3Dガウススプラッティングは、私たちがデジタル環境を創造し、相互作用する方法に革命をもたらすことを約束するユニークな技術です。写真測量やNeural Radiance Fields (NeRF)のような伝統的な手法に代わる革新的な手法を提供することで、建築からゲーム、バーチャルリアリティから科学的視覚化まで、幅広いアプリケーションの可能性を切り開いた。
この記事では、3Dガウススプラットとは何か、その利点と使い方、他のテクニックとの比較について詳しく見ていきます。また、この手法を使って3Dデザインを作成するために利用できるツールについてもご紹介します。
3Dガウス・スプラッティングとは？
3Dガウススプラッティングは、コンピューターグラフィックスで使われる手法で、2D画像から3Dシーンを生成する。ある物体をそれぞれ異なる角度から撮影した、複数の異なる画像があることを想像してみてください。ガウススプラッティングは、これらの画像をすべて取り込み、それらをブレンドして、そのオブジェクトの詳細な3次元表現を作成します。
ガウス・スプラッティング」という名前は、ガウス関数を使うことに由来している。この関数は、画像内のピクセルに重みを割り当てるために使用され、異なる視点間のスムーズでシームレスな移行を保証するのに役立ちます。最終的な結果は、物理世界の実オブジェクトのように、どの角度からでも見ることができる3Dモデルになります。
この技術は、3Dモデルを素早く効率的に作成する方法を提供し、処理するデータが多い場合に特に役立ちます。また、非常に汎用性が高く、ビデオゲームから医療画像まで、さまざまな分野で使用できます。ですから、あなたがグラフィックデザイナーであれ、ゲーム開発者であれ、科学者であれ、3Dガウススプラッティングはあなたのツールキットの中で貴重なツールとなるでしょう。
3Dガウス・スプラッティングのプロセス
ガウススプラッティングを使った3Dモデルの作成には、いくつかのステップがあります：
動きから構造を利用する：この最初のステップでは、動きからの構造（SfM）技術を使用して、一連の画像から3D点群を作成する。この技術は、2D画像データから3D表現を生成するのに有効です。
ガウシアンへの変換：点群が得られると、各点はガウシアンに変換され、ラスタライズが可能になる。しかしこの段階では、SfMデータから推測できるのは位置と色の情報のみである。より良い結果を得るためには、さらなるトレーニングが必要である。
トレーニング：このステップでは確率的勾配降下法を使用し、ニューラルネットワークに似ているが、レイヤーは使用しない。学習プロセスでは、微分可能なガウシアンラスタライズを使用してガウシアンを画像にラスタライズし、ラスタライズされた画像とグランドトゥルース画像との間の視差に基づいて損失を計算し、損失に基づいてガウシアンパラメータを調整し、最後に自動化された高密度化とプルーニングを実行する。
微分可能なガウスラスタライゼーションの実装：3Dガウス・スプラッティングは、データをスクリーンに投影するラスタライズ手法を採用している。この方法は高速で微分可能であることが重要です。ラスタライズ処理には、カメラの視点から各ガウシアンを2Dに投影すること、深度ごとにガウシアンを並べ替えること、各ピクセルについて各ガウシアンを前から後ろにブレンドすることが含まれます。
ガウス関数はどのように見えるか
3Dガウス・スプラッティングの中心はガウス関数で、ベルカーブの形状が特徴だ。この関数は、離散的な点を生き生きとしたまとまりのあるパノラマに変換する上で極めて重要な役割を果たします。ここでは、3Dガウス・スプラットがどのようにガウス関数を活用しているかを紹介します：
画像出典：mathworld.wolfram.com
位置（XYZ）：3D空間内の各点の正確な位置を決定します。
共分散（3x3の行列）：これは、各ポイントがどのように拡大または縮小するかを支配し、その形と大きさに影響を与える。
色（RGB）：これは各ポイントの色合いを決定し、視覚的な多様性に貢献する。
アルファ（α）：透明度を調整し、シーンの信憑性を高めます。
3Dガウス・スプラッティングの実用的な使い方
3Dガウススプラッティングは、さまざまな業界にまたがる幅広い実用的な用途を持ち、3Dモデルの作成とビジュアライゼーションにおける汎用性の高いツールとなっています。そのユニークな機能と、これらの分野にもたらす明確な利点について、さらに深く掘り下げてみましょう。
建築と建設：建築家や建設関係者は、3Dガウスプラットフォームを使用して建物のリアルなモデルを作成し、実際の建設が行われる前に、クライアントが最終製品を視覚化することができます。これにより、潜在的な設計上の欠陥を早期に発見し、時間とリソースを節約することができます。
Eコマース：オンライン小売業者は、3Dガウススプラッティングを使用して、よりリアルで魅力的な方法で商品を紹介し、顧客がさまざまな角度や視点から商品を見ることができます。商品とのバーチャルなインタラクションは、顧客満足度の向上や返品の削減にも役立ちます。
教育およびトレーニング：3Dガウススプラッティングは、トレーニング目的のために実物そっくりのシミュレーションを作成することができます。これにより、実世界でのリスクを伴わない安全で効率的な練習が可能になります。
バーチャルリアリティとゲームバーチャルリアリティやゲームにおいて3Dガウススプラッティングを使用することで、より没入感のあるリアルな環境を実現し、ユーザーの全体的な体験を向上させることができます。また、ダイナミックな照明効果も可能になり、奥行き感と臨場感が生まれます。
製品デザインとプロトタイピング：3Dガウススプラッティングにより、デザイナーはアイデアを簡単にリアルに視覚化でき、迅速かつ正確な反復が可能になります。これにより、製品設計とプロトタイピングのプロセスを大幅にスピードアップできます。
バーチャルイベントと展示会最近のバーチャル・イベントへのシフトに伴い、3Dガウス・スプラッティングは、展示会、会議、見本市で実物そっくりのバーチャル環境を作成するために利用できます。これにより、参加者にインタラクティブで魅力的な体験を提供できます。
3Dガウス・スプラッティング vs 写真測量 vs NeRP
3Dモデルを作成する場合、3Dガウス・スプラット法、写真測量法、NeRP（Neural Radiance Point）など、いくつかの手法があります。それぞれの手法には長所と短所がありますが、主な違いは以下のとおりです。
精度
3Dガウススプラッティングは、しばしば精度の点で他の方法を凌駕します。数学的な関数を使用して各ボクセルでの色と不透明度を推定するため、非常に正確で詳細な3Dモデルが得られます。一方、写真測量は複数の写真に依存するため、特に複雑なテクスチャや模様のある場所では、細かいディテールを正確に捉えられないことがあります。NeRPは、3Dシーンを構築するためにAIを採用した印象的な技術ですが、学習データに依存しているため、多様なシーンで一貫した精度を提供することに苦労することがあります。
スピード
スピードは、3Dガウス・スプラッティングが輝くもう一つの要素です。高速で効率的な計算が可能なため、リアルタイムのレンダリングやインタラクティブなビジュアライゼーションを必要とするアプリケーションに最適です。写真測量は、複数の画像を処理する必要があるため、より時間がかかることがあり、エラーを修正したり、欠落したデータを埋めたりするために手作業が必要になることがよくあります。NeRPは効率的ではありますが、かなりの計算資源を必要とするため、リアルタイムのアプリケーションでは実現不可能かもしれません。
適用性
適用可能性という点では、3つの方法にはそれぞれ独自の使用例がある。3Dガウススプラッティングは非常に汎用性が高く、医療画像、ビジュアライゼーション、VR/ARなど幅広い用途に使用できる。写真測量は、実世界の物体や環境の再構築に優れており、文化遺産の保護、建築、考古学に理想的です。NeRPは最近開発されたもので、コンピュータグラフィックスや視覚効果、特にモデルの学習にデータセットを使用できるシナリオにおいて、大きな可能性を示しています。
3Dガウス・スプラッティング用ツール
Luma AIとPolycamは、iOS、Android、またはウェブプラットフォームを使用して3Dガウススプラッティングを作成するための2つの使いやすいツールです。
これらのアプリを使えば、約30分という短時間で、しかも低コストでモデルを作成することができます。商品を3Dで紹介したいオンライン販売者や、シーンに奥行きとリアリズムを加えたい映画特殊効果クリエイターにとって、便利なツールです。
Polycamを使ったガウススプラッツのキャプチャを見てみよう。
結論
3Dガウススプラッティングは、単なるレンダリングテクニックの追加にとどまらず、3Dレンダリングに対する私たちの理解に挑戦と変革をもたらします。リアルタイムで実行でき、高品位な結果が得られるこの技術は、注目すべき技術です。3Dグラフィックス、ゲーム開発、または優れたリアルタイムレンダリングを必要とする分野に興味があるなら、ガウススプラッティングは必見です。
