3DGS 기반의 친화 사실적 3D 환경과 3D 캐릭터 모델 합성 연구

초록

본 연구는 뉴럴 렌더링 기술, 특히 3D Gaussian Splatting을 활용한 애니메이션 배경 제작의 가능성과실무 적용성을 탐구한다. 특히 3D 애니메이션 제작에서 사실적 배경의 높은 제작 비용과 낮은 재사용성문제를 해결하기 위해, 뉴럴 렌더링, 구체적으로는 3DGS 기술을 활용해 친화적 사실성을 추구하는 배경 생성방법론을 제시한다. 연구는 3DGS로 생성된 3D 배경의 시각적 품질에 영향을 미치는 최적 데이터 조건을 분석한다. 연구 방법으로는 원본 소스 유형을 변수로 한 실험 설계를 통해 정성 분석과 정량 평가(PSNR, SSIM)를 수행했다. 3DGS 배경을 생성할 때, 형태 정확도와 세부 표현에서 이미지 데이터 세트가 비디오 데이터 세트보다 우수한 성능을 보였으며, 파일 형식 비교에서 SPLAT(PLY)이 Mesh(OBJ)보다 디테일 재현은 우수했으나 용량이 2배 이상 크고 조명 반응성 한계를 보였다. 따라서 3DGS 데이터 세트 수집 시 이미지 기반 데이터를 활용하되, 파일 형식은 용도에 따라 선택적으로 적용해야 한다. 3DGS 생성 배경의 품질을 정량적으로 비교 평가하기 위해 PSNR 과 SSIM을 병행한 교차 검증을 수행한 결과, 3DGS 기술이 기존 방식의 모델링을 대체할 충분한 잠재력을 가지고 있음이 확인되었다.

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