Gaussian Splatting · 18 해상도와 픽셀 작업량
단계: 가시성과 품질 실험 · 편집 가능한 예제 · 저장 ID: gaussian-splatting-step-18
목표와 학습 후 역량
- 해상도 비용을 분리한다.
- 품질 손실을 같은 시점에서 비교한다.
선수 지식
17단위 결과물과 기록을 이어 사용합니다. 해상도와 픽셀 작업량 실험에 앞서 이전 입력과 기준 출력을 보관합니다.
핵심 개념과 설명
픽셀 비용
화면 해상도를 줄이면 Gaussian 수가 같아도 평가할 픽셀 수가 줄어듭니다. 실루엣과 얇은 구조의 표현도 함께 달라집니다.
비교 조건
CSS 크기와 실제 drawing buffer 크기를 분리해 기록해야 합니다. 다른 카메라나 DPR을 섞으면 해상도 효과를 판단하기 어렵습니다.
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
- quality.js에 고정 CSS 크기와 render scale 입력을 추가하세요.
- camera-path.json과 데이터 id를 고정하고 1.0·0.5 배율로 재생하세요.
- 실제 buffer 크기·프레임 간격 중앙값·얇은 구조 이미지를 저장하세요.
관찰할 변수
| 변수 | 기준 조건 | 바꿀 조건 | 예상할 변화·검증 가설 |
|---|---|---|---|
| render scale | 1.0 | 0.5 | 픽셀 수는 약 1/4이 되지만 세부 표현이 줄 것으로 예상합니다. |
표의 예상은 측정 결과가 아닙니다. 한 번에 한 조건만 바꾸고 실제 결과가 다르면 원인을 기록하세요.
완료 조건
- 두 모드의 width×height를 기록한다.
- 동일 시점 세 장의 세부 손실을 주석으로 남긴다.
자가 점검
- 프레임 시간이 픽셀 수에 정비례하지 않는 이유는 무엇인가요?
- DPR과 render scale은 어떻게 결합하나요?
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: 정렬 갱신 간격 · 다음: Gaussian 수 줄이기