CityGaussian: 고속 고품질 대규모 장면 렌더링을 위한 가우시안 기법
- **CityGaussian (CityGS)**은 대규모 3D 가우시안 스플래팅(3DGS)의 효율적인 훈련과 실시간 렌더링을 위한 새로운 접근법을 제시함.
- 전역 장면 사전 지식과 적응형 훈련 데이터 선택을 통해 효율적인 훈련과 무이음 결합이 가능함.
- 가우시안 원시 데이터를 기반으로 다양한 디테일 수준을 압축하여 생성하고, 제안된 블록 단위 디테일 수준 선택 및 집계 전략을 통해 다양한 규모에서 빠른 렌더링을 실현함.
- 대규모 장면에 대한 광범위한 실험 결과는 이 접근법이 최신 렌더링 품질을 달성하며, 매우 다른 규모의 대규모 장면을 일관되게 실시간으로 렌더링할 수 있음을 보여줌.
SOTA와의 비교
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CityGS 없이 LoD 기술: MatrixCity는 2500만 개의 가우시안으로 묘사되며, A100에서 테스트한 결과 18 FPS의 속도로 불쾌한 로밍 경험을 초래함.
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CityGS와 LoD 기술: LoD 지원으로 CityGS는 매우 다른 규모에서 실시간으로 렌더링될 수 있으며, 평균 속도는 A100에서 테스트한 결과 36 FPS임.
시각적 비교
- MegaNeRF, SwitchNeRF, GPNeRF, 3DGS와 같은 기존 기술들과 비교하여 CityGS의 우수한 렌더링 품질을 시각적으로 비교함.
GN⁺의 의견
- CityGaussian은 대규모 3D 장면을 실시간으로 렌더링하는 데 있어 중요한 기술적 진보를 나타냄. 이는 가상 현실, 게임 개발, 도시 계획 및 시뮬레이션과 같은 분야에서의 응용 가능성을 높임.
- 실시간 렌더링은 사용자 경험을 크게 향상시키는 요소로, CityGaussian이 제공하는 높은 프레임 속도는 이러한 경험을 더욱 부드럽고 현실적으로 만들 것임.
- 그러나 실시간 렌더링 기술은 일반적으로 고성능 컴퓨팅 자원을 필요로 하며, 이는 비용과 접근성 측면에서 제약이 될 수 있음.
- 이 기술이 널리 채택되기 위해서는 하드웨어의 발전과 함께 최적화 기술의 지속적인 개선이 필요함.
- 또한, CityGaussian과 유사한 기술을 사용하는 다른 프로젝트나 제품이 시장에 존재할 수 있으므로, 사용자는 자신의 요구 사항에 맞는 최적의 솔루션을 선택하기 위해 여러 옵션을 비교해야 함.