16 · Gaussian 위치·크기·회전·불투명도
3주 차 / 원문 Day 16 · 문서·예제 제공 · 고정된 하루 분량이 아닌 학습 순서입니다.
목표
가우시안의 공간 파라미터를 그림과 API 이름으로 연결한다.
선수 지식
04의 변환, 15의 GS 개요.
핵심 개념과 설명
가우시안은 중심에서 멀어질수록 기여도가 줄어드는 퍼짐으로 생각할 수 있습니다. 중심만 있는 점과 달리 방향별 범위를 가지며 anisotropic한 형태는 축마다 퍼짐이 다릅니다.
공분산은 방향별 퍼짐과 방향 사이의 관계를 표현합니다. scale과 rotation으로 설명할 수도 있습니다. opacity는 합성에 기여하는 정도이며 크기와 같은 값이 아닙니다. 논문의 수식과 사용하는 라이브러리의 파라미터 표현은 구분합니다.
학습 후 얻을 역량
- 가우시안의 공간 파라미터를 그림과 API 이름으로 연결한다.
- 아래 완료 조건을 재현하고 자가 점검 질문에 자신의 말로 답할 수 있습니다.
실습 과제
- 중심이 같은 구형과 긴 타원체를 그립니다.
- center 이동, 한 축 scale 증가, rotation, opacity 감소의 결과를 각각 예상합니다.
- 원 논문 용어와 Spark의 center/scales/quaternion/opacity를 대응하는 표로 적습니다.
관찰할 변수
position, scales, rotation, opacity. 다른 값은 고정한 가상 비교부터 시작합니다.
완료 조건
- 네 파라미터의 역할을 설명했다.
- isotropic/anisotropic 차이를 그렸다.
- 수식에서 남은 질문을 기록했다.
자가 점검 질문
- 중심이 같아도 다른 모양으로 보일 수 있나요?
- opacity와 scale을 서로 대신할 수 있나요?
공식 참고
실험 기록 — 직접 작성
목표
핵심 개념
바꾼 변수와 예상
실제 결과
배운 점
남은 질문
이전: NeRF와 3DGS 비교 · 다음: Spherical Harmonics와 시점별 색상
연결된 예제와 실행 범위
원본 실행 코드 · 화면 단위 ID: 16-gaussian
CPU 기반 Gaussian 투영·합성 원리 시각화입니다. SH는 합성한 1차 계수를 사용하며 학습된 GS 모델의 품질 측정이 아닙니다.
기존에 저장한 코드가 있으면 그대로 유지합니다. 새 원본을 사용하려면 먼저 전체 JSON으로 백업한 뒤 원본 코드로를 선택하세요. 필기는 지워지지 않습니다.