3D 모델 제작 과정에서 3D 가우시안 스플래팅을 활용한 3D 모델링의 성능분석과 적용 가능성 연구

초록

최근 래디언스 필드(Radiance Fields)에 기반한 새로운 디지털 콘텐츠 제작, 새로운 렌더링 프로세스 및 학습 시스템 구현이 빠르게 확산되고 있다. 특히 3D 가우시안 스플래팅(3D Gaussian Splatting)은 컴퓨터 그래픽스와 콘텐츠 제작에서 주목받고 있는 기술로, 다양한 시점에서 촬영된 이미지를 신경망에 학습시켜 빠르게 3D 모델을 재구성할 수 있는 기술이다. 이 기술을 활용한 디지털 콘텐츠 제작을 중심으로 많은 연구가 이루어지고 있다. 본 연구에서는 3D 가우시안 스플래팅을 활용한 플랫폼인 Luma AI, Polycam, Volinga와 같은 대표적인 플랫폼에서 3D 모델이 제작되는 과정을 알아보았다. 이후 플랫폼 별 제작할 3D 모델을 크기 기준으로 구분하여 결과물을 제작, 분석하였다. 제작한 3D 모델을 언리얼 엔진에서 시각화하여 평균 경력 14년 차 5명의 현업 제작자들에게 인터뷰를 진행하여 효율성과 모델의 품질, 적용 가능성에 대하여 검증하였다. 그 결과, 3D 가우시안 스플래팅은 기존의 3D 모델 제작 방식에 비해 제작 시간, 비용 측면에서 크게 효율적이며 배경 요소를 제작하는 데에 유용하여 적용 가능성이 높다는 결론을 도출하였다. 본 연구는 3D 가우시안 스플래팅 기술이 게임, 영화, 드라마 등 다양한 디지털 콘텐츠 제작 분야에서 기존 3D 모델 제작의 보완재가 될 수 있음을 보여주며, 해당 기술의 상용화 가능성을 확인하였다.

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