Gaussian Splatting · 16 가시 범위와 보수적 제외
단계: 가시성과 품질 실험 · 편집 가능한 예제 · 저장 ID: gaussian-splatting-step-16
목표와 학습 후 역량
- 화면 범위로 안전하게 제외한다.
- 처리량과 누락을 함께 비교한다.
선수 지식
15단위 결과물과 기록을 이어 사용합니다. 가시 범위와 보수적 제외 실험에 앞서 이전 입력과 기준 출력을 보관합니다.
핵심 개념과 설명
경계 사용
중심만으로 화면 밖 항목을 제거하면 가장자리에 걸친 splat이 사라집니다. 화면 타원의 경계를 이용해 보수적으로 제외합니다.
수치 안전
너무 가까운 Gaussian은 화면 반경이 커질 수 있습니다. 무한 영역을 반복하지 않도록 클리핑과 작업량 제한을 분리합니다.
실습 준비
예제 화면의 실행 범위 안내를 먼저 확인하세요. 다음은 과제를 별도 프로젝트로 확장할 때의 준비 환경입니다. 별도 로컬 프로젝트의 문서 안내 실습입니다. 직접 만든 소형 데이터 또는 사용 허가를 확인한 로컬 파일만 사용합니다. 기존 미리보기는 1 MiB·512개 이하 .splat/ASCII GS PLY를 다루는 CPU 교육 뷰어이며 Spark GPU 렌더러가 아닙니다.
연결된 예제는 출발점입니다. 아래 과제 전체가 완성된 코드는 아니며, 예제의 지원 범위를 넘는 작업은 별도 프로젝트에서 수행하세요.
실습 과제
- cull.js에 화면 bounding box와 viewport의 교차 검사를 추가하세요.
- 중심이 화면 밖이지만 타원 일부가 들어오는 fixture를 만드세요.
- 제외 수와 픽셀 평가 수를 로그로 남기고 결과 이미지를 비교하세요.
관찰할 변수
| 변수 | 기준 조건 | 바꿀 조건 | 예상할 변화·검증 가설 |
|---|---|---|---|
| 제외 기준 | 중심만 | 타원 bounding box | 가장자리 누락은 줄고 처리 항목은 늘 것으로 예상합니다. |
표의 예상은 측정 결과가 아닙니다. 한 번에 한 조건만 바꾸고 실제 결과가 다르면 원인을 기록하세요.
완료 조건
- 가장자리 fixture가 보수적 검사에서 남는다.
- 완전히 화면 밖인 fixture가 픽셀 평가 전에 제외된다.
자가 점검
- 보수적 검사는 왜 과잉 포함을 허용하나요?
- 근평면과 화면 경계 처리를 하나로 합치면 어떤 문제가 생기나요?
공식 참고
연결된 예제와 실행 범위
CPU Canvas2D 합성 fixture와 계약 검사. Spark GPU·학습 데이터·재구성 품질·GPU 성능 주장을 제공하지 않습니다.
원본 코드·기록은 자동으로 덮어쓰지 않습니다. 기존 예제를 초기화할 때도 필기는 유지됩니다.
다음 학습
이전: 화면 공간 선택 근사 · 다음: 정렬 갱신 간격