Si vous avez vu une scène 3D en ligne qui ressemble presque à un espace réel que vous pouvez traverser — mais ce n'est ni un nuage de points traditionnel, ni un maillage, ni une visite 360° — il y a de bonnes chances que vous regardiez un Gaussian Splat.
Les Gaussian Splats deviennent l'un des nouveaux formats les plus importants en visualisation 3D. Ils font paraître les espaces réels très photoréalistes tout en restant légers et interactifs. C'est une grande avancée pour des industries comme l'immobilier, la construction, l'AEC et le développement de jeux, où les gens veulent un moyen plus rapide de capturer et présenter des espaces réels sans forcer tout le monde dans des logiciels lourds ou des flux de travail techniques.
Dans ce guide, nous allons expliquer ce que sont les Gaussian Splats, comment la technologie fonctionne en coulisses, comment elle se compare à la photogrammétrie et aux nuages de points, et pourquoi cela est important pour les professionnels qui ont besoin de capturer, partager et présenter des environnements réels.
Qu'est-ce qu'un Gaussian Splat ?
Pour comprendre ce qu'est un Gaussian Splat, il est utile de comprendre d'abord ce qu'il n'est pas.
Les graphiques 3D traditionnels — moteurs de jeu, photogrammétrie, modèles CAO — sont construits à partir de polygones. Des triangles et des quadrilatères assemblés en surfaces, avec des textures peintes par-dessus. Tout dans ce monde est en fin de compte un maillage : un réseau de faces plates approximant la forme d'un objet réel.
Les Gaussian Splats fonctionnent complètement différemment.
Au lieu de construire des surfaces, un Gaussian Splat représente le monde sous forme de millions de petits primitifs 3D doux — chacun étant un petit ellipsoïde flou qui contient une position dans l'espace, une taille et une orientation, un niveau d'opacité et des informations de couleur.
Pensez-y comme ça :
Un Gaussian Splat est un petit coup de pinceau 3D doux. Quand vous en placez des millions ensemble aux positions exactement correctes, ils peuvent recréer une pièce, un bâtiment, une rue ou un chantier d'une manière qui paraît étonnamment réelle.
Regardez comment une scène se construit de rien — chaque splat individuel placé et affiné jusqu'à ce que l'environnement entier converge :
Des millions de primitifs 3D doux progressivement placés et affinés jusqu'à ce qu'un environnement complet et navigable émerge.
C'est l'idée principale. Il n'y a pas de polygones, pas de surfaces, pas de cartes de textures. Juste un immense nuage d'éléments visuels doux qui ensemble créent l'apparence d'un espace réel.
Des polygones aux coups de pinceau
Pendant des décennies, toutes les principales approches de reconstruction 3D se sont appuyées sur des polygones. Les logiciels de photogrammétrie prennent des centaines de photos superposées, triangulent la géométrie et produisent un maillage — une surface polygonale drapée de texture. Les scans LiDAR sont convertis en maillages. Les environnements de jeux sont modélisés manuellement comme des maillages.
Les maillages sont utiles et bien compris. Mais ils ont des limites fondamentales :
- Une surface plane — un mur peint, une fenêtre en verre, une route — a besoin de nombreux triangles pour paraître plate et sans couture. Si le maillage est épars, vous voyez les facettes.
- Les structures aiguisées et les structures fines — fils, rambardes, échafaudages, branches fines — sont notoirement difficiles à reconstruire proprement car elles nécessitent une très haute densité de polygones.
- Les matériaux transparents — verre, eau, mailles fines — ne sont pas naturellement supportés. Les polygones sont opaques par défaut.
- Les réflexions — une surface de maillage a une seule couleur par point. Elle ne peut pas nativement capturer comment une réflexion change quand vous vous déplacez autour d'elle.
Les Gaussian Splats contournent tout cela. Parce que chaque splat est un élément doux indépendant — non connecté à une surface — ils peuvent représenter des détails fins, des bords et des propriétés optiques complexes que les maillages peinent à reproduire.
À gauche : une scène basée sur des polygones — faces plates et textures approximant la géométrie réelle. À droite : le même monde représenté en coups de pinceau Gaussian Splat — organique, continu et photoréaliste jusqu'aux feuilles et branches individuelles.
Le passage des polygones aux splats n'est pas juste une mise à niveau visuelle. C'est une philosophie différente sur la façon de représenter le monde réel en 3D.
Ce qui rend les Gaussian Splats si réels
C'est là que les choses deviennent vraiment intéressantes. Les qualités qui font que les Gaussian Splats semblent différents ne concernent pas seulement la résolution ou la taille des fichiers. Elles viennent de ce que le format peut réellement représenter que les polygones ne peuvent pas.
Détail fin : feuilles, plantes et complexité organique
En photogrammétrie, le détail organique fin — feuilles, plantes, herbe, rembourrages mous — est une faiblesse connue. L'algorithme de reconstruction a besoin de trouver des points correspondants à travers plusieurs photos, et les structures fines ne produisent tout simplement pas assez de correspondances. Le résultat est souvent une forme en blob, étalée ou complètement absente.
Les Gaussian Splats gèrent cela naturellement. Chaque coup de pinceau est placé indépendamment en fonction de l'apparence, pas en fonction de si le logiciel pouvait trouver une caractéristique géométrique correspondante. Une feuille n'est qu'une collection de splats semi-transparents. Une plante en est des centaines superposés.
Une serre capturée comme un Gaussian Splat — plantes individuelles, feuilles et feuillage rendus avec le type de détail organique que la photogrammétrie peine constamment à reproduire.
Structures fines : bois, métal et complexité géométrique
Les angles droits, les éléments fins, la géométrie complexe — tout cela est difficile pour la reconstruction basée sur des polygones. Un maillage de photogrammétrie d'une structure en bois ressemble souvent à ce que la géométrie a légèrement fondu : les bords s'arrondissent, les pièces fines fusionnent et la texture essaie de compenser ce que la géométrie a raté.
Les splats représentent ces structures directement comme apparence, pas comme géométrie. Une planche de bois n'est pas une face avec une texture — c'est un groupe de splats qui ensemble ressemblent exactement à une planche de bois, bord compris.
Un manège en bois fait à la main capturé comme un Gaussian Splat — chaque planche individuelle, joint et élément structurel rendu avec une fidélité nette. Ce niveau de détail de structure fine est extrêmement difficile à atteindre avec la photogrammétrie.
Transparence : voir à travers le verre
Les maillages polygonaux sont fondamentalement opaques. Vous pouvez simuler le verre dans un moteur de jeu en rendant une surface semi-transparente, mais dans une reconstruction photogrammétrique, le verre reflète simplement l'environnement vers la caméra — donc le logiciel l'ignore soit entièrement soit le reconstruit comme une surface solide.
Les Gaussian Splats peuvent capturer la transparence naturellement. Chaque splat a une valeur d'opacité. Une fenêtre en verre est un groupe de splats à faible opacité — vous pouvez les voir à travers jusqu'aux splats derrière.
Regarder à travers les fenêtres d'un café — les plantes et l'intérieur sont visibles à travers le verre, et quand le point de vue se déplace, la parallaxe du monde derrière la fenêtre se déplace naturellement. Ce n'est pas simulé. C'est une conséquence directe de la façon dont les splats représentent l'opacité.
Réflexions dépendantes du point de vue : harmoniques sphériques
C'est peut-être la propriété la plus techniquement intéressante des Gaussian Splats, expliquée aussi simplement que possible.
Dans un maillage polygonal, chaque point de surface a une couleur fixe. Si vous avez peint le mur en bleu, il est bleu depuis chaque angle, dans chaque condition d'éclairage. Les réflexions doivent être ajoutées comme une couche séparée — une carte de réflexion ou un effet d'espace-écran.
Chaque Gaussian Splat stocke quelque chose de plus sophistiqué : une couleur dépendante du point de vue. Techniquement, on appelle ça les harmoniques sphériques — une représentation mathématique de la façon dont la couleur et la luminosité apparentes d'un point changent selon la direction depuis laquelle vous le regardez.
Ce que cela signifie en pratique : les réflexions sont nativement capturées. Un écran de TV qui reflète la rue à l'extérieur paraîtra vraiment refléter la rue à l'extérieur — et quand vous vous déplacez, la réflexion se déplace avec vous, exactement comme dans la vraie vie.
Un ensemble d'écrans de TV sur un mur de café capturant le reflet de la rue à l'extérieur. Se déplacer d'avant en arrière montre comment la réflexion se déplace naturellement avec l'angle de visualisation — les harmoniques sphériques à l'œuvre.
Transparence et réflexions ensemble
Les deux effets peuvent coexister dans la même scène simultanément. En regardant une fenêtre de l'extérieur, vous pouvez la voir jusqu'aux plantes et à l'intérieur — transparence — tout en voyant les lignes de peinture routière de la rue reflétées sur la surface vitrée — réflexion dépendante du point de vue.
Debout sur la rue à l'extérieur du café — à travers les fenêtres vous pouvez simultanément voir les plantes à l'intérieur (transparence) et les lignes de peinture routière de la chaussée reflétées sur la surface vitrée (réflexion dépendante du point de vue). Les deux capturés en une seule passe.
Cette combinaison — transparence et apparence dépendante du point de vue dans la même scène — est quelque chose que les reconstructions basées sur des polygones ne peuvent tout simplement pas produire sans un post-traitement manuel extensif.
Comment les Gaussian Splats sont entraînés
Alors comment passe-t-on d'un ensemble de photos ou d'une vidéo en marchant à des millions de splats précisément positionnés ?
Le processus est piloté par l'IA — spécifiquement une forme d'optimisation différentiable appelée descente de gradient. Ça fonctionne comme ça :
- Commencer avec une estimation approximative des positions de caméra (à partir des photos)
- Initialiser un grand nuage de splats aléatoires dans l'espace 3D
- Rendre ce à quoi ces splats ressembleraient depuis chaque angle de caméra capturé
- Comparer ces rendus aux photos réelles
- Ajuster chaque splat — sa position, taille, orientation, opacité et couleur — pour réduire la différence
- Répéter des millions de fois jusqu'à ce que les rendus correspondent bien aux photos
Le résultat est un modèle qui a appris, purement à partir d'images, exactement où placer chaque coup de pinceau pour recréer l'apparence de la scène depuis n'importe quel angle.
Le processus d'entraînement en action — en commençant par une initialisation floue et incohérente, le modèle converge rapidement alors que des millions de splats sont repositionnés et affinés de manière itérative jusqu'à ce que la scène se mette au point.
Cette approche a été formalisée dans un article de recherche marquant de 2023 — "3D Gaussian Splatting for Real-Time Radiance Field Rendering" — et elle est depuis devenue la fondation d'un écosystème en croissance rapide d'outils de capture, de logiciels de reconstruction et de plateformes comme Splat Labs.
Pour un guide sur la façon de créer réellement un Gaussian Splat, voir comment créer des Gaussian Splats 3D.
Qu'est-ce que le Gaussian Splatting ?
À ce stade, la définition devrait sembler intuitive.
Le Gaussian Splatting est le processus complet : capturer un espace réel avec des photos ou une vidéo, exécuter le processus d'entraînement IA pour le reconstruire en millions de primitifs 3D doux, puis rendre ces primitifs de façon interactive à vitesse temps réel.
Le flux de travail complet ressemble à ceci :
- Capturer un espace réel avec des photos, une vidéo ou une caméra spatiale comme le PortalCam
- Traiter les images à travers un pipeline de reconstruction Gaussian Splatting
- Télécharger le résultat sur une plateforme cloud comme Splat Labs
- Partager avec des clients, parties prenantes ou membres d'équipe via un lien de navigateur
Cela crée un chemin de la capture du monde réel à la présentation visuelle immersive beaucoup plus rapidement que de nombreux anciens flux de travail 3D — et avec une qualité photoréaliste que les polygones peinent à égaler.
Gaussian Splats vs maillages de photogrammétrie
Avec la technologie maintenant comprise, la comparaison à la photogrammétrie devient beaucoup plus concrète.
La photogrammétrie produit un maillage polygonal avec une texture. Le maillage est une approximation géométrique des surfaces dans la scène. La texture couvre les limitations de cette approximation. Ça fonctionne bien pour de nombreuses applications, surtout là où un actif 3D traditionnel est nécessaire pour les flux de travail CAO, BIM ou moteur de jeu.
Mais après avoir regardé les vidéos ci-dessus, vous avez déjà vu les limitations spécifiques que cela crée :
- Les surfaces planes paraissent facettées ou douces aux bords
- Les structures fines comme les fils et les rambardes ont tendance à disparaître ou à fusionner
- Le détail organique comme les feuilles et l'herbe se lisse ou se perd
- Le verre et la transparence ne peuvent pas être reconstruits — les fenêtres deviennent des blobs opaques
- Les réflexions sont intégrées comme une texture fixe — elles ne bougent pas quand vous naviguez
Les Gaussian Splats n'essaient pas du tout de construire une surface. Ils représentent l'apparence directement, c'est pourquoi tous ces problèmes disparaissent en grande partie.
Quand les maillages sont encore meilleurs : Si vous avez besoin d'un actif géométrique traditionnel — quelque chose que vous pouvez importer dans Revit, mesurer en CAO ou utiliser comme maillage de collision dans un moteur de jeu — un maillage de photogrammétrie est souvent le bon choix. Les splats ne sont pas un modèle polygonal. Ce sont une représentation visuelle.
Pour beaucoup d'équipes, la bonne réponse est les deux : utiliser un maillage pour le travail d'ingénierie, utiliser un splat pour la communication et la présentation.
Gaussian Splats vs nuages de points
C'est la distinction la plus importante pour les équipes AEC, de topographie et de construction.
Un nuage de points concerne principalement la géométrie mesurée. C'est un ensemble de données de points 3D — souvent provenant du LiDAR — qui capture des positions spatiales précises. Il supporte la topographie, la modélisation, l'analyse, l'intégration BIM et les flux de travail d'ingénierie. La précision est l'objectif.
Un Gaussian Splat concerne principalement la présentation visuelle. Il capture ce à quoi un espace ressemble depuis n'importe quel angle, pas seulement où se trouvent les surfaces.
Ce ne sont pas des formats concurrents. Ils sont souvent complémentaires :
- Un géomètre s'appuie sur un nuage de points pour l'ingénierie et la précision dimensionnelle
- Un chef de projet utilise un Gaussian Splat pour communiquer les conditions du site aux parties prenantes
- Une équipe immobilière utilise un Gaussian Splat pour présenter une propriété à des acheteurs à distance
- Une équipe de construction utilise un Gaussian Splat pour documenter la progression d'une façon que les clients non techniques peuvent réellement comprendre
Quand ils sont associés à la bonne plateforme, les Gaussian Splats peuvent également supporter les flux de travail de mesure. Dans Splat Labs, vous pouvez prendre des mesures de distance et de surface directement dans la scène 3D :
Mesures de précision prises directement dans un visualiseur Gaussian Splat dans Splat Labs.
La meilleure question n'est donc souvent pas "Lequel l'emporte ?" — c'est "Lequel est le bon livrable pour cette audience ?"
Gaussian Splats vs visites virtuelles style Matterport
Beaucoup de personnes qui rencontrent les Gaussian Splats pour la première fois posent en réalité une question plus familière :
En quoi est-ce différent d'une visite Matterport ?
La réponse réside dans la façon dont la navigation fonctionne. Les visites style Matterport placent la caméra à une série de positions de scan fixes et vous laissent sauter entre elles. Vous vous téléportez de point en point. Les données sous-jacentes sont un panorama assemblé, pas une vraie scène 3D.
Les Gaussian Splats sont un environnement 3D continu. Vous pouvez vous déplacer librement, à n'importe quel angle, dans n'importe quelle direction — pas à cause d'une série de positions fixes, mais parce que les splats reconstruisent réellement la scène en trois dimensions. La navigation ressemble plus à se déplacer dans un espace réel.
Navigation fluide et continue à travers un Gaussian Splat — pas de saut entre des positions fixes, mais déplacement libre à travers un environnement 3D entièrement reconstruit.
La différence n'est pas juste esthétique. Cela change ce que le viewer peut comprendre d'un espace — les agencements, les proportions, la profondeur et les relations spatiales se lisent tous plus naturellement en 3D continue que dans une visite basée sur la téléportation.
Pour une comparaison de Splat Labs à d'autres plateformes, voir Splat Labs vs SuperSplat.
Pourquoi les Gaussian Splats sont importants pour l'immobilier
L'immobilier est l'une des applications les plus claires pour les Gaussian Splats.
Une annonce vise essentiellement à aider quelqu'un à comprendre l'espace, la qualité, l'atmosphère et l'agencement. Les photos aident, mais elles sont limitées. Les plans d'étage aident, mais ils sont abstraits. Les visites traditionnelles aident, mais elles peuvent sembler rigides.
Les Gaussian Splats créent un juste milieu plus immersif. Ils permettent aux acheteurs, locataires, investisseurs et décideurs à distance d'expérimenter un espace d'une façon qui se rapproche plus d'y être.
Cela ouvre des cas d'usage puissants :
- Visites de résidences de luxe — laissez les acheteurs explorer depuis n'importe où dans le monde
- Location d'appartements multifamiliaux — présentez les unités sans planifier de visites en personne
- Marketing immobilier commercial — présentez des espaces aux locataires avant les travaux
- Visites de sites à distance — donnez aux investisseurs une vraie idée de la propriété
- Mise en scène virtuelle — concepts de redesign alimentés par IA superposés sur l'espace réel
- Présentations pré-marché — partagez des espaces avant qu'ils soient entièrement prêts
Mise en scène virtuelle alimentée par IA dans un Gaussian Splat — redesignez n'importe quel espace avec une invite textuelle tout en préservant la vraie structure 3D.
Pour les équipes immobilières, il ne s'agit pas juste de nouveauté. Il s'agit de créer une façon plus convaincante de présenter l'actif. Voyez comment les équipes utilisent le redesign de scènes par IA pour désencombrer et remettre en scène des espaces de vente au détail et transformer des environnements de bureau.
Pourquoi les Gaussian Splats sont importants pour la construction et l'AEC
Les équipes de construction et d'AEC ont souvent besoin d'un meilleur moyen de communiquer les conditions du site à des personnes qui ne sont pas physiquement là — maîtres d'ouvrage, architectes, ingénieurs, chefs de projet, consultants, sous-traitants et clients.
Les Gaussian Splats transforment un site capturé en un enregistrement 3D immersif qui est bien plus facile à comprendre qu'un dossier plein de photos.
Cela peut être utile pour :
- Documentation de progression — capturer et comparer les conditions du site dans le temps
- Capture des conditions existantes — enregistrer l'état des ouvrages exécutés avant le début des travaux
- Révision des parties prenantes à distance — permettre à n'importe qui de traverser le site depuis son navigateur
- Communication des problèmes — montrer exactement où est un problème dans son contexte 3D complet
- Joindre des notes, PDFs et médias — épingler des RFI, des éléments de punch-list et des documents à des emplacements exacts dans la scène
- Présentation de jumeau numérique — une façon plus intuitive de présenter l'environnement construit
Un chantier de construction capturé comme un Gaussian Splat pour la révision des parties prenantes à distance et la documentation de progression.
Avec les chronologies 4D dans Splat Labs, les équipes peuvent comparer des scans pris à différents moments pour suivre visuellement la progression :
Comparaison de chronologie 4D — faire glisser entre des scans pris à différentes dates pour suivre la progression de la construction.
Pour les équipes AEC, la valeur n'est pas seulement que ça a l'air bien. C'est que ça améliore la communication. Les équipes utilisant Autodesk Construction Cloud, Revit ou ArcGIS peuvent intégrer les Gaussian Splats directement dans leurs flux de travail existants.
Pourquoi les Gaussian Splats sont importants pour le développement de jeux et la production virtuelle
Les équipes de jeux, les studios VFX et les groupes de production virtuelle peuvent bénéficier des Gaussian Splats car ils permettent une capture et une révision rapides des espaces réels.
Cela peut être utile pour :
- Référence d'environnement — capturer un lieu réel et l'apporter dans le pipeline créatif
- Capture de lieu et repérage numérique — explorer un lieu à distance avant de s'engager pour un tournage
- Prévisualisation — construire rapidement un contexte spatial pour une scène
- Révision collaborative — partager un environnement avec l'équipe créative dans le navigateur
- Prévisualisation VFX — placer des éléments numériques dans un contexte 3D réel
Tous les splats ne deviennent pas des actifs de jeu prêts pour la production, mais les splats peuvent être extrêmement précieux pour comprendre les environnements, communiquer la direction artistique et construire du contexte de monde numérique plus rapidement.
Insertion d'objet par IA dans un Gaussian Splat du carrefour de Shibuya, Tokyo — une créature de 90 mètres placée à l'échelle du monde réel depuis n'importe quelle position de caméra dans le scan. Les éclaireurs de lieu, directeurs de photo et superviseurs VFX peuvent planifier des plans avant que quiconque ne se rende sur le plateau.
Pour un regard plus approfondi, voir Prévisualisation VFX par IA et repérage de lieux 3D.
Que faites-vous réellement avec un Gaussian Splat une fois qu'il est créé ?
C'est la question que beaucoup de contenus ne répondent pas.
Créer un Gaussian Splat n'est qu'une partie du flux de travail. Une fois que vous en avez un, vous devez encore répondre à des questions pratiques comme :
- Comment est-ce que je le visualise facilement ?
- Comment est-ce que je le partage avec un client ou une partie prenante ?
- Comment est-ce que je l'intègre sur un site web ?
- Comment est-ce que j'ajoute des mesures ou des annotations ?
- Comment est-ce que j'attache des PDFs, des photos ou des vidéos à des parties spécifiques de la scène ?
- Comment est-ce que je crée une expérience guidée pour les viewers non techniques ?
- Comment est-ce que je génère un plan d'étage à partir du scan 3D ?
C'est là qu'une couche de plateforme devient importante — et là où Splat Labs entre en jeu.
Comment Splat Labs rend les Gaussian Splats utiles dans les flux de travail réels
Splat Labs est conçu pour aider les professionnels à transformer les Gaussian Splats bruts en livrables utilisables. Au lieu de s'arrêter à "nous avons créé un splat," Splat Labs vous aide à en faire quelque chose.
Téléchargez et hébergez dans le cloud
Téléchargez des fichiers PLY, SPLAT ou KSPLAT et partagez-les instantanément. Pas de négociations de taille de fichier, pas d'envoi de fichiers massifs par e-mail, pas d'installations de logiciels pour vos viewers.
Partagez par lien ou intégrez sur n'importe quel site web
Chaque projet obtient une URL de visualiseur partageable. Enveloppez-la dans un iframe et intégrez-la sur votre site web, votre annonce MLS ou votre portail de projet.
Ajoutez des mesures
Prenez des mesures de distance et de surface directement dans la scène 3D — utile pour l'estimation, la planification et la communication d'informations spatiales aux parties prenantes.
Annotez avec des documents, images et vidéos
Épinglez des annotations avec des PDFs, photos, vidéos et notes à des emplacements exacts dans la scène. Attachez des RFI, rapports d'inspection, éléments de punch-list ou matériaux marketing exactement là où ils appartiennent.
Construisez des visites virtuelles guidées
Créez des visites guidées avec des chemins de caméra automatiques, des annotations et un navigateur en film pour que les viewers non techniques obtiennent une expérience guidée.
Une visite guidée construite dans Splat Labs — des points de passage, des annotations et un navigateur en film guident les viewers à travers l'espace.
Générez des plans d'étage par IA
Transformez n'importe quel scan 3D en un plan d'étage automatique d'un clic — avec des étiquettes, des thèmes et une superposition de mini-carte.
Plans d'étage générés par IA à partir d'un Gaussian Splat — génération en un clic avec des thèmes et des étiquettes personnalisables.
Connectez plusieurs scans avec des portails
Liez des scans intérieurs et extérieurs, ou connectez différents étages et bâtiments en une seule expérience navigable en utilisant des portails sans couture.
Des portails sans couture connectant plusieurs scans Gaussian Splat en une expérience navigable continue.
Fonctionne sur n'importe quel appareil
Visualisez et interagissez avec les Gaussian Splats sur bureau, tablette ou mobile — aucune installation d'application requise.
Gaussian Splats fonctionnant fluidement sur mobile — pas d'installation d'application, juste un lien dans le navigateur.
La vraie valeur commerciale n'est pas juste dans la reconstruction. Elle est dans la communication, la collaboration et la livraison. Splat Labs aide à combler le fossé entre capturer un Gaussian Splat et l'utiliser réellement dans le monde réel.
Qui devrait utiliser les Gaussian Splats ?
Les Gaussian Splats sont particulièrement précieux pour les personnes qui ont besoin de communiquer clairement des espaces réels. Cela inclut :
- Les agents et courtiers immobiliers — des annonces et des visites virtuelles plus immersives
- Les promoteurs et les spécialistes du marketing immobilier — des présentations pré-marché et pré-construction
- Les architectes — documentation des conditions existantes et communication de conception
- Les équipes de construction — suivi de progression, contexte des RFI et révision à distance
- Les chefs de projet — mises à jour plus claires des parties prenantes avec un contexte 3D complet
- Les professionnels de la topographie et de la cartographie — compléments visuels aux livrables de nuages de points
- Les équipes de gestion des installations — documentation spatiale et planification de la maintenance
- Les développeurs de jeux — capture d'environnements réels et référence
- Les équipes VFX et de production virtuelle — repérage de lieux et prévisualisation
- Les équipes de jumeaux numériques et d'informatique spatiale — expériences 3D immersives accessibles sur le web
Si votre travail dépend d'aider d'autres personnes à comprendre un espace réel à distance, les Gaussian Splats méritent d'être explorés.
Foire aux questions
Les Gaussian Splats sont-ils les mêmes que les nuages de points ?
Non. Les nuages de points sont principalement des ensembles de données de mesure géométrique utilisés dans les flux de travail de topographie et d'ingénierie. Les Gaussian Splats sont principalement des représentations de scènes visuelles et immersives conçues pour une présentation et une communication photoréalistes.
Les Gaussian Splats sont-ils les mêmes que la photogrammétrie ?
Non. La photogrammétrie produit un maillage polygonal avec des textures. Le Gaussian Splatting produit un nuage de primitifs 3D doux. Les deux commencent à partir de photographies, mais ils représentent le résultat de manières complètement différentes — et les Gaussian Splats gèrent les détails fins, la transparence et les réflexions que les maillages polygonaux ne peuvent pas.
Les Gaussian Splats sont-ils utiles pour les mesures ?
Oui. Quand ils sont associés à une plateforme comme Splat Labs, vous pouvez prendre des mesures de distance et de surface directement dans la scène 3D. Cependant, les Gaussian Splats ne sont pas la même chose qu'un livrable de nuage de points de qualité topographique.
Que sont les harmoniques sphériques dans les Gaussian Splats ?
Les harmoniques sphériques sont la technique mathématique qui permet à chaque Gaussian Splat de changer sa couleur et sa luminosité apparentes selon l'angle de visualisation. En termes simples : c'est ainsi que les Gaussian Splats capturent les réflexions et les effets d'éclairage dépendants du point de vue qui paraissent plats dans les reconstructions basées sur des polygones.
Les Gaussian Splats peuvent-ils être visualisés sur des téléphones ?
Oui. Les expériences Gaussian Splat peuvent être visualisées sur des téléphones, tablettes et navigateurs de bureau. Avec Splat Labs, il n'y a rien à installer — il suffit d'ouvrir un lien.
Puis-je intégrer un Gaussian Splat sur mon site web ?
Oui. Splat Labs facilite l'intégration d'un visualiseur Gaussian Splat sur n'importe quel site web avec un seul code d'intégration iframe.
Quels formats de fichiers sont couramment utilisés ?
Les formats de fichiers Gaussian Splat les plus courants sont PLY, SPLAT et KSPLAT. Splat Labs supporte les trois.
Ai-je besoin de matériel spécial pour capturer des Gaussian Splats ?
Pas toujours. De nombreuses équipes capturent des splats en utilisant des photos ou une vidéo standard depuis un téléphone ou un drone. Les caméras spatiales dédiées comme le PortalCam ou les appareils de qualité topographique comme le Lixel L2 Pro peuvent produire des résultats de meilleure qualité, mais ils ne sont pas requis pour commencer.
En quoi le Gaussian Splatting est-il différent des NeRF ?
Les Champs de rayonnance neuronaux (NeRF) et le Gaussian Splatting créent tous deux des scènes 3D photoréalistes à partir d'images, et les deux utilisent un entraînement basé sur l'IA. La différence clé est la vitesse de rendu : le Gaussian Splatting rend en temps réel en utilisant un rastériseur GPU rapide, le rendant bien plus pratique pour la visualisation interactive et les applications commerciales. Les NeRF nécessitent généralement l'inférence d'un réseau neuronal pour rendre chaque image, ce qui est beaucoup plus lent.
Commencer
Les Gaussian Splats sont importants parce qu'ils rendent les espaces réels plus faciles à capturer, plus faciles à comprendre et plus faciles à présenter.
Pour les professionnels de l'immobilier, de la construction, de l'AEC et des médias 3D, cela crée une nouvelle façon puissante de communiquer des espaces qui est plus immersive que les photos, plus accessible que les nuages de points et plus photoréaliste que les maillages polygonaux traditionnels.
Mais la technologie seule n'est pas l'histoire complète. La vraie valeur vient quand un Gaussian Splat peut être hébergé, partagé, annoté, mesuré et présenté d'une façon qui fonctionne pour de vraies personnes et de vrais flux de travail.
C'est là que Splat Labs entre en jeu.
Explorez des démos en direct
Voir les Gaussian Splats en action avec ces jeux de données interactifs :
- Maison résidentielle immobilière — traversez une propriété résidentielle
- Amphithéâtre de Red Rocks — explorez un lieu en plein air emblématique
- Progression de chantier — comparez des chronologies 4D sur un chantier
- Saltbox Denver — visitez un espace de coworking moderne
- Magasin phare REI Denver — voyez le redesign de scènes par IA dans un magasin de détail de 8 400 m²
Lectures connexes
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