SVGS: 공간 가변 가우시안 스플래팅으로 뉴럴 렌더링 성능 향상

홍콩대 연구팀이 단일 가우시안 프리미티브에 공간 가변 색상과 불투명도를 도입한 SVGS(Spatially Varying Gaussian Splatting)를 제안했습니다. 기존 가우시안 스플래팅은 각 프리미티브가 단일 색상과 불투명도만 가져 표현이 비효율적이었는데, SVGS는 빌리니어 보간, 이동 가능 커널, 소형 신경망 등 세 가지 공간 가변 함수를 적용해 2D 가우시안 서펠의 표현력을 높였습니다. 여러 데이터셋에서 이동 가능 커널 방식이 가장 우수한 성능을 보였으며, 특히 복잡한 텍스처와 단순한 기하가 혼합된 실제 장면에서 효과적입니다.

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