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3D 렌더링은 수년 동안 지속적인 혁신을 거듭해 왔으며, 새로운 기술이 끊임없이 가능성의 한계를 넓혀가고 있습니다. 가우시안 스플래팅은 렌더링을 간소화하면서도 놀라운 시각적 품질을 제공하는 방법으로, 최근 큰 반향을 일으키고 있는 기술 중 하나입니다. 이 글에서는 가우시안 스플래팅이 무엇인지, 어떻게 작동하는지, 왜 최신 렌더링 기법의 핵심으로 떠오르고 있는지 자세히 살펴봅니다.
가우시안 스플래팅은 래스터화를 기반으로 하는 래디언스 필드 재구성 기법으로, 실시간 렌더링을 용이하게 하기 위해 설계되었습니다. 가우스 분포를 사용하여 3D 오브젝트를 다각형 대신 매끄럽고 겹치는 점으로 표현합니다. 이 독특한 접근 방식은 렌더링을 간소화하여 실시간 어플리케이션과 복잡한 데이터 세트 처리에 적합합니다.
스플래팅 기법에서 각 스플래트는 물체 표면의 작은 부분을 나타내며 화면에 직접 투사됩니다. 이 투영 방식은 기존 방식에 필요한 삼각 측량과 같은 계산 비용이 많이 드는 지오메트리 계산의 필요성을 우회합니다. 스플랫은 약간 겹쳐져 일관된 표면을 형성하며, 크기, 모양 및 혼합 속성에 따라 최종 시각적 출력이 결정됩니다.
이 방법의 고급 변형인 가우스 스플래팅은 가우스 커널(부드러운 종 모양의 분포)을 사용하여 3D 공간에서 점을 모델링합니다. 위치, 크기, 색상, 불투명도와 같은 속성으로 정의되는 가우시안 스플래트는 데이터 포인트 간의 부드러운 전환을 보장하므로 포인트 클라우드나 체적 시뮬레이션과 같은 불규칙하거나 동적인 데이터 세트를 고품질 시각적 효과로 렌더링하는 데 이상적입니다.
가우시안 스플래팅은 사전 시각화 및 가벼운 씬 표현과 같은 특정 사용 사례에서 더 빠르고 효율적인 새로운 접근 방식을 제공합니다. 하지만 가우시안 스플래팅은 아직 새롭고 떠오르는 기술이기 때문에 기존 렌더링 방법도 아래에서 볼 수 있는 다른 이점을 제공합니다:
가우시안 스플래팅은 이미지 평면에 직접 투사되는 경량 가우시안 커널을 사용하여 대규모 씬을 효율적으로 렌더링할 수 있습니다. 하지만 복잡한 디테일을 처리하는 데 어려움을 겪으며 메시 기반 방식에 비해 성능이 뒤처집니다. 반면, 기존 파이프라인에 최적화된 기존 렌더링 방식은 특히 최신 하드웨어 가속을 지원하여 대부분의 어플리케이션에서 높은 효율성을 달성합니다.
가우시안 스플래팅은 디테일 수준(LOD) 시스템을 지원하지 않기 때문에 클로즈업 시 해상도가 낮아지고 아티팩트가 보입니다. 이러한 한계로 인해 높은 디테일이나 선명도가 필요한 시나리오에는 적합하지 않습니다. 반면, 기존 렌더링 방식은 본질적으로 LOD 시스템을 지원하므로 카메라가 피사체에 가까워질수록 해상도와 디테일이 향상되므로 복잡한 씬이나 클로즈업 촬영에 이상적입니다.
가우시안 스플래팅은 현재 물리 기반 렌더링(PBR) 머티리얼을 지원하지 않습니다. 캡처 프로세스 중에 조명과 셰이딩이 스플랫에 베이크되므로 다양한 조명 조건에서 이러한 요소를 동적으로 조정하는 기능이 제한됩니다. 하지만 기존 렌더링은 PBR 워크플로우를 완벽하게 지원하므로 반사, 거칠기, 반투명도와 같은 사실적인 머티리얼 디테일을 구현할 수 있으며, 실시간 또는 포스트 과정 중에 조명을 조정할 수 있는 추가적인 이점이 있습니다.
가우시안 스플래팅은 게임 엔진이나 렌더링 워크플로우 내에서 작동하기 위해 전용 플러그인이나 애드온이 필요한 경우가 많아 통합에 어려움을 겪습니다. 기본 지원이 부족하기 때문에 기존 파이프라인에서는 실용성이 떨어집니다. 이에 비해 전통적인 렌더링은 업계 표준 툴과 폭넓게 호환되므로 기존 워크플로우에 원활하게 통합하기가 쉽습니다.
가우시안 스플래팅은 특히 유리와 같이 투명하거나 얇은 물체나 미세한 디테일을 묘사할 때 기존 메시가 종종 어려움을 겪을 때 탁월한 성능을 발휘합니다. 반면 기존 렌더링은 인터랙티브, 물리적 시뮬레이션, 애니메이션이 필요한 시나리오에서 탁월한 성능을 발휘합니다. 기존 워크플로우의 메쉬를 리깅, 스킨, 시뮬레이션할 수 있으므로 역동적인 스토리텔링에 더욱 다양하게 활용할 수 있습니다.
가우시안 스플래팅은 특히 사전 시각화, 환경 스캔 또는 정적 배경 요소와 같이 사실적인 씬을 빠르게 캡처하는 데 가장 적합합니다. 또한 텍스처 재작업 없이 하이라이트 보존을 간소화합니다. 기존 렌더링은 제작 과정에서 속도가 느리지만 정적 요소와 동적 요소 모두에 탁월한 활용성을 제공합니다. 캐릭터 애니메이션, 인터랙티브 환경, 실시간 조명 조정을 지원하지만 시각적 충실도를 유지하기 위해 텍스처 재작업이 필요하기 때문에 제작 시간이 늘어날 수 있습니다.
3D 렌더링에서 가우시안 스플래팅이 계속해서 인정받고 있는 만큼, 가우시안 스플래팅의 작동 방식과 최신 어플리케이션에 강력한 도구가 되는 이유를 이해하는 것이 중요합니다. 3D 렌더링에서 가우시안 스플래팅의 프로세스는 다음과 같습니다:
이 단계는 실제 사물이나 씬이 디지털화되는 초기 단계입니다. 일반적으로 비디오 시퀀스는 다양한 각도에서 씬이나 물체를 캡처하는 데 사용됩니다. 이 작업은 물체나 씬의 모든 각도를 캡처하는 한 단일 카메라 또는 여러 대의 카메라를 사용하여 수행할 수 있습니다. 각 카메라는 깊이와 공간 관계를 재구성하여 3D 구조를 만드는 데 필수적인 중첩 뷰를 제공합니다. 이러한 캡처의 품질과 일관성은 후속 단계의 정확도에 큰 영향을 미칩니다.
이 단계에서는 비디오 시퀀스의 데이터를 처리하여 씬의 3D 표현인 포인트 클라우드를 생성합니다:
뎁스 및 지오메트리: 클라우드의 각 포인트는 캡처된 이미지의 겹쳐진 시점으로 재구성된 3D 공간의 특정 위치에 해당합니다.
속성: 각 포인트에는 단순한 지오메트리 외에도 씬의 표면 모양을 나타내는 색상과 같은 속성이 포함될 수 있습니다.
포인트 클라우드가 가우스 커널 기반 표현으로 변환됩니다:
부드러운 볼류메트릭 표현: 각 점은 공간을 차지하는 부드러운 체적 엔티티인 가우시안 커널로 대체됩니다. 이 커널은 겹쳐서 표면의 부드러운 근사치를 만듭니다.
인코딩된 속성: 각 가우시안 커널은 위치, 색상, 불투명도, 크기에 대한 정보를 저장합니다. 이를 통해 렌더링할 때 3D 씬의 시각적 표현에 기여할 수 있습니다.
이 단계에서는 색상 및 조명 조건이 가우시안 스플랫에 포함됩니다. 캡처 당시의 정확한 조명 조건이 스플랫에 구워져 그림자, 하이라이트, 주변광/그림자가 영구적으로 저장됩니다. 하지만 고정된 조명 정보로 인해 조명을 재조명하는 것은 어려운 일이었습니다.
가우시안 스플랫은 이미지 평면에 렌더링되거나 투영되어 3D 씬을 재현합니다. 부드럽게 겹쳐져 마치 연속된 표면처럼 보이게 합니다. 가우시안 스플랫의 부드러운 특성 덕분에 무거운 기하학적 계산 없이도 미세한 표면 디테일을 근사화할 수 있습니다.
가우시안 스플랫이 준비되면 기존 워크플로에 통합하여 게임 엔진이나 VFX 파이프라인으로 임포트하는 등 더욱 세밀하게 다듬을 수 있습니다.
가우시안 스플래팅은 게임과 같은 실시간 렌더링에 혁신을 가져왔습니다. 뛰어난 속도로 고퀄리티 비주얼을 생성할 수 있어 반응성이 중요한 몰입형 환경에 이상적입니다. 개발자들은 언리얼 엔진 5(UE5)와 같은 플랫폼을 통해 실시간 렌더링에서 가우시안 스플래팅의 잠재력을 탐구하고 있으며, 가우시안 스플래팅은 동적인 씬에서 부드러운 모션 처리를 보여줍니다:
시각 효과 및 영화 제작 분야에서 가우시안 스플래팅은 사실적인 소품과 환경을 손쉽게 제작할 수 있는 강력한 툴입니다. 기존 방식과 달리 이 접근 방식은 사실성과 계산 효율성의 균형을 유지하여 영화 제작자가 예산과 시간 제약 내에서 시각적으로 복잡한 씬에 생동감을 불어넣을 수 있게 해줍니다. 아래 영상에서는 공간 인텔리전스에서 가우시안 스플래팅을 영화에 적용하는 방법과 그 잠재력에 대해 설명합니다:
특히 분자 모델링, 천체 물리학, 지형 매핑 등 과학 분야에서는 가우시안 스플래팅의 이점을 크게 활용할 수 있습니다. 복잡한 도형과 패턴을 높은 정밀도로 렌더링할 수 있기 때문에 연구자들은 복잡한 데이터를 시각화하고 연구에 대한 심층적인 인사이트를 얻을 수 있습니다. 정확한 3D 표현이 중요한 의료 분야, 도시 계획, 고고학, 환경 모니터링과 같은 다른 산업에서도 내시경 재구성과 같은 가우스 스플래팅의 이점을 활용할 수 있습니다:
가우스 스플래팅은 고밀도 다각형 메시를 처리할 필요가 없으므로 복잡한 3D 데이터 세트를 처리할 때 매우 효율적입니다. 가우스 스플래팅은 모든 버텍스나 에지에 대한 상세한 기하학적 계산에 의존하는 대신 가볍고 계산 관리가 용이한 가우스 커널을 사용하여 시각적 데이터를 근사화합니다.
따라서 실시간 렌더링이나 대규모 포인트 클라우드 데이터 세트 처리와 같은 시나리오에 특히 유용하며, 기존 렌더링 방식은 메모리 및 처리 요구 사항이 높아서 어려움을 겪을 수 있습니다.
가우시안 스플래팅의 볼류메트릭 접근 방식은 머리카락, 나뭇잎, 흙과 같이 얇거나 복잡한 피처를 표현하는 데 적합합니다. 조밀한 지오메트리 없이도 이러한 미세한 디테일을 근사화하여 시각적으로 풍부한 3D 재구성을 생성할 수 있으므로 사실적이고 몰입감 있는 씬을 구현하는 데 매우 유용한 툴입니다.
가우시안 스플래팅의 가장 유망한 측면 중 하나는 접근성입니다. 특수 장비나 소프트웨어가 필요한 기존 방식과 달리 가우시안 스플래팅은 스마트폰과 같은 일반 소비자용 디바이스에서도 효과적으로 작동할 수 있습니다. 따라서 독립 크리에이터, 소규모 스튜디오, 심지어 취미로 3D를 제작하는 사람들도 큰 재정적 또는 기술적 장벽 없이 고품질의 3D 에셋과 환경을 제작할 수 있는 길이 열렸습니다.
가우시안 스플래팅의 모든 장점과 혁신에도 불구하고 한계도 있습니다. 그 중 하나는 기존 파이프라인에 대한 지원이 제한적이라는 점입니다. 가우시안 스플래팅 기술은 꾸준히 성장하고 있지만, 플러그인을 사용하지 않고도 언리얼이나 유니티와 같은 3D 엔진에서 가우시안 스플래팅을 네이티브로 지원하는 기능은 아직 부족합니다.
가우시안 스플래팅은 캡처 시점에 조명 정보가 스플래트에 베이크되기 때문에 현재 동적 리라이팅 기능도 부족합니다. 즉, 포스트 프로덕션에서 씬을 다시 조명할 수 없으므로 조명 조정이 필요한 워크플로우에서는 큰 단점이 됩니다.
또한 가우시안 스플래팅은 LOD(레벨 오브 디테일) 관리를 지원하지 않기 때문에 클로즈업 샷의 해상도가 부족하고 디테일이 높은 시나리오에서는 사용이 제한됩니다. 물리 기반 렌더링(PBR) 머티리얼도 아직 지원하지 않아 사실적인 렌더링에 필수적인 반사, 거칠기 또는 금속 마감과 같은 사실적인 표면 효과를 구현하는 데 제한이 있습니다.
하지만 그럼에도 불구하고 효율성과 품질 사이의 간극을 메울 수 있다는 점에서 최신 렌더링 워크플로우의 강력한 대안이 될 수 있으며, 향후 큰 판도를 바꿀 수 있습니다.
가우시안 스플래팅은 단순한 기술 혁신이 아니라 3D 렌더링의 미래를 엿볼 수 있는 기술입니다. 효율성과 품질을 완벽하게 결합하여 실시간으로 놀라운 비주얼을 제작할 수 있는 새로운 가능성을 열어줍니다. 3D 렌더링의 판도를 바꾸는 혁신으로 효율성과 시각적 품질의 균형을 맞추고 디지털 그래픽의 가능성의 한계를 뛰어넘습니다. 기술이 계속 발전함에 따라 이 방법은 더 큰 창의력을 발휘하고 디지털 세계를 보고 상호 작용하는 방식을 변화시킬 수 있는 가능성을 지니고 있습니다. 3D 그래픽의 미래는 그 어느 때보다 흥미진진합니다.
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