ガウシアン・スプラッティング

ガウシアン・スプラッティング（Gaussian splatting）は、立体情報を面や線のプリミティブに変換することなく、ガウス分布（ガウシアン）で表現した要素を投影・合成して直接レンダリングするためのボリュームレンダリング手法である。この手法は、1990年代初頭にLee Westoverによって「スプラッティング」として提案された。

2023年に、フランス国立情報学自動制御研究所（Inria）の研究グループが、リアルタイムでのラディアンス・フィールドレンダリングを目的とした3Dガウシアン・スプラッティングを発表し、研究開発が活発化した。他のラディアンス・フィールド手法と同様に、複数視点の画像から3D空間上の表現を推定し、その表現を用いて新しい視点から見た画像生成できる。

その後、動的シーンを対象として時間方向を含めて表現する拡張（4Dガウシアン・スプラッティング）など、派生技術の研究が進められている。

ガウシアンはカール・フリードリヒ・ガウスのガウス分布に由来する英語。

 出典 

Category:3DCG
Category:機械学習アルゴリズム