3D Gaussian Splattingとは、複数の2D画像から高品質な3D空間を高速に再構築・描画する最新のコンピュータビジョン技術です。空間を多数の3Dガウス分布（楕円体）の集まりとして表現し、リアルタイムでの高品質なレンダリングを可能にします。従来手法であるNeRFよりも描画スピードが飛躍的に優れている点が特徴です。
3D Gaussian Splattingとは
3D Gaussian Splattingは、複数枚の2D写真から高精度な3D空間を構築し、リアルタイムで超高速に描画（レンダリング）できるようにする技術です。
詳しく解説
従来、2D画像から3D空間を生成・描画する技術としてはNeRFが注目されていましたが、計算コストが高く描画処理に時間がかかる課題がありました。3D Gaussian Splattingはこの問題を解決するために提案された手法です。本技術では、3D空間上の点を位置、色、不透明度、回転、スケールを持つ「3Dガウス分布」という楕円体粒子の集合として表現します。これにより、深層学習を用いた学習と、従来のグラフィックスパイプラインに近いリアルタイムなレンダリングの両立を実現し、高品質な3Dモデルを瞬時に描画できるようになりました。
具体例・使われ方
例えば、現実の部屋や小物を周囲から複数枚撮影するだけで、ゲームやVR空間で利用可能な高精細な3Dモデルを短時間で作成できます。また、ECサイトでの商品立体表示や、映画・ゲーム制作におけるリアルな背景アセットの高速作成、建築現場での現況デジタルツインの構築などへの応用が進んでいます。
似た用語との違い
NeRFとの主な違いは描画速度と表現形式です。NeRFがニューラルネットワーク自体に3D情報を保持させ、ピクセルごとに複雑な計算を行ってレンダリングするのに対し、3D Gaussian Splattingは明確な3Dガウス粒子としてデータを保持し、高速なラスタライズ処理を行うため、リアルタイム描画が容易です。また、ポリゴンメッシュとの違いは、面や頂点で形状を直接定義するのではなく、ぼかした粒子の重なりによって透明感や反射を含む複雑な質感を滑らかに再現できる点にあります。
注意点
3D Gaussian Splattingは高品質かつ高速ですが、メモリ消費量が大きくなりやすいという問題があります。多数の3Dガウス粒子を保持するためデータ容量が増大しがちです。また、撮影画像に含まれていない隠れた領域や、極端な照明変化があるシーンでは正確な形状復元が難しくなる点にも注意が必要です。