Gaussian Splat이란 무엇인가? 부동산, 건설, AEC, 3D 팀을 위한 초보자 친화적 가이드

온라인에서 실제 공간을 걸어다닐 수 있는 것처럼 보이는 3D 씬을 본 적이 있다면 — 하지만 전통적인 포인트 클라우드, 메시, 또는 360 투어가 아닌 — 아마도 Gaussian Splat을 보고 있었을 것입니다.

Gaussian Splat은 3D 시각화에서 가장 중요한 새 형식 중 하나가 되어가고 있습니다. 실세계 공간이 매우 포토리얼리스틱하게 보이면서도 가볍고 인터랙티브하게 느껴지게 합니다. 이것은 부동산, 건설, AEC, 게임 개발과 같이 무거운 소프트웨어나 기술적 워크플로우에 모든 사람을 강요하지 않고 실제 공간을 빠르게 캡처하고 제시하는 방법을 원하는 산업에서 큰 의미를 가집니다.

이 가이드에서 Gaussian Splat이 무엇인지, 기술이 내부적으로 어떻게 작동하는지, 포토그래머트리 및 포인트 클라우드와 어떻게 비교되는지, 실세계 환경을 캡처, 공유, 제시해야 하는 전문가에게 왜 중요한지 설명하겠습니다.

Gaussian Splat이란 무엇인가?

Gaussian Splat이 무엇인지 이해하려면, 먼저 그것이 아닌 것을 이해하는 것이 도움이 됩니다.

전통적인 3D 그래픽 — 게임 엔진, 포토그래머트리, CAD 모델 — 은 폴리곤으로 구축됩니다. 삼각형과 사각형이 서로 봉합되어 표면을 형성하고, 그 위에 질감이 칠해집니다. 그 세계의 모든 것은 궁극적으로 메시입니다: 실제 물체의 모양을 근사하는 평평한 면들의 네트워크.

Gaussian Splat은 완전히 다르게 작동합니다.

표면을 구축하는 대신, Gaussian Splat은 세계를 수백만 개의 작은 부드러운 3D 원시 요소로 표현합니다 — 각각 공간 내의 위치, 크기와 방향, 불투명도 수준, 색상 정보를 가진 작고 흐릿한 타원체.

이렇게 생각해보세요:

Gaussian Splat은 작은 부드러운 3D 붓터치입니다. 수백만 개를 정확히 올바른 위치에 모아놓으면, 놀라울 정도로 사실적으로 보이는 방, 건물, 거리, 또는 작업 현장을 재창조할 수 있습니다.

씬이 처음부터 구축되는 것을 보세요 — 전체 환경이 수렴될 때까지 각각의 개별 splat이 배치되고 정제됩니다:

수백만 개의 부드러운 3D 원시 요소가 점진적으로 배치되고 정제되어 완전한 탐색 가능한 환경이 나타납니다.

이것이 핵심 아이디어입니다. 폴리곤 없음, 표면 없음, 텍스처 맵 없음. 함께 실제 공간의 외관을 만들어내는 부드러운 시각적 요소들의 거대한 구름뿐입니다.

폴리곤에서 붓터치로

수십 년 동안, 3D 재구성에 대한 모든 주요 접근 방식은 폴리곤에 의존했습니다. 포토그래머트리 소프트웨어는 수백 장의 겹치는 사진을 찍어 기하학을 삼각측량하고 메시를 출력합니다 — 텍스처로 덮인 폴리곤 표면. LiDAR 스캔은 메시로 변환됩니다. 게임 환경은 메시로 수작업 모델링됩니다.

메시는 유용하고 잘 이해됩니다. 하지만 몇 가지 근본적인 한계가 있습니다:

평평한 표면 — 칠해진 벽, 유리창, 도로 — 은 평평하고 매끄럽게 보이기 위해 많은 삼각형이 필요합니다. 메시가 희박하면 면이 보입니다.
날카로운 모서리와 미세한 구조물 — 전선, 난간, 비계, 얇은 가지 — 은 매우 높은 폴리곤 밀도가 필요하기 때문에 깔끔하게 재구성하기로 악명 높게 어렵습니다.
투명한 재료 — 유리, 물, 미세 메시 — 는 자연스럽게 지원되지 않습니다. 폴리곤은 기본적으로 불투명합니다.
반사 — 메시 표면은 포인트당 단일 색상이 있습니다. 주위를 이동할 때 반사가 어떻게 변하는지 기본적으로 캡처할 수 없습니다.

Gaussian Splat은 이 모든 것을 우회합니다. 각 splat은 독립적인 부드러운 요소이기 때문에 — 표면에 연결되지 않은 — 메시가 어려움을 겪는 세밀한 디테일, 모서리, 복잡한 광학 특성을 표현할 수 있습니다.

왼쪽: 폴리곤 기반 씬 — 실제 기하학을 근사하는 평평한 면과 텍스처. 오른쪽: Gaussian Splat 붓터치로 표현된 같은 세계 — 개별 잎사귀와 가지까지 유기적이고, 연속적이고, 포토리얼리스틱.

폴리곤에서 splat으로의 전환은 단순한 시각적 업그레이드가 아닙니다. 3D로 실세계를 표현하는 방법에 대한 다른 철학입니다.

Gaussian Splat이 그토록 사실적으로 보이는 이유

이것이 진정으로 흥미로워지는 곳입니다. Gaussian Splat이 다르게 느껴지게 하는 품질들은 단순히 해상도나 파일 크기에 관한 것이 아닙니다. 형식이 실제로 폴리곤이 할 수 없는 것을 표현할 수 있는 것에서 옵니다.

세밀한 디테일: 잎사귀, 식물, 유기적 복잡성

포토그래머트리에서 세밀한 유기적 디테일 — 잎사귀, 식물, 풀, 부드러운 가구 — 은 알려진 약점입니다. 재구성 알고리즘은 여러 사진에서 일치하는 점을 찾아야 하는데, 얇은 구조물은 충분한 일치 항목을 생성하지 못합니다. 결과는 종종 덩어리지거나 번지거나 완전히 누락됩니다.

Gaussian Splat은 이것을 자연스럽게 처리합니다. 각 붓터치는 소프트웨어가 일치하는 기하학적 특성을 찾을 수 있었는지 여부가 아니라 외관에 기반하여 독립적으로 배치됩니다. 잎사귀는 반투명 splat의 집합일 뿐입니다. 식물은 수백 개가 함께 레이어됩니다.

Gaussian Splat으로 캡처된 온실 — 개별 식물, 잎사귀, 초목이 포토그래머트리가 일관되게 재현하는 데 어려움을 겪는 유기적 디테일로 렌더링됨.

미세한 구조물: 나무, 금속, 기하학적 복잡성

직각, 얇은 부재, 복잡한 기하학 — 이것들은 모두 폴리곤 기반 재구성에서 도전적입니다. 목조 구조물의 포토그래머트리 메시는 종종 기하학이 약간 녹은 것처럼 보입니다: 모서리가 둥글어지고, 얇은 조각들이 합쳐지고, 텍스처가 기하학이 놓친 것을 보완하려 합니다.

Splat은 이러한 구조물들을 기하학이 아닌 외관으로 직접 표현합니다. 나무 판자는 텍스처가 있는 면이 아닙니다 — 모서리까지 정확히 나무 판자처럼 보이는 splat들의 클러스터입니다.

Gaussian Splat으로 캡처된 수제 나무 롤러코스터 — 모든 개별 판자, 이음새, 구조 부재가 선명한 충실도로 렌더링됨. 이 수준의 미세 구조 디테일은 포토그래머트리로 달성하기 매우 어렵습니다.

투명도: 유리를 통해 보기

폴리곤 메시는 근본적으로 불투명합니다. 게임 엔진에서 표면을 반투명하게 만들어 유리를 가장할 수 있지만, 포토그래머트리 재구성에서 유리는 단순히 환경을 카메라로 다시 반사합니다 — 그래서 소프트웨어는 그것을 무시하거나 고체 표면으로 재구성합니다.

Gaussian Splat은 자연스럽게 투명도를 캡처할 수 있습니다. 각 splat에는 불투명도 값이 있습니다. 유리창은 낮은 불투명도를 가진 splat들의 그룹입니다 — 뒤에 있는 splat들을 통해 볼 수 있습니다.

카페의 창문을 통해 바라보기 — 식물과 내부가 유리를 통해 보이고, 시점이 이동함에 따라 창문 뒤의 세계의 시차가 자연스럽게 이동합니다. 이것은 가짜가 아닙니다. splat이 불투명도를 표현하는 방식의 직접적인 결과입니다.

시점 의존 반사: 구면 조화 함수

이것이 아마도 Gaussian Splat의 가장 기술적으로 흥미로운 특성으로, 가능한 간단하게 설명해드리겠습니다.

폴리곤 메시에서 모든 표면 점은 고정된 색상을 가집니다. 벽을 파란색으로 칠하면, 모든 각도에서, 모든 조명 조건에서 파란색입니다. 반사는 별도의 레이어 — 반사 맵 또는 화면 공간 효과 — 로 추가해야 합니다.

각 Gaussian Splat은 더 정교한 것을 저장합니다: 시점 의존 색상. 기술적으로 이것은 구면 조화 함수라고 합니다 — 보는 방향에 따라 점의 겉보기 색상과 밝기가 어떻게 변하는지에 대한 수학적 표현입니다.

실제로 이것이 의미하는 것: 반사가 기본적으로 캡처됩니다. 바깥 거리를 반사하는 TV 화면은 실제로 거리를 반사하는 것처럼 보입니다 — 그리고 이동하면 반사가 실제 생활에서처럼 정확히 함께 이동합니다.

카페 벽에 있는 TV 화면 배열이 바깥 거리의 반사를 캡처하고 있습니다. 앞뒤로 이동하면 반사가 보는 각도에 따라 자연스럽게 이동하는 것을 보여줍니다 — 구면 조화 함수가 작동하는 모습입니다.

투명도와 반사의 결합

두 효과는 같은 씬에서 동시에 공존할 수 있습니다. 외부에서 창문을 바라보면 투명도를 통해 식물과 내부를 볼 수 있으며 — 동시에 유리 표면에 반사된 거리의 페인트 줄무늬도 시점 의존 반사로 볼 수 있습니다.

카페 외부 거리에 서서 — 창문을 통해 내부 식물이 동시에 보이고 (투명도), 포장도로의 페인트 줄무늬가 유리 표면에 반사됩니다 (시점 의존 반사). 단 한 번의 패스에서 캡처.

이 조합 — 같은 씬에서 투명도와 시점 의존 외관 — 은 광범위한 수동 후처리 없이 폴리곤 기반 재구성으로는 단순히 만들어낼 수 없는 것입니다.

Gaussian Splat이 학습되는 방법

그렇다면 사진 세트나 비디오 워크스루에서 어떻게 수백만 개의 정밀하게 배치된 splat으로 이동할까요?

이 과정은 AI에 의해 구동됩니다 — 특히 경사 하강법이라고 불리는 미분 가능한 최적화의 형태입니다. 다음과 같이 작동합니다:

카메라 위치에 대한 대략적인 추정으로 시작합니다 (사진에서)
3D 공간에서 무작위 splat들의 큰 구름을 초기화합니다
캡처된 각 카메라 각도에서 splat들이 어떻게 보일지 렌더링합니다
해당 렌더링을 실제 사진과 비교합니다
차이를 줄이기 위해 각 splat — 위치, 크기, 방향, 불투명도, 색상 — 을 조정합니다
렌더링이 사진과 밀접하게 일치할 때까지 수백만 번 반복합니다

결과는 이미지만으로 순수하게, 어떤 각도에서도 씬의 외관을 재창조하기 위해 각 붓터치를 어디에 배치해야 하는지 정확히 학습한 모델입니다.

학습 과정이 진행되는 모습 — 흐릿하고 비일관된 초기화에서 시작하여, 수백만 개의 splat이 반복적으로 재배치되고 정제되어 씬이 선명해질 때까지 모델이 빠르게 수렴합니다.

이 접근 방식은 2023년 랜드마크 연구 논문 — "실시간 Radiance Field 렌더링을 위한 3D Gaussian Splatting" — 에서 공식화되었으며, 이후 Splat Labs와 같은 플랫폼을 포함한 빠르게 성장하는 캡처 도구, 재구성 소프트웨어, 플랫폼 생태계의 기반이 되었습니다.

실제로 Gaussian Splat을 만드는 방법에 대한 안내는 3D Gaussian Splat 만드는 방법을 참조하세요.

Gaussian Splatting이란 무엇인가?

이 시점에서, 정의가 직관적으로 느껴져야 합니다.

Gaussian Splatting은 완전한 과정입니다: 사진이나 비디오로 실제 공간을 캡처하고, AI 학습 과정을 실행하여 수백만 개의 부드러운 3D 원시 요소로 재구성하고, 그 원시 요소를 실시간 속도로 인터랙티브하게 렌더링합니다.

전체 워크플로우는 다음과 같습니다:

사진, 비디오, 또는 PortalCam과 같은 공간 카메라로 실제 공간을 캡처합니다
Gaussian Splatting 재구성 파이프라인을 통해 이미지리를 처리합니다
Splat Labs와 같은 클라우드 플랫폼에 결과를 업로드합니다
브라우저 링크로 클라이언트, 이해관계자, 또는 팀 구성원과 공유합니다

이것은 많은 오래된 3D 워크플로우보다 훨씬 빠르게 실세계 캡처에서 몰입형 시각적 프레젠테이션으로 가는 경로를 만들고 — 폴리곤이 따라올 수 없는 포토리얼리스틱 품질로.

Gaussian Splat 대 포토그래머트리 메시

이제 기술을 이해했으니, 포토그래머트리와의 비교가 훨씬 더 구체적으로 됩니다.

포토그래머트리는 텍스처가 있는 폴리곤 메시를 만듭니다. 메시는 씬의 표면에 대한 기하학적 근사값입니다. 텍스처는 그 근사값의 한계를 커버합니다. 특히 전통적인 3D 자산이 CAD, BIM, 또는 게임 엔진 워크플로우에 필요한 경우 많은 애플리케이션에 잘 작동합니다.

하지만 위의 비디오를 보셨으면, 이것이 만들어내는 특정 한계를 이미 보셨습니다:

평평한 표면은 모서리에서 면이 있거나 부드럽게 보입니다
전선과 난간과 같은 미세한 구조물은 사라지거나 합쳐지는 경향이 있습니다
잎사귀와 풀과 같은 유기적 디테일은 부드러워지거나 손실됩니다
유리와 투명도는 재구성할 수 없습니다 — 창문이 불투명한 덩어리가 됩니다
반사는 고정 텍스처로 구워집니다 — 탐색할 때 이동하지 않습니다

Gaussian Splat은 표면을 만들려 하지 않습니다. 외관을 직접 표현하며, 그것이 그 모든 문제들이 크게 사라지는 이유입니다.

메시가 더 나은 경우: 전통적인 기하학적 자산이 필요한 경우 — Revit에 임포트하거나, CAD에서 측정하거나, 게임 엔진에서 충돌 메시로 사용할 수 있는 — 포토그래머트리 메시가 종종 올바른 선택입니다. Splat은 폴리곤 모델이 아닙니다. 시각적 표현입니다.

많은 팀에서 올바른 답은 둘 다입니다: 엔지니어링 작업에는 메시를, 커뮤니케이션과 프레젠테이션에는 splat을 사용합니다.

Gaussian Splat 대 포인트 클라우드

이것이 AEC, 측량, 건설 팀에서 가장 중요한 구분입니다.

포인트 클라우드는 주로 측정된 기하학에 관한 것입니다. 종종 LiDAR에서 나온 3D 포인트 데이터셋으로 정밀한 공간 위치를 캡처합니다. 측량, 모델링, 분석, BIM 통합, 엔지니어링 워크플로우를 지원합니다. 정확도가 핵심입니다.

Gaussian Splat은 주로 시각적 프레젠테이션에 관한 것입니다. 표면이 어디 있는지뿐만 아니라 어떤 각도에서도 공간이 어떻게 보이는지를 캡처합니다.

경쟁 형식이 아닙니다. 종종 보완적입니다:

측량사는 엔지니어링과 치수 정확도를 위해 포인트 클라우드에 의존합니다
프로젝트 관리자는 이해관계자에게 현장 상태를 전달하기 위해 Gaussian Splat을 사용합니다
부동산 팀은 원격 구매자에게 부동산을 제시하기 위해 Gaussian Splat을 사용합니다
건설 팀은 비기술 클라이언트가 실제로 이해할 수 있는 방식으로 진행 상황을 문서화하기 위해 Gaussian Splat을 사용합니다

올바른 플랫폼과 쌍을 이룰 때, Gaussian Splat도 측정 워크플로우를 지원할 수 있습니다. Splat Labs에서 3D 씬 내에서 직접 거리와 면적 측정을 할 수 있습니다:

Splat Labs의 Gaussian Splat 뷰어에서 직접 취한 정밀 측정.

따라서 더 좋은 질문은 종종 *"어느 쪽이 이기는가?"*가 아닙니다 — *"이 대상에게 어느 것이 올바른 결과물인가?"*입니다.

Gaussian Splat 대 Matterport 스타일 가상 투어

Gaussian Splat을 처음 접하는 많은 사람들은 실제로 더 친숙한 질문을 하고 있습니다:

Matterport 투어와 어떻게 다른가요?

답은 내비게이션이 어떻게 작동하는지에 있습니다. Matterport 스타일 투어는 일련의 고정 스캔 위치에 카메라를 배치하고 그 사이를 점프할 수 있게 합니다. 한 지점에서 다른 지점으로 순간 이동합니다. 기본 데이터는 이어진 파노라마이며, 진정한 3D 씬이 아닙니다.

Gaussian Splat은 연속적인 3D 환경입니다. 일련의 고정 위치 때문이 아니라 — splat이 진정으로 3차원에서 씬을 재구성하기 때문에 — 어떤 각도에서든, 어떤 방향으로든 자유롭게 이동할 수 있습니다. 내비게이션이 실제 공간을 이동하는 것처럼 느껴집니다.

Gaussian Splat을 통한 유동적이고 연속적인 내비게이션 — 고정된 위치 사이를 점프하는 것이 아니라 완전히 재구성된 3D 환경을 자유롭게 이동합니다.

차이는 단순히 미학적이지 않습니다. 뷰어가 공간에 대해 이해할 수 있는 것을 바꿉니다 — 레이아웃, 비율, 깊이, 공간적 관계가 순간 이동 기반 투어보다 연속적인 3D에서 더 자연스럽게 읽힙니다.

다른 플랫폼과의 Splat Labs 비교는 Splat Labs vs SuperSplat을 참조하세요.

부동산에서 Gaussian Splat이 중요한 이유

부동산은 Gaussian Splat의 가장 명확한 응용 분야 중 하나입니다.

매물은 궁극적으로 누군가가 공간, 품질, 분위기, 레이아웃을 이해하도록 돕는 것입니다. 사진이 도움이 되지만 제한적입니다. 평면도가 도움이 되지만 추상적입니다. 전통적인 투어가 도움이 되지만 경직될 수 있습니다.

Gaussian Splat은 더 몰입적인 중간 지점을 만듭니다. 구매자, 임차인, 투자자, 원격 의사결정자들이 실제로 있을 때와 더 가깝게 느끼는 방식으로 공간을 경험하게 합니다.

그것이 강력한 사용 사례를 엽니다:

럭셔리 주거 워크스루 — 구매자가 전세계 어디서나 탐색할 수 있게 합니다
다가구 임대 — 직접 방문 일정 없이 유닛을 선보입니다
상업용 부동산 마케팅 — 임차인에게 공사 전 공간을 제시합니다
원격 현장 투어 — 투자자에게 부동산의 실제 감각을 제공합니다
가상 스테이징 — 실제 공간에 오버레이된 AI 기반 재설계 개념
사전 시장 프레젠테이션 — 완전히 준비되기 전에 공간을 공유합니다

Gaussian Splat 내의 AI 기반 가상 스테이징 — 실제 3D 구조를 보존하면서 텍스트 프롬프트로 어떤 공간이든 재설계합니다.

부동산 팀에게 이것은 단순히 참신함에 관한 것이 아닙니다. 자산을 더 설득력 있게 제시하는 방법을 만드는 것입니다. 팀이 AI 씬 재설계로 소매 공간을 정리하고 재스테이징하고 사무실 환경을 변환하는 방법을 보세요.

건설 및 AEC에서 Gaussian Splat이 중요한 이유

건설 및 AEC 팀은 종종 물리적으로 없는 사람들 — 소유주, 건축가, 엔지니어, 프로젝트 관리자, 컨설턴트, 하청업체, 클라이언트 — 에게 현장 상태를 더 잘 전달하는 방법이 필요합니다.

Gaussian Splat은 캡처된 현장을 사진 폴더보다 훨씬 이해하기 쉬운 몰입형 3D 기록으로 변환합니다.

다음에 유용할 수 있습니다:

진행 문서화 — 시간에 따른 현장 상태 캡처 및 비교
기존 조건 캡처 — 작업 시작 전 준공 상태 기록
원격 이해관계자 검토 — 누구나 브라우저에서 현장을 둘러볼 수 있게 합니다
문제 커뮤니케이션 — 전체 3D 맥락에서 정확히 문제가 어디 있는지 보여줍니다
노트, PDF, 미디어 첨부 — RFI, 펀치리스트 항목, 문서를 씬의 정확한 위치에 고정합니다
디지털 트윈 프레젠테이션 — 구축 환경을 제시하는 더 직관적인 방법

원격 이해관계자 검토 및 진행 문서화를 위해 Gaussian Splat으로 캡처된 공사 현장.

Splat Labs의 4D 타임라인으로 팀은 다른 시점에 찍은 스캔을 비교하여 시각적으로 진행 상황을 추적할 수 있습니다:

4D 타임라인 비교 — 다른 날짜에 찍은 스캔 사이를 슬라이드하여 건설 진행 상황을 추적합니다.

AEC 팀에게 가치는 단지 좋아 보이는 것이 아닙니다. 커뮤니케이션을 개선한다는 것입니다. Autodesk Construction Cloud, Revit, 또는 ArcGIS를 사용하는 팀은 Gaussian Splat을 기존 워크플로우에 직접 통합할 수 있습니다.

게임 개발 및 가상 제작에서 Gaussian Splat이 중요한 이유

게임 팀, VFX 스튜디오, 가상 제작 그룹은 실제 공간을 빠르게 캡처하고 검토할 수 있게 해주기 때문에 Gaussian Splat에서 혜택을 받을 수 있습니다.

다음에 유용할 수 있습니다:

환경 레퍼런스 — 실제 위치를 캡처하여 창의적 파이프라인으로 가져옵니다
위치 캡처 및 디지털 스카우팅 — 촬영을 확정하기 전에 원격으로 장소를 탐색합니다
프리비주얼라이제이션 — 씬을 위한 공간적 맥락을 빠르게 구축합니다
협업 검토 — 브라우저에서 창의적 팀과 환경을 공유합니다
VFX 프리비주얼라이제이션 — 실세계 3D 맥락에 디지털 요소를 배치합니다

모든 splat이 프로덕션 준비 게임 자산이 되는 것은 아니지만, splat은 환경을 이해하고, 아트 디렉션을 전달하고, 더 빠르게 디지털 세계 맥락을 구축하는 데 매우 귀중할 수 있습니다.

도쿄 시부야 교차로의 Gaussian Splat에 AI 오브젝트 삽입 — 스캔의 어느 카메라 위치에서도 실세계 스케일로 배치된 300피트 생명체. 로케이션 스카우트, DP, VFX 감독자가 세트에 발을 들여놓기 전에 샷을 계획할 수 있습니다.

더 자세한 내용은 AI VFX 프리비주얼라이제이션 및 3D 로케이션 스카우팅을 참조하세요.

Gaussian Splat이 생성된 후 실제로 무엇을 하나요?

많은 콘텐츠가 답하지 못하는 질문입니다.

Gaussian Splat을 만드는 것은 워크플로우의 일부일 뿐입니다. 하나가 있으면 여전히 다음과 같은 실용적인 질문들에 답해야 합니다:

어떻게 쉽게 볼 수 있나요?
클라이언트나 이해관계자와 어떻게 공유하나요?
웹사이트에 어떻게 임베드하나요?
어떻게 측정이나 주석을 추가하나요?
씬의 특정 부분에 PDF, 사진, 비디오를 어떻게 첨부하나요?
비기술 뷰어를 위한 안내 경험을 어떻게 만드나요?
3D 스캔에서 평면도를 어떻게 생성하나요?

바로 플랫폼 레이어가 중요해지는 곳 — 그리고 Splat Labs가 들어맞는 곳입니다.

Splat Labs가 Gaussian Splat을 실제 워크플로우에서 유용하게 만드는 방법

Splat Labs는 전문가들이 원시 Gaussian Splat을 사용 가능한 결과물로 바꾸는 것을 돕기 위해 구축되었습니다. "splat을 만들었다"는 것에서 멈추는 대신, Splat Labs는 실제로 무언가를 하도록 돕습니다.

클라우드에서 업로드 및 호스팅

PLY, SPLAT, 또는 KSPLAT 파일을 업로드하고 즉시 공유합니다. 파일 크기 협상 없음, 거대한 파일 이메일 없음, 뷰어를 위한 소프트웨어 설치 없음.

링크로 공유하거나 어떤 웹사이트에든 임베드

모든 프로젝트는 공유 가능한 뷰어 URL을 얻습니다. iframe으로 감싸서 웹사이트, MLS 매물, 또는 프로젝트 포털에 임베드하세요.

측정 추가

3D 씬 내에서 직접 거리와 면적을 측정합니다 — 견적, 계획, 이해관계자에게 공간 정보를 전달하는 데 유용합니다.

문서, 이미지, 비디오로 주석 달기

씬의 정확한 위치에 PDF, 사진, 비디오, 노트가 있는 주석을 고정합니다. RFI, 검사 보고서, 펀치리스트 항목, 또는 마케팅 자료를 해당 위치에 첨부합니다.

안내 가상 투어 구축

자동 카메라 경로, 주석, 필름스트립 내비게이터가 있는 안내 워크스루를 만들어서 비기술 뷰어가 큐레이션된 경험을 얻습니다.

Splat Labs에서 구축된 안내 투어 — 웨이포인트, 주석, 필름스트립 내비게이터가 뷰어를 공간을 통해 안내합니다.

AI 평면도 생성

클릭 한 번으로 3D 스캔을 자동 평면도로 변환합니다 — 레이블, 테마, 미니맵 오버레이 포함.

Gaussian Splat에서 AI 생성 평면도 — 커스터마이즈 가능한 테마와 레이블로 한 번 클릭 생성.

포털로 여러 스캔 연결

원활한 포털을 사용하여 실내와 실외 스캔을 연결하거나, 다른 층과 건물을 하나의 탐색 가능한 경험으로 연결합니다.

여러 Gaussian Splat 스캔을 하나의 연속 탐색 가능한 경험으로 연결하는 원활한 포털.

모든 기기에서 작동

데스크톱, 태블릿, 또는 모바일에서 Gaussian Splat을 보고 상호작용합니다 — 앱 설치 불필요.

모바일에서 부드럽게 실행되는 Gaussian Splat — 앱 설치 없음, 브라우저 링크만.

실제 비즈니스 가치는 단지 재구성에 있지 않습니다. 커뮤니케이션, 협업, 전달에 있습니다. Splat Labs는 Gaussian Splat을 캡처하는 것과 실세계에서 실제로 사용하는 것 사이의 간격을 메우는 데 도움이 됩니다.

Gaussian Splat을 사용해야 하는 사람

Gaussian Splat은 특히 실제 공간을 명확하게 전달해야 하는 사람에게 가치가 있습니다. 다음을 포함합니다:

부동산 중개인과 브로커 — 더 몰입적인 매물과 가상 투어
개발업자와 부동산 마케터 — 사전 시장 및 착공 전 프레젠테이션
건축가 — 기존 조건 문서화와 설계 커뮤니케이션
건설 팀 — 진행 추적, RFI 맥락, 원격 검토
프로젝트 관리자 — 완전한 3D 맥락이 있는 더 명확한 이해관계자 업데이트
측량 및 매핑 전문가 — 포인트 클라우드 결과물의 시각적 보완
시설 팀 — 공간 문서화와 유지보수 계획
게임 개발자 — 실세계 환경 캡처와 레퍼런스
VFX 및 가상 제작 팀 — 로케이션 스카우팅과 프리비주얼라이제이션
디지털 트윈 및 공간 컴퓨팅 팀 — 몰입형, 웹 접근 가능한 3D 경험

업무가 다른 사람들이 원격으로 실제 공간을 이해하도록 돕는 것에 달려 있다면, Gaussian Splat에 주의를 기울일 가치가 있습니다.

자주 묻는 질문

Gaussian Splat과 포인트 클라우드는 같은가요?

아니오. 포인트 클라우드는 주로 측량 및 엔지니어링 워크플로우에서 사용되는 기하학적 측정 데이터셋입니다. Gaussian Splat은 주로 포토리얼리스틱 프레젠테이션과 커뮤니케이션을 위해 설계된 시각적 몰입형 씬 표현입니다.

Gaussian Splat과 포토그래머트리는 같은가요?

아니오. 포토그래머트리는 텍스처가 있는 폴리곤 메시를 만듭니다. Gaussian Splatting은 부드러운 3D 원시 요소의 구름을 만듭니다. 둘 다 사진에서 시작하지만, 결과를 완전히 다른 방식으로 표현합니다 — 그리고 Gaussian Splat은 폴리곤 메시가 할 수 없는 세밀한 디테일, 투명도, 반사를 처리합니다.

Gaussian Splat은 측정에 유용한가요?

예. Splat Labs와 같은 플랫폼과 쌍을 이룰 때, 3D 씬 내에서 직접 거리와 면적 측정을 할 수 있습니다. 하지만 Gaussian Splat은 측량 등급 포인트 클라우드 결과물과 동일하지 않습니다.

Gaussian Splat의 구면 조화 함수란 무엇인가요?

구면 조화 함수는 각 Gaussian Splat이 보는 각도에 따라 겉보기 색상과 밝기를 변경할 수 있게 하는 수학적 기법입니다. 쉽게 말하면: 이것이 Gaussian Splat이 폴리곤 기반 재구성에서 평평하게 보이는 반사와 시점 의존 조명 효과를 캡처하는 방법입니다.

Gaussian Splat을 폰에서 볼 수 있나요?

예. Gaussian Splat 경험은 폰, 태블릿, 데스크톱 브라우저에서 볼 수 있습니다. Splat Labs에서는 설치할 것이 없습니다 — 그냥 링크를 열면 됩니다.

웹사이트에 Gaussian Splat을 임베드할 수 있나요?

예. Splat Labs는 단일 iframe 임베드 코드로 어떤 웹사이트에든 Gaussian Splat 뷰어를 임베드하는 것을 간단하게 만듭니다.

일반적으로 사용되는 파일 형식은 무엇인가요?

가장 일반적인 Gaussian Splat 파일 형식은 PLY, SPLAT, KSPLAT입니다. Splat Labs는 세 가지 모두 지원합니다.

Gaussian Splat을 캡처하는 데 특수 하드웨어가 필요한가요?

항상 그런 것은 아닙니다. 많은 팀이 폰이나 드론의 표준 사진이나 비디오를 사용하여 splat을 캡처합니다. PortalCam이나 Lixel L2 Pro와 같은 전용 공간 카메라는 더 높은 품질의 결과를 만들어낼 수 있지만, 시작하는 데 필수적이지 않습니다.

Gaussian Splatting과 NeRF의 차이점은 무엇인가요?

Neural Radiance Fields (NeRF)와 Gaussian Splatting 모두 이미지에서 포토리얼리스틱 3D 씬을 만들고, 둘 다 AI 기반 학습을 사용합니다. 주요 차이점은 렌더링 속도입니다: Gaussian Splatting은 빠른 GPU 래스터라이저를 사용하여 실시간으로 렌더링하여 인터랙티브 보기와 상업적 응용에 훨씬 실용적입니다. NeRF는 일반적으로 각 프레임을 렌더링하기 위해 신경망 추론이 필요하며, 이는 훨씬 느립니다.

시작하기

Gaussian Splat은 실제 공간을 캡처하고, 이해하고, 제시하는 것을 더 쉽게 만들기 때문에 중요합니다.

부동산, 건설, AEC, 3D 미디어의 전문가들에게 이것은 사진보다 더 몰입적이고, 포인트 클라우드보다 더 접근하기 쉽고, 전통적인 폴리곤 메시보다 더 포토리얼리스틱한 방식으로 공간을 전달하는 강력한 새 방법을 만듭니다.

하지만 기술 자체가 전체 이야기가 아닙니다. 실제 가치는 Gaussian Splat을 실제 사람과 실제 워크플로우에 적합한 방식으로 호스팅하고, 공유하고, 주석을 달고, 측정하고, 제시할 수 있을 때 옵니다.

그것이 Splat Labs가 들어맞는 곳입니다.

Splat Labs 무료 체험

라이브 데모 탐색

다음 인터랙티브 데이터셋으로 Gaussian Splat을 직접 경험해보세요:

부동산 주택 — 주거용 부동산 걸어다니기
레드 록스 야외 원형극장 — 상징적인 야외 공연장 탐색
건설 진행 상황 — 공사 현장의 4D 타임라인 비교
Saltbox Denver — 현대적인 코워킹 공간 투어
REI Denver 플래그십 — 90,000 평방피트 소매점에서 AI 씬 재설계 보기