은 **LED 라이트**, 배경은 블루스크린으로 구성됨 ### 학습 및 데이터 - 학습은 [slang-splat](https://github.com/MichaelMoroz/slang-splat)에서 수행됨 - 사용 소프트웨어로 [COLMAP](https://superspl.at/explore/software/colmap)이 표시됨 - **COLMAP 데이터셋**도 제공되며, [Patreon](http://www.patreon.com/DanyBittel)에서 무료로 이용 가능함 ### 사용 조건 - 장면은 **CC BY 라이선스**로 다운로드할 수 있음 - 출처 표기는 요구사항이 아니라 감사의 의미로 권장된다고 명시됨 - 출처 표기 없이도 이 작업물을 사용할 수 있다고 안내됨 ## Comments ### Comment 57882 - Author: neo - Created: 2026-05-20T10:04:43+09:00 - Points: 1 ###### [Hacker News 의견들](https://news.ycombinator.com/item?id=48191602) - 2011년에 비디오 게임 구동용으로 **PlayCanvas**를 만들었는데, 2026년에는 딸기를 구동하고 있음 - 관심 있는 분들을 위해, **SuperSplat**과 PlayCanvas는 GitHub에 오픈소스로 공개되어 있음: [https://github.com/playcanvas]() - 오픈소스의 가장 사랑스러운 점 중 하나가 사람들이 전혀 새로운 용도를 찾아낸다는 점임 - 와, 시간 순삭임. 결국 여기까지 갔는데 아름답다: [https://superspl.at/scene/ff1d0393]() - 이 장면은 내 환경에서는 **렌더링 오류**가 이상하게 남. 나무와 지평선이 방앗간 건물 앞에 나오고, 궤도 모드가 아니면 외부가 제대로 렌더링되지 않음 그래도 계단을 걸어 올라갈 수 있다는 걸 발견했을 때는 꽤 충격이었음. 달리려면 Shift가 필요함 장면 경계에는 **클리핑**이 절실함. Scaniverse 같은 앱을 쓰면 경계 상자를 추가해서 멀리 있는, 보통 재구성이 잘 안 된 점들을 제거할 수 있음 LiDAR 스캐너가 있는 최신 iPhone이라면 강력 추천함. 집이나 정원을 인형의 집처럼 렌더링할 수 있고, 벽이나 구조물을 계획하고 측정하는 데 의외로 유용함 - 내 **iPhone 12 mini**에서 완전히 부드럽게 돌아간다는 게 놀라움 돌아다닐 수 있으면서도 해상도가 꽤 괜찮은 정말 멋진 장면임 - [1]을 읽었지만 아직도 정확히 뭘 보고 있는지 잘 모르겠음. 추측하자면 많은 고해상도 사진으로 재구성한 **3D 모델**인가 싶음 [1] [https://en.wikipedia.org/wiki/Gaussian_splatting]() - 딸기처럼 보이도록 많은 **반투명 덩어리**를 합성한 것임 메시나 모델은 없음. 딸기의 시각적 표면은 실제 물리적 위치로는 표면처럼 보이는 곳이 아니라 서로 멀리 떨어진 덩어리들로 구성될 수도 있음 그래서 이런 것들을 **복사장(radiance field)** 이라고 부름. 기하가 아니라 빛을 모델링하기 때문임 실제로는 덩어리의 위치와 회전을 제약해서 딸기의 기하 형태와 더 잘 맞게 만들 수 있음 - **가우시안 스플래팅**이 어떻게 동작하는지는 이 영상이 설명해 줌: [https://www.youtube.com/watch?v=X8yRlA7jqEQ]() - 작동 원리는 다른 답글들이 잘 설명했음. 이미지에 아주 가까이 확대해 보면 표면을 “뚫고” 들어가기 시작하고, 그러면 원리를 감 잡는 데 도움이 됨 중요한 건 정의된 기하 표면, 즉 **메시**가 없다는 점임. 또 좋은 스플랫을 만들려면 다양한 각도에서 엄청나게 많은 사진을 찍어야 해서 매우 어렵고, 형편없는 스플랫은 정말 쉽게 만들어짐. 하지만 제대로 만들면 경이로움 - [https://youtube.com/watch?v=X8yRlA7jqEQ]()로 처음 배웠는데, 정말 멋짐 - 2분짜리 좋은 설명 영상이 있음: [https://youtu.be/HVv_IQKlafQ]() - 아름다움 **가우시안 스플랫**에서 좋아하는 점은 열화되는 방식임. 딱 끊기거나 세부 수준이 바뀌면서 구가 큐브로 변하는 대신, 점점 “꿈결 같은” 모습이 됨. 기본 형태는 남아 있고 디테일만 줄어드는 느낌임 예를 들어 이 장면: [https://superspl.at/scene/e721ea7c]() 나무 쪽으로 가까이 이동하면 주변이 흐려지는데, 현실의 직물이 풀려나가는 것 같음 - 그렇다면 내가 가우시안 스플랫에서 파생해 만든 예술 작업도 마음에 들 수 있음. 나는 이것들을 **gaussographs**라고 부르고 있음 [https://bayardrandel.com/gaussographs]() 더 최근 작업은 Instagram에 있음 [https://www.instagram.com/bayardrandel/]() - 잘 알지는 못하지만 멋진 효과임. 적어도 이 딸기에서는 확대하는 게 아니라 가까이 이동하는 것에 가까움 확대했을 때 기대하는 추가적인 “가짜 디테일”은 보이지 않고, 피부를 뚫고 **상상된 내부**로 들어가는 느낌임 - **Minority Report**의 “기억” 장면이 많이 떠오름: [https://www.youtube.com/watch?v=arTIRgdEb1g]() - 정말 엄청나게 멋진 효과임. 현실이 안개, 서리 낀 유리, 물감 번짐, 오로라 조각, 민들레 솜털 같은 것으로 무너져 내리는 느낌임 일관성이 줄어들수록 탐색도 더 어렵고 예측하기 힘들어짐 일반적인 3D 모델보다, 마음이 **공간 정보**를 저장하고 처리하는 방식에 훨씬 가까워 보임 - 사진과 3D 모델 사이 어딘가에 있다는 점이 좋음. 딱히 비슷한 게 없음 - 흐릿한 이미지만 보이고 아무것도 로드되거나 동작하지 않는다면, JavaScript 콘솔에 "**WebGL not supported**"가 뜨는지 확인해 보면 됨 - 이것도 흥미로움: [https://github.com/apple/ml-sharp]() 단일 이미지에서 **가우시안 스플랫**을 생성하는 Apple 모델임. M1 Pro에서 약 30초 걸림 너무 많이 움직이면 무너지지만, 살짝 좌우로 흔드는 정도나 VR에서 두 번째 눈 시점 정도에는 훌륭함. 내가 [https://github.com/combatwombat/tiefling]()에서 쓰는 예전 방식인 깊이 지도 + 정점 셰이더보다 훨씬 보기 좋음 다만 ml-sharp는 가중치가 **2.6GB**라 브라우저에서 돌리기에는 좀 큼 - 이게 최신 OS 버전의 **Photos 앱**에서 Apple이 하는 작업의 기반인가? 이제는 iDevice와 Mac에서 30초보다 훨씬 빠르게 동작하는 것 같음 - Nvidia에서 돌리려면 **VRAM**이 어느 정도 필요한지 아는 사람 있음? - 몇 주 전에 가우시안 스플래팅을 알게 됐는데, 어쩌면 웃기거나 순진하거나 멍청한 질문일 수 있음. **동적 조명**에 진전이 있거나 이론적으로라도 가능성이 있음? - 이를 직접 하려는 연구들이 있음. 예: [https://arxiv.org/abs/2601.23065]() 하지만 난반사보다 복잡한 경우에는 정확한 **재질**을 얻는 게 어렵다 AI 기반 재조명은 곧 잘 동작하기 시작할 듯함 - 기본 상태에서는 표면에 조명을 비출 수는 있겠지만, 그림자는 제대로 처리하기 어려울 것 같음. 구조물이 고체가 아니라 3D 공간의 입자에 더 가까움 꽤 현대적인 애셋에 오래된 게임 엔진의 실시간 조명을 얹은 느낌일 수 있음. Quake 2~3 시대처럼 아니면 스플랫으로부터 희소한 복셀 볼륨을 만들고, 각 복셀에 빛을 흡수하는 **복셀 불투명도 값**을 주는 “가림 사전 패스” 같은 걸 할 수도 있지 않을까 싶음. 요즘 사전 계산 전역 조명과 크게 다르지 않음 참고로 렌더링 전문가는 아니고, 예전에 OpenGL로 이것저것 해 본 괴짜일 뿐임 - 그냥 와! 웹사이트를 둘러보다가 이 장면에 더 감탄했음: [https://superspl.at/scene/c67edb74]() - 이건 100%에 도달하면 브라우저가 계속 죽음. **Safari/iOS**, iPhone 13 환경임 댓글에 링크된 다른 몇 개는 탐색하고 사용할 수 있었는데, 이상함 - 빠르게 크기 비교만 해보고 싶었음 Chrome을 제대로 읽은 게 맞다면 웹사이트와 데이터를 합쳐 **171MB**임 계산이 맞다면 Netflix 최고 전송률 기준으로 약 40초 분량의 대역폭임 - 아름답고, 천장 안으로 “걸어” 올라가 내려다볼 수 있는 게 꽤 멋짐 얼마나 이상한 사람이냐에 따라 **Quasimodo**이거나 신이 된 느낌임 - 뒤쪽 주교가 좀 평평해 보이는 건 아쉽긴 함 ;-) - 이걸 보다가 토끼굴에 빠져서 **가우시안 스플랫 영상**을 만드는 이 회사까지 갔음: [https://www.4dv.ai/](). 흥미로움 - 아름다운 작은 미니어처 같음. 큰 장면이 아니라 디테일한 작은 물체에 **가우시안 스플래팅**을 적용한 걸 보는 게 멋짐 이 딸기에서 아마 가장 지루한 측면인 라이선스가 궁금함. “CC BY 라이선스로 다운로드할 수 있지만, 저작자 표시는 필수가 아니라 해주면 고맙다”고 썼는데, 법률가는 아니지만 CC-BY로 라이선스하면서 설명에서 BY 요건을 면제할 수는 없을 것 같음 저작자 표시를 선택 사항으로 만들고 싶다면 CC0 같은 더 관대한 라이선스를 쓰고 표시를 요청해야 하는 것 아닌가? - 가능하다고 봄. “원하는 대로 하라”도 비공식 라이선스인 것처럼 말임. 다만 약간 무의미할 뿐임 - 자기 콘텐츠니까 원하는 대로 할 수 있음 어느 정도는 그렇다. 프랑스 같은 나라에서는 **저작자 표시권**이 근본적으로 양도 불가능해서, 저자가 영구히 표시 권리를 포기한 뒤에도 언제든 표시를 요구할 수 있음 하지만 미국에서는 계약 조항의 이익을 받는 당사자가 보통 그 조항을 무시하거나 포기할 수 있음. 그걸 여전히 “CC BY”라고 부를 수 있는지는 논쟁의 여지가 있음. 저작자 표시가 핵심이니까 그래도 CC BY로 라이선스한 뒤 곧바로 그 요건을 면제하는 것은 정당해 보임