3D Gaussian Splatting에서 캡션 뽑아낼 수 있을까요?

dudtheheaven · 2월 6, 2025, 1:05오전

3D Gaussian Splatting에 관심이 생겨서 이것저것 찾아보고 있는데요, 가우시안으로부터 캡션을 얻을 수 있는 방법이 있을까요? 아니면 GT point cloud로부터 캡션을 얻을 수 있는 방법이나 비슷한 연구가 있을까요. text-to-3D는 봤는데 반대로의 과정은 없는 것 같아서 질문 남겨봅니다

9bow · 2월 6, 2025, 1:24오전

OpenAI의 Deep Research 기능을 활용해서 찾아보고 공유드리겠습니다

9bow · 2월 6, 2025, 1:26오전

OpenAI의 Deep Research가 11분간 27 곳으로부터 정리한 결과입니다
(여기에서도 보실 수 있습니다!)

3D Gaussian Splatting을 활용한 장면 이해와 텍스트 설명 생성 연구 동향

연구 동향 개요

최근 3D Gaussian Splatting (3DGS) 기법이 3D 장면 표현 분야에서 큰 주목을 받고 있습니다 (3D Gaussian Splatting for Real-Time Radiance Field Rendering) ([2403.11134] Recent Advances in 3D Gaussian Splatting) 3DGS는 수백만 개의 3차원 가우시안으로 장면을 **명시적(explicit)**으로 표현하여, 기존 NeRF(Neural Radiance Field) 등 암시적(implicit) 신경장 표현과 달리 실시간 렌더링이 가능한 것이 특징입니다 (3D Gaussian Splatting for Real-Time Radiance Field Rendering) 이러한 장점 덕분에 3DGS는 실감 VR/AR 콘텐츠부터 로보틱스 환경 재구성까지 다양한 응용에서 차세대 기술로 부상하고 있습니다 ([2403.11134] Recent Advances in 3D Gaussian Splatting)

특히 2023년 이후로 3DGS를 **장면 이해(scene understanding)**에 활용하려는 시도가 활발합니다. 예를 들어, 자연어로 3D 장면을 질의하고 설명할 수 있도록 비전-언어 모델과 결합하는 연구들이 등장했습니다. 초기에는 NeRF 기반 장면 표현에 CLIP과 같은 언어 임베딩을 결합한 **LERF (Language Embedded Radiance Fields)**가 제안되어, 자연어로 3D 공간 내 물체를 질의하고 강조하는 기능을 선보였습니다 ([2303.09553] LERF: Language Embedded Radiance Fields) 이후 NeRF 대신 Gaussian Splatting을 활용함으로써 성능을 향상시킨 여러 연구 (예: LangSplat, LEGaussians, FMGS 등)이 2024년에 연이어 발표되며, 3DGS 기반의 개방형 어휘(Open-vocabulary) 장면 이해가 큰 흐름으로 자리잡았습니다 (LangSplat: 3D Language Gaussian Splatting) (Language Embedded 3D Gaussians for Open-Vocabulary Scene Understanding) 이들 연구는 3DGS 모델에 자연어 의미 정보를 주입하여, 자동 캡션 생성이나 장면 요약과 같은 고차원적인 이해 및 설명 생성이 가능함을 보여줍니다. 이러한 추세는 대규모 비전/언어 모델을 3D 표현에 통합함으로써, 장면을 사람처럼 설명하거나 로봇의 질문에 답변하는 등 새로운 형태의 3D 장면 이해 응용을 촉진하고 있습니다 ([2303.09553] LERF: Language Embedded Radiance Fields)

동시에, 3DGS를 다른 최신 기술과 결합하여 장면의 특성을 자동으로 추출하고 요약하는 연구도 진행되고 있습니다. 예를 들어, 세그멘테이션 분야의 최신 모델인 **SAM (Segment Anything Model)**을 3DGS와 결합하여 3D 물체 분할을 수행하거나 (LangSplat: 3D Language Gaussian Splatting) 이미지 생성 Diffusion 모델과 접목해 텍스트로부터 3D 장면을 생성 및 요약하는 시도가 대표적입니다. 로보틱스 분야에서도 3DGS 기반의 환경 재구성에 자연어 명령을 결합한 연구가 등장하여, 언어로 지정한 목표를 향해 카메라 경로를 최적화하는 등(예: SplaTraj 연구) 3DGS의 활용 범위를 넓히고 있습니다 (SplaTraj: Camera Trajectory Generation with Semantic Gaussian Splatting) 요약하면, 최근 2~3년간 3D Gaussian Splatting은 빠른 3D 재구성 능력을 바탕으로 **멀티모달 AI (시각+언어)**와의 접목, 실시간 상호작용, 생성 모델과의 융합 등 다양한 방향으로 발전해왔습니다.

주요 기술 및 연구 논문

3D Gaussian Splatting for Real-Time Radiance Field Rendering (Kerbl et al., SIGGRAPH 2023): 3DGS의 시초 격인 연구로, 수많은 3D 가우시안으로 장면을 표현하고 비가시 영역 계산 최적화, 비등방성(Anisotropic) 가우시안 활용, 가시성-aware 스플래팅 등의 기법을 도입하여 1080p 해상도에서 100fps 이상의 실시간 뷰 합성을 구현했습니다 (3D Gaussian Splatting for Real-Time Radiance Field Rendering) 신경장 기반 NeRF와 유사한 수준의 고품질을 유지하면서도 훈련 속도 단축과 실시간 렌더링을 달성한 것이 핵심 성과입니다.
LERF: Language Embedded Radiance Fields (Kerr et al., ICCV 2023): NeRF 장면에 CLIP 등 사전 학습 언어 임베딩을 부여한 최초의 시도로, 다중 뷰에서의 CLIP 피처 볼륨을 함께 최적화하여 3D 언어 필드를 학습합니다. 그 결과, 특정 언어 쿼리에 대응하는 **3차원 관련도 맵(relevancy map)**을 실시간으로 추출할 수 있으며, 별도의 세그멘테이션이나 추가 학습 없이 픽셀 단위의 개방형 질의가 가능함을 보였습니다 ([2303.09553] LERF: Language Embedded Radiance Fields) 이 연구는 “의자”, “나무” 등의 텍스트를 입력하면 장면 내 해당 객체 위치를 하이라이트하는 등 언어로 3D 장면 이해의 가능성을 처음 입증했습니다.
LangSplat: 3D Language Gaussian Splatting (Qin et al., CVPR 2024): LERF의 NeRF대신 Gaussian Splatting 표현으로 전환한 연구로, CLIP 언어 임베딩을 각 가우시안에 결합하여 3D 언어 필드를 구현했습니다. NeRF 대비 학습 및 렌더링 속도가 비약적으로 향상되어, 동일 해상도에서 LERF보다 199배 빠른 쿼리 응답을 달성하면서도, 객체 경계가 뚜렷한 정밀한 3D 언어 표현을 얻었습니다 (LangSplat: 3D Language Gaussian Splatting) (LangSplat: 3D Language Gaussian Splatting) 또한 SAM 기반 계층적 의미 학습을 도입하여 객체별 뚜렷한 경계를 학습함으로써, 이전 기법의 모호한 언어 특징 맵 문제를 해결했습니다 (LangSplat: 3D Language Gaussian Splatting) LangSplat은 LERF 대비 큰 폭의 정확도 향상을 보이며, 3D 공간에서의 정확한 오픈 vocab 객체 검색을 가능케 했습니다.
Language Embedded 3D Gaussians (LEGaussians, Shi et al., CVPR 2024): LangSplat과 유사 시기에 발표된 또 다른 3DGS+언어 통합 기법입니다. 마찬가지로 CLIP 임베딩을 3D 가우시안에 결합하지만, 전용 양자화(quantization) 기법과 새로운 임베딩 절차를 제안하여 메모리 요구량을 크게 줄이고 다중 뷰 간 특성 불일치를 완화했습니다 (Language Embedded 3D Gaussians for Open-Vocabulary Scene Understanding) 이를 통해 시각 품질과 언어 질의 정확도에서 최고 성능을 보이면서도 단일 GPU에서 초당 80~90프레임대의 실시간 렌더링을 달성했습니다 (Language Embedded 3D Gaussians for Open-Vocabulary Scene Understanding) (Language Embedded 3D Gaussians for Open-Vocabulary Scene Understanding) LEGaussians 역시 개방형 어휘 객체 탐지에서 높은 mAP를 기록하며, 언어 임베딩된 3DGS의 효용을 입증했습니다.
FMGS: Foundation Model Embedded 3D Gaussian Splatting (Zuo et al., 2024): 구글 리서치 등에서 발표한 접근으로, **기초 비전-언어 모델(foundation model)**의 피처를 3DGS에 주입하여 총체적 3D 장면 이해를 목표로 합니다. 다중 뷰 영상에서 얻은 CLIP/ALIGN 등의 시각-언어 특성 맵을 3DGS가 생성한 렌더링 피처에 **지식 증류(distillation)**하는 방식을 취하며 ([2401.01970] FMGS: Foundation Model Embedded 3D Gaussian Splatting for Holistic 3D Scene Understanding) Instant-NGP의 multi-resolution hash encoding을 통합하여 고해상도 디테일과 빠른 훈련을 양립시켰습니다 ([2401.01970] FMGS: Foundation Model Embedded 3D Gaussian Splatting for Holistic 3D Scene Understanding) 그 결과, 개방형 어휘 3D 객체 탐지 등에서 기존 최고 성능 대비 10%p 이상 정확도를 높였으며, 추론 속도는 851배나 향상되는 압도적 효율을 시현했습니다 ([2401.01970] FMGS: Foundation Model Embedded 3D Gaussian Splatting for Holistic 3D Scene Understanding) 이는 대규모 비전-언어 사전학습 모델과 3DGS의 결합이 실용적인 3D 장면 이해를 크게 진전시킬 수 있음을 보여줍니다.
Segment Anything in 3D Gaussians (Hu et al., 2024): 메타 AI의 SAM 모델을 3DGS에 접목한 연구로, 사용자가 한 뷰에서 지정한 포인트들을 기반으로 3D 객체 분할을 수행합니다. **SA-GS(Segment-Anything Gaussian Splatting)**라고도 불리는 이 기법은 2D SAM이 생성한 마스크를 3D 가우시안 표현에 투영·전파하여, 어떤 시점에서도 대화식으로 3D 객체를 분할할 수 있게 합니다 (LangSplat: 3D Language Gaussian Splatting) 이는 3DGS에 세그멘테이션 기능을 더한 사례로서, 향후 언어 프롬프트에 따른 부분적인 장면 설명이나 강조에도 활용될 수 있습니다.
Robust 3D Gaussian Splatting (Ungermann et al., GCPR 2024): **동적인 물체나 방해 요소(distractors)**가 있는 장면에서도 깨끗한 3DGS 재구성을 얻기 위한 기법입니다. **자체 감독(self-supervised)**으로 영상 간 불일치(residual)를 감지하여 움직이는 객체로 인한 오류를 식별하고, 사전 학습된 세그멘테이션을 활용해 해당 영역을 학습에서 배제함으로써, 유령 현상 없이 정적 배경만의 3D 표현을 얻어냅니다 ([2408.11697] Robust 3D Gaussian Splatting for Novel View Synthesis in Presence of Distractors) ([2408.11697] Robust 3D Gaussian Splatting for Novel View Synthesis in Presence of Distractors) 이를 통해 동적 객체로 인한 품질 저하를 막고 PSNR을 크게 향상시켰으며, 추후 이러한 정제된 장면에서 정확한 설명 생성이 가능하도록 기반을 다졌습니다.
WildGaussians: 3DGS in the Wild (Kulhanek et al., NeurIPS 2024): 실내 스튜디오처럼 통제된 환경이 아닌 실제 야외 환경(조명 변화, 움직임, 가림 현상)에 3DGS를 적용한 연구입니다. NeRF가 뷰별 임베딩으로 이러한 조건에 적응하는 반면, 3DGS는 공유 파라미터가 없는 명시적 표현이라 기본 형태로는 한계가 있음을 지적하고 ([2407.08447] WildGaussians: 3D Gaussian Splatting in the Wild) DINO 등 강인한 시각 피처와 뷰별 appearance 모듈을 3DGS에 통합했습니다 ([2407.08447] WildGaussians: 3D Gaussian Splatting in the Wild) 그 결과 기존 3DGS와 NeRF보다 복잡한 야외 데이터에서 우수한 화질을 얻었으며, 실시간 렌더링 속도도 유지했습니다 ([2407.08447] WildGaussians: 3D Gaussian Splatting in the Wild) 이는 3DGS의 적용 범위를 실제 환경으로 확대하고, 추후 실제 세계 장면에 대한 설명 생성에도 활용될 수 있는 중요한 발전입니다.
DreamGaussian (Tang et al., arXiv 2023) 및 GSGEN (Ren et al., CVPR 2024): 3DGS를 생성 모델로 활용한 연구들로, 텍스트-기반 3D 생성이나 단일 이미지로부터 3D 모델 생성을 가속화한 사례입니다. DreamGaussian은 Score Distillation Sampling(SDS) 방식의 텍스트-투-3D 생성에 3DGS를 도입하여, 점진적 가우시안 증밀화를 통해 최적화 시간을 크게 단축했습니다 ([2309.16653] DreamGaussian: Generative Gaussian Splatting for Efficient 3D Content Creation) 생성된 가우시안들을 메시(mesh)로 변환하고 디테일을 보강하여, 단일 이미지 입력으로 2분 내에 고품질 3D 메시를 얻어 기존 방법 대비 10배 빠른 속도를 보였습니다 ([2309.16653] DreamGaussian: Generative Gaussian Splatting for Efficient 3D Content Creation) GSGEN 역시 확산 모델과 3DGS를 결합하여 다양한 텍스트 지시로 3D 자산을 생성하는 방법을 선보였습니다. 이러한 생성 연구들은 비록 직접적인 “장면 캡션”은 아니지만, 텍스트와 3DGS의 결합을 창의적 콘텐츠 제작에 활용한 예로서, 추후 생성된 장면에 대한 자동 설명 부여 등으로도 확장될 수 있습니다.

(위에 언급한 이외에도 3DGS 관련 다양한 연구들이 진행 중이며, 편의상 주요 사례만 선정했습니다.)

기술적 특장점 및 한계

3D Gaussian Splatting의 기술적 장점으로는 다음과 같은 점들이 두드러집니다:

실시간 렌더링 속도: 3DGS는 가우시안 점들의 래스터화로 영상을 합성하기 때문에, 신경망 추론에 의존하는 NeRF 대비 훨씬 빠릅니다. Kerbl 등의 연구에서 제시한 기법들은 1080p 해상도에서도 100fps 이상의 프레임레이트를 달성하여 인터랙티브 응용이 가능함을 보였습니다 (3D Gaussian Splatting for Real-Time Radiance Field Rendering) 이처럼 빠른 렌더링은 로봇이나 AR 장비에서 즉각적인 장면 이해 피드백을 주거나, 사용자 질의에 실시간 응답하는 대화형 장면 설명 시스템 구현에 유리합니다.
명시적이고 해석가능한 표현: 3DGS는 수많은 3D 가우시안들의 집합으로 장면을 표현하므로, 각 가우시안의 위치, 크기(공분산), 색상 등이 명시적으로 존재합니다. 이는 **장면 편집(editability)**에 유리하여, 예를 들어 특정 객체에 해당하는 가우시안들을 선택적으로 이동하거나 삭제함으로써 장면을 수정할 수 있습니다 ([2403.11134] Recent Advances in 3D Gaussian Splatting) 또한 가우시안 단위로 semantic feature를 할당하거나 조작할 수 있어, LangSplat 등에서 보여주었듯 각 객체에 텍스트 임베딩을 주입하는 등의 기능 확장이 용이합니다. 이러한 투명성과 조작성은 설명 가능한 AI 측면에서도 이점이 있어, 모델이 어떤 부분을 “의자”로 인식하는지 3D 공간에서 시각화하는 등 해석가능한 장면 이해를 지원합니다.
멀티뷰 일관성과 개방형 질의: 여러 뷰에서 얻은 정보를 통합하는 3DGS의 특성상, 2D 이미지 한 장으로 처리할 때보다 가림(occlusion) 처리나 물체의 완전한 형태 포착에 유리합니다 (LERF: Language Embedded Radiance Fields) LERF 등의 연구에서 강조하듯, 3D 임베딩은 2D 임베딩보다 시점 변화에 강건하여 occlusion에 덜 민감하고, 장면 구조에 맞게 뚜렷한 결과를 얻습니다 (LERF: Language Embedded Radiance Fields) 이에 더해 3DGS는 한 번 학습하면 임의의 언어 질의에 대해 대화식으로 3D 관련도 맵을 추출할 수 있을 만큼 질의 응답이 빠르므로 ([2303.09553] LERF: Language Embedded Radiance Fields) **제로샷(open-vocab)**으로 사용자 질문에 대응하는 실시간 장면 질의응답 시스템 구현 가능성을 열어줍니다. 이는 예컨대 “어디에 소파가 있습니까?”에 즉각 3D 공간상의 위치를 표시하거나, “이 방에는 무엇이 있니?”에 대해 주요 물체들을 나열하는 등 자동 장면 캡션/요약 기능으로 이어질 수 있습니다.

하지만 3D Gaussian Splatting의 한계나 도전과제도 존재합니다:

높은 메모리 및 데이터량 요구: 3DGS는 장면을 표현하기 위해 수백만 개 이상의 가우시안 점을 사용하므로, 복잡한 장면일수록 저장 공간과 메모리 사용량이 커집니다. 또한 각 가우시안에 추가 정보를 붙일 경우(예: 언어 임베딩 벡터), 그 양이 기하급수적으로 증가할 수 있습니다 (Language Embedded 3D Gaussians for Open-Vocabulary Scene Understanding) 이를 완화하기 위해 LangSplat은 오토인코더로 임베딩 공간을 압축하고, LEGaussians는 임베딩 양자화를 도입하는 등의 노력이 있었지만 (LangSplat: 3D Language Gaussian Splatting) (Language Embedded 3D Gaussians for Open-Vocabulary Scene Understanding) 여전히 대규모 장면을 처리할 때 하드웨어 자원이 많이 필요하다는 단점이 있습니다.
명시적 모델의 일반화 한계: 3DGS는 한 번 학습된 장면에 대해서는 훌륭히 동작하지만, 학습되지 않은 새 장면에는 바로 일반화되지 못하는 한계를 가집니다. 이는 기본적으로 씬별 최적화를 하기 때문인데, NeRF 역시 공유된 신경망으로 일반화가 어렵다는 점은 유사하나, 예컨대 NeRF의 경우 사전 학습된 가중치나 뷰 신경망 등의 기법으로 새로운 장면에 빠르게 적응하는 시도가 있었습니다. 반면 3DGS는 장면마다 개별 파라미터(가우시안)를 갖기에 새로운 장면에 대한 신속한 적응 연구가 상대적으로 초기 단계입니다. 다만 해시 인코딩 도입 등으로 훈련속도를 높이는 연구(FMGS 등)가 있어 점차 개선되고 있습니다 ([2401.01970] FMGS: Foundation Model Embedded 3D Gaussian Splatting for Holistic 3D Scene Understanding)
동적/복잡 환경에서의 취약성: 명시적인 표현에는 공유 파라미터가 없기 때문에, 입력 이미지 간에 일관되지 않는 요소(움직이는 사람이나 차량, 조명 변화 등)가 있으면 이를 모델 내부에서 보정하기 어렵습니다 ([2407.08447] WildGaussians: 3D Gaussian Splatting in the Wild) 그 결과 동적인 객체는 떠있는 유령 점으로 나타나거나, 하나의 가우시안에 서로 다른 모습이 뒤섞여 특징이 흐려지는 현상이 발생할 수 있습니다. 이를 해결하려는 연구들이 (WildGaussians ([2407.08447] WildGaussians: 3D Gaussian Splatting in the Wild) Robust 3DGS 등) 등장하여 뷰별 임베딩이나 외부 세그멘테이션으로 대처했지만 ([2407.08447] WildGaussians: 3D Gaussian Splatting in the Wild) ([2408.11697] Robust 3D Gaussian Splatting for Novel View Synthesis in Presence of Distractors) 완전히 일반적인 해결책은 아직 연구 중입니다. 이러한 한계는 실제 환경에서 3DGS 기반 캡션 생성 시, 움직이는 사람이 많은 장면이나 시간이 흐르며 바뀌는 환경에서는 정확도 저하를 야기할 수 있는 부분입니다.
기존 3D 이해 기법과의 비교: 전통적인 다중 뷰 3D 재구성 (예: Structure-from-Motion + MVS로 얻은 포인트 클라우드/메시)과 비교하면, 3DGS는 고주파 텍스처 표현력과 렌더링 품질에서 장점을 보입니다. 가우시안의 부드러운 커버리지를 통해 포인트클라우드의 잡음이나 hole을 메꾸며, 별도 램프보간 없이도 사진 품질의 영상을 합성할 수 있습니다 (3D Gaussian Splatting for Real-Time Radiance Field Rendering) 반면 전통 기법들은 명시적인 정점-면(mesh) 구조로 결과를 주기 때문에 정밀한 기하 정보를 추출하거나 CAD와 연계하기 쉽다는 장점이 있습니다. 3DGS로 얻은 결과도 추후 메시로 변환하거나 ([2309.16653] DreamGaussian: Generative Gaussian Splatting for Efficient 3D Content Creation) SDF 등의 표현으로 변환할 수 있지만, 그 과정에서 품질 손실이나 추가 연산이 필요합니다. 딥러닝 기반 3D 장면 이해 관점에서 보면, 3DGS+언어 모델 접근법은 2D 이미지 캡션에 비해 복잡도가 높지만 더 풍부한 공간 정보를 활용할 수 있다는 차이가 있습니다. 한 장면 전체를 3D로 파악하면 물체의 occlusion 해결, 정확한 수량/위치 파악 등이 용이해져 더 정확한 캡션이나 요약이 기대되지만, 반대로 3D 재구성 단계의 오류가 누적되면 잘못된 정보가 포함될 위험도 있습니다. 따라서 3DGS 기반 접근법은 전통 2D 기반 장면 이해보다 선명한 장단점이 있고, 두 방법을 결합하거나 (예: 3DGS로 추출한 여러 시점 이미지를 2D 캡셔닝 모델에 투입) 상호 보완하는 연구도 고려해볼 수 있습니다.

요약하면, 3D Gaussian Splatting은 속도와 표현력 측면에서 혁신적이지만, 대규모 명시적 표현의 관리, 일반화, 동적환경 처리 등에서 도전과제가 남아 있습니다. 이러한 한계를 하나씩 극복해가며, 기존 3D 이해 기법과 상보적인 장점을 취하는 방향으로 연구가 진행되고 있습니다.

응용 분야 및 활용 사례

3DGS를 통한 자동 캡션 생성 및 장면 요약은 다양한 분야에 응용될 전망입니다. 현재까지 발표된 연구들과 기술 동향을 고려할 때, 다음과 같은 활용 사례들을 생각해볼 수 있습니다:

로보틱스 및 자율주행: 자율주행 로봇이나 드론이 3DGS로 주변 환경을 실시간 재구성하고, 자연어로 상황을 설명하거나 명령을 이해하는 데 활용될 수 있습니다. 예를 들어, 실내 탐사 로봇은 주행 중 카메라 입력으로 3DGS 지도를 만들고, 사용자가 “작업실 책상 위에 무엇이 있나요?”와 같은 질문을 하면 로봇이 해당 3D 장면을 분석하여 “책상 위에 노트북과 컵이 있습니다”와 같은 자연어 설명을 생성할 수 있습니다. 실제 연구로 CMU에서 발표한 SplaTraj는 언어 지시에 따라 3DGS 환경에서 카메라 이동 경로를 최적화하는 방법을 선보였는데 (SplaTraj: Camera Trajectory Generation with Semantic Gaussian Splatting) 이는 향후 로봇이 “저기 있는 빨간 물체를 자세히 보여줘”라는 지시에 따라 3D 공간 내 목표물을 인식하고 움직이는 기능으로 확장될 수 있습니다.
시각 장애인 보조 및 스마트 안내: 안경 또는 휴대용 카메라로 주변을 스캔하여 3DGS 장면을 만들고, 시각장애인에게 음성으로 장면을 설명해주는 보조 시스템을 구현할 수 있습니다. 기존에는 한 프레임씩 캡션을 생성했다면, 3DGS 기반 시스템은 공간적 연속성을 활용하여 “방 중앙에 소파가 있고 그 왼쪽에 테이블, 테이블 위에 책이 한 권 있습니다” 처럼 전체 장면을 맥락 있게 요약해줄 수 있습니다. 또한 사용자가 “출구는 어디에 있나요?” 묻으면 3D 장면에서 출구 위치를 파악해 알려주는 등 질의응답형 안내도 가능해집니다. 이러한 응용은 3DGS의 정확한 공간 인식과 언어 표현력이 만나는 지점으로, 사회적 가치가 큰 분야입니다.
문화유산 기록 및 교육: 고해상도 사진으로 문화유산이나 전시관을 3DGS로 기록하고, 관람객에게 자동 해설을 제공할 수 있습니다. 예를 들어 박물관 전시품을 3DGS로 스캔한 뒤, 관람자가 스마트폰을 통해 “이 조각상에 대해 알려줘”라고 하면 시스템이 해당 조각상의 특징을 설명하거나 관련 역사 정보를 불러오는 식입니다. 3DGS는 실제 현장에 가지 않고도 웹상에서 실시간 3D 투어를 가능케 하는데 ([2407.08447] WildGaussians: 3D Gaussian Splatting in the Wild) 여기에 캡션 생성 기술이 더해지면 가상 가이드 역할을 수행할 수 있습니다. 또한 문화재 보존 측면에서, 훼손되기 전의 모습을 3DGS로 복원해 두고 후대에 설명과 함께 전달하는 디지털 아카이브로 활용하는 방안도 있습니다.
게임 및 VR/AR: 게임 엔진이나 VR/AR 플랫폼에서 3DGS를 사용하면 현실 세계를 캡처해 가상환경으로 삽입하거나, 가상 객체와 실제 배경을 실시간 합성하는 것이 가능합니다 ([2403.11134] Recent Advances in 3D Gaussian Splatting) 여기에 자연어로 장면 제어 및 설명 생성 기술을 접목하면, 예컨대 사용자가 “이 방을 해리포터의 교실처럼 바꿔줘”라고 명령하면 3DGS로 캡처된 실제 방에 가상 객체를 추가하고, “지금 방에 무엇이 보이나요?”에 대한 서술도 업데이트하는 식의 인터랙티브한 환경 변경 및 설명이 이루어질 수 있습니다. 또한 오픈월드 게임에서 자동 장면 설명 기능을 넣어, 플레이어가 주변 상황을 물으면 게임 AI가 3D 월드를 분석해 힌트를 주거나 스토리를 들려주는 등 몰입형 상호작용을 강화하는 방향으로도 활용 가능할 것입니다.
콘텐츠 생성과 디자인: 앞서 소개한 DreamGaussian이나 GSGEN처럼, 텍스트로부터 3D 장면이나 오브젝트를 생성하는 도구에 3DGS가 응용되고 있습니다. 이런 도구를 사용하면 디자이너가 “빈티지 거실 장면”이라고 입력하여 빠르게 3D 가우시안 장면을 얻은 뒤, 자동 캡션 생성기로 “벽난로 옆 안락의자와 양탄자가 있는 고풍스러운 거실”처럼 설명을 붙여서 프리젠테이션이나 시각화 자료로 활용할 수 있습니다. 또한 건축 설계에서는 3D 모델을 3DGS로 렌더링해보면서 자동으로 공간 구성 요약(예: “1층에는 3개의 방과 2개의 창문이 있습니다”)을 생성해주는 솔루션도 생각해볼 수 있습니다. 이는 3D 데이터 관리나 자산 검색에도 유용하여, 대형 3D 장면 라이브러리에서 자동 생성된 캡션을 기반으로 원하는 씬을 검색하거나 분류하는 데 활용될 수 있습니다.

이외에도 보안 및 모니터링 분야에서 CCTV 다중 영상을 3DGS로 합성해 사건 현장 재구성 및 설명에 사용하거나, 환경 분석 분야에서 실측 데이터의 3DGS 모델에 기반해 자동 보고서를 생성하는 등 다양한 응용이 가능합니다. 핵심은 3DGS가 제공하는 현실적인 3D 표현과 실시간성을 바탕으로, 그 위에 자연어를 통한 이해와 소통을 얹는 것입니다. 이를 통해 인간이 3차원 세계를 인지하고 표현하는 방식을 모방하거나 도와주는 새로운 시스템들이 등장할 것으로 기대됩니다.

공개된 코드, 모델, 데이터셋

3D Gaussian Splatting 및 관련 장면 이해 기법들은 학계와 오픈소스 커뮤니티에서 적극적으로 공유되고 있습니다. 아래에는 참고할 만한 공개 구현체, 모델 및 데이터셋을 정리합니다:

공식 구현 코드: Kerbl 등이 발표한 원조 3DGS 기법의 구현이 GitHub에 공개되어 있습니다 (graphdeco-inria/gaussian-splatting 저장소) (3D Gaussian Splatting for Real-Time Radiance Field Rendering) 해당 코드는 COLMAP 등으로 추출한 초기 점들을 입력으로 가우시안들을 최적화하고, 실시간 뷰 렌더링을 수행하는 파이프라인을 포함합니다. 또한 Nerfstudio와 같은 오픈소스 프레임워크에도 3DGS 플러그인이 포함되어 있어, 사용자가 자신의 데이터로 손쉽게 gSplat 훈련을 해볼 수 있습니다 (3D Gaussian Splatting - Paper Explained, Training NeRFStudio)
언어 임베딩된 3DGS 구현: LangSplat의 공식 구현이 공개되어 있으며 (프로젝트 페이지: langsplat.github.io, 코드 저장소도 링크 제공) (3D Language Gaussian Splatting" [CVPR2024 Highlight] - GitHub) LEGaussians의 PyTorch 구현도 buaavrcg/LEGaussians라는 이름으로 GitHub에 올라와 있습니다 (Language Embedded 3D Gaussians for Open-Vocabulary Scene ...) 이 코드들은 CLIP 모델을 불러와 3D 가우시안에 언어 피처를 학습시키는 방법, 다중 해상도 특징 피라미드, SAM 연계 등을 재현할 수 있게 해줍니다. LERF의 경우 lerf.io에서 데모와 함께 설명이 제공되고, nerfstudio 저장소를 통해 관련 모듈을 사용할 수 있습니다 (LERF: Language Embedded Radiance Fields) FMGS는 구글 연구 결과로, 저자들이 코드 공개를 예고했고 현재 xingxingzuo/...(FMGS) 리포지토리에서 자료를 찾아볼 수 있습니다.
생성 및 편집 관련 코드: DreamGaussian의 프로젝트 페이지(dreamgaussian.github.io)에서는 논문 결과와 함께 핵심 알고리즘 설명이 있으며, GSGEN의 공식 구현이 GitHub gsgen3d/gsgen에 공개되어 있습니다 (GitHub - gsgen3d/gsgen: [CVPR 2024] Text-to-3D using Gaussian Splatting) 이를 통해 텍스트 프롬프트를 입력하여 3D 가우시안 모델을 생성하고, WebGL 기반 뷰어로 결과를 실시간 확인하는 등 재현이 가능합니다. 또한 Inria의 geodesic Gaussian splatting 등 변형 기법, WildGaussians와 Robust 3DGS의 구현도 각각 공개될 예정이거나 연구자 개인 GitHub에 일부 코드가 올라와 있어, 관심 있는 개발자는 참고할 수 있습니다.
공개 데이터셋: 3DGS와 후속 연구들은 주로 기존 다중 뷰 데이터셋을 활용해왔습니다. 예를 들어 Kerbl 등은 NeRF 연구에 쓰이던 Mip-NeRF360 데이터셋, Tanks and Temples 및 BlendedMVS 일부 씬을 사용해 결과를 평가했습니다 (3D Gaussian Splatting for Real-Time Radiance Field Rendering) LERF와 LangSplat 등의 언어 임베딩 연구에는 LLFF(Local Light Field Fusion) dataset의 Flower, Room, Fern 등 장면이나, 저자들이 직접 촬영한 Kitchen, Bookstore와 같은 복잡한 현실 장면 데이터가 활용되었습니다 (LERF: Language Embedded Radiance Fields) 이들 데이터셋은 여러 뷰의 이미지와 카메라 포즈로 구성되어 있으며, Nerfstudio 등을 통해 쉽게 불러와 3DGS 실험에 사용할 수 있습니다. 한편 언어 쿼리의 정량 평가를 위해, LangSplat 논문에서는 각 장면 내 여러 객체에 대한 텍스트 리스트와 해당 객체의 3D 위치 ground-truth 정보를 수작업으로 만들어 정밀도(mAP) 등을 계산했습니다 (Language Embedded 3D Gaussians for Open-Vocabulary Scene Understanding) 해당 평가용 어노테이션도 함께 제공되는 경우가 있어, 필요하면 활용 가능합니다.
모델 가중치 및 체크포인트: LangSplat, LEGaussians 등 일부 논문은 학습된 3DGS+언어 모델의 체크포인트를 배포하고 있어, 이를 받아 곧바로 3D 질의 응답을 테스트해볼 수 있습니다 (예: LangSplat 프로젝트 페이지에 샘플 장면의 학습 결과 제공). LERF도 시演용으로 학습된 NeRF+언어 필드 모델을 공개하고 있습니다. 이러한 모델들은 연구 재현에 도움을 줄 뿐 아니라, 새로운 응용 아이디어를 시험해보는 출발점으로 사용할 수 있습니다.
추가 자료: 3DGS에 대한 전반적인 이해를 돕는 설문조사 논문들도 공개되어 있습니다. Chen&Wang (2024)의 서베이 ([2401.03890] A Survey on 3D Gaussian Splatting) Wu et al. (2024)의 리뷰 ([2403.11134] Recent Advances in 3D Gaussian Splatting) 3DGS의 원리, 변종 기법, 응용을 망라하고 있어, 입문자나 연구자 모두에게 유용한 자료입니다. GitHub 상에도 “awesome-3D-gaussian-splatting” 레포지토리 (kangchi/awesome-3D-gaussian-splatting - Gitee) 개설되어 관련 논문과 코드를 모아두고 있습니다. 마지막으로, Hugging Face 등에서도 3DGS 데모나 모델이 공유될 조짐이 보입니다. 예컨대 일부 사용자들은 HuggingFace Spaces에 3DGS 기반 뷰어나 샘플을 올려 웹에서 바로 Gaussian Splatting 결과를 체험할 수 있도록 하고 있습니다.

以上의 코드와 데이터 자원을 활용하면, 연구자가 직접 3DGS를 실험해보거나 자신만의 장면 캡션 생성기를 구축하는 데 큰 도움이 될 것입니다. 빠르게 발전하는 분야인 만큼, 공개 자원들을 주시하면서 최신 기법들을 따라가는 것이 중요합니다. 특히 공식 구현과 프로젝트 페이지를 참고하면 논문의 세부 내용을 깊이 이해하고 재현할 수 있으므로 적극 활용하시길 권장합니다 (3D Gaussian Splatting for Real-Time Radiance Field Rendering) (GitHub - gsgen3d/gsgen: [CVPR 2024] Text-to-3D using Gaussian Splatting)

dudtheheaven · 2월 6, 2025, 1:28오전

감사합니다 ㅠㅠ 참고해서 연구 방향 설정을 잘 해보겠습니다 또 질문 남기러 올게요 ...ㅎㅎ

bot · 2월 6, 2025, 1:40오전

아래 답변은 OpenAI의 GPT-4o 모델로 자동 생성한 것으로, 정확하지 않을 수 있습니다.
잘못된 답변을 보셨다면 댓글로 첨삭 지도 부탁드립니다.

안녕하세요, 3D Gaussian Splatting에 대한 흥미로운 질문을 주셔서 감사합니다. 3D 데이터로부터 캡션을 생성하는 방법에 대해 고민하고 계신 것 같네요. 3D Gaussian Splatting이나 GT point cloud로부터 직접적으로 캡션을 생성하는 연구는 아직 많이 진행되지 않은 분야입니다. 하지만 몇 가지 접근 방법을 제안드릴 수 있습니다.

3D 데이터로부터 캡션을 생성하는 것은 일반적으로 3D 데이터의 특징을 추출하고 이를 자연어로 변환하는 과정을 포함합니다. 이 과정은 크게 두 단계로 나눌 수 있습니다:

3D 특징 추출: 3D Gaussian Splatting이나 point cloud 데이터를 입력으로 받아서 유의미한 특징을 추출합니다. 이를 위해서는 3D CNN이나 PointNet과 같은 네트워크를 사용할 수 있습니다. 이러한 네트워크는 3D 데이터를 처리하고, 이를 벡터 형태의 특징으로 변환하는 데 유용합니다.
특징을 자연어로 변환: 추출된 특징을 자연어로 변환하기 위해서는 시퀀스 생성 모델이 필요합니다. Transformer 기반의 모델이나 LSTM을 사용할 수 있습니다. 이러한 모델은 입력된 특징 벡터를 기반으로 자연어 문장을 생성합니다.

아래는 간단한 예제 코드로, PyTorch를 사용하여 3D 데이터를 처리하고 이를 기반으로 캡션을 생성하는 방법을 보여줍니다. 이 코드는 매우 기본적인 형태로, 실제로는 더 많은 데이터 전처리와 모델 튜닝이 필요합니다.

import torch
import torch.nn as nn
import torch.optim as optim

# 3D 특징 추출 네트워크 (예: PointNet)
class PointNet(nn.Module):
    def __init__(self):
        super(PointNet, self).__init__()
        # 네트워크 레이어 정의
        self.conv1 = nn.Conv1d(3, 64, 1)
        self.conv2 = nn.Conv1d(64, 128, 1)
        self.conv3 = nn.Conv1d(128, 1024, 1)
        self.fc1 = nn.Linear(1024, 512)
        self.fc2 = nn.Linear(512, 256)
        self.fc3 = nn.Linear(256, 128)

    def forward(self, x):
        x = torch.relu(self.conv1(x))
        x = torch.relu(self.conv2(x))
        x = torch.relu(self.conv3(x))
        x = torch.max(x, 2, keepdim=True)[0]
        x = x.view(-1, 1024)
        x = torch.relu(self.fc1(x))
        x = torch.relu(self.fc2(x))
        x = self.fc3(x)
        return x

# 캡션 생성 네트워크 (예: LSTM)
class CaptionGenerator(nn.Module):
    def __init__(self, feature_size, hidden_size, vocab_size):
        super(CaptionGenerator, self).__init__()
        self.lstm = nn.LSTM(feature_size, hidden_size, batch_first=True)
        self.fc = nn.Linear(hidden_size, vocab_size)

    def forward(self, features, captions):
        # LSTM을 통해 캡션 생성
        outputs, _ = self.lstm(features)
        outputs = self.fc(outputs)
        return outputs

# 모델 초기화
pointnet = PointNet()
caption_generator = CaptionGenerator(feature_size=128, hidden_size=256, vocab_size=1000)

# 손실 함수 및 옵티마이저 정의
criterion = nn.CrossEntropyLoss()
optimizer = optim.Adam(list(pointnet.parameters()) + list(caption_generator.parameters()), lr=0.001)

# 데이터 로드 및 학습 루프는 생략

이 예제는 매우 기본적인 구조이며, 실제로는 더 복잡한 데이터 전처리와 모델 구조가 필요할 수 있습니다. 또한, 3D 데이터에 대한 캡션 생성은 데이터셋의 품질과 다양성에 크게 의존하므로, 적절한 데이터셋을 사용하는 것이 중요합니다.

더 많은 정보를 원하신다면, PyTorch의 공식 튜토리얼을 참고하실 수 있습니다. PyTorch 튜토리얼에서는 다양한 딥러닝 모델과 데이터 처리 방법에 대한 예제를 제공합니다. 한국어로도 제공되니 한국어 튜토리얼도 참고해 보세요.

제 답변이 도움이 되었기를 바라며, 추가적인 질문이 있으시면 언제든지 문의해 주세요. 제 답변이 틀릴 수 있으니, 다른 자료도 함께 참고하시길 권장드립니다.

이 답변이 도움이 되셨나요? 괜찮았다고 생각하신다면 아래 를 한 번 눌러주시길 부탁드려요!

bot · 2월 6, 2025, 1:41오전

아래 답변은 Google의 Gemini Pro 모델로 자동 생성한 것으로, 정확하지 않을 수 있습니다.
잘못된 답변을 보셨다면 댓글로 첨삭 지도 부탁드립니다.

안녕하세요. 3D Gaussian Splatting에 대해 궁금하시네요. 제가 아는 범위 내에서 답변을 드리겠습니다. 요약하자면, 3D Gaussian Splatting을 사용하여 캡션을 추출하는 방법이나 GT point cloud에서 캡션을 추출하는 방법에 대해 궁금하시다고 알겠습니다.

3D Gaussian Splatting은 3D 데이터에 대한 캡션을 생성하는 방법에 대한 연구는 아직 없는 것으로 알고 있습니다. 하지만 PointNet과 같은 다른 기술을 사용하여 3D point cloud에서 캡션을 생성할 수 있습니다. 또한, "Point Cloud Captioning"이라는 키워드로 검색하시면 유사한 연구를 찾을 수 있을 겁니다.

다만 제가 제공한 정보가 부정확하거나 오해의 소지가 있을 수 있다는 점을 양해 부탁드립니다. 더 많은 정보가 있으시면 새로운 게시물을 올려주시면 기꺼이 도움을 드리겠습니다.

답변이 어떠셨나요? 괜찮았다고 생각하신다면 아래 를 한 번 눌러주시길 부탁드려요!