18 · Projection·Sorting·Alpha Blending
3주 차 / 원문 Day 18 · 문서·예제 제공 · 고정된 하루 분량이 아닌 학습 순서입니다.
목표
화면 footprint와 순서 의존 합성을 설명한다.
선수 지식
02 투영, 16~17, RGB와 alpha.
핵심 개념과 설명
3D 가우시안의 퍼짐은 카메라를 통해 화면 공간의 footprint로 투영됩니다. 같은 개수의 splat도 거리와 화면 크기에 따라 덮는 픽셀 수가 달라질 수 있습니다.
투명한 색을 합성할 때 순서는 중요합니다. C=alpha*C앞+(1-alpha)*C뒤를 두 색에 적용하고 앞뒤를 바꾸어 보세요. 실제 GS 렌더러는 가시성·정렬·누적 투과율 등을 다룹니다. 이번 단계에서 자체 GPU 정렬기를 만들 필요는 없습니다.
학습 후 얻을 역량
- 화면 footprint와 순서 의존 합성을 설명한다.
- 아래 완료 조건을 재현하고 자가 점검 질문에 자신의 말로 답할 수 있습니다.
실습 과제
- 빨강/파랑 두 층과 alpha=0.5로 검정 배경 위 결과를 순서별 계산합니다.
- 가까운 splat과 먼 splat의 footprint를 그립니다.
- 로딩 실습에서 겹침 경계를 관찰할 카메라 경로와 기록 항목을 정합니다.
관찰할 변수
깊이 순서, alpha, 거리, 해상도. 비용 변화는 측정 전에는 가설입니다.
완료 조건
- 앞뒤 합성의 다른 결과를 수치로 적었다.
- 개수와 footprint를 구분한다.
- 겹침 경계 관찰 계획을 세웠다.
자가 점검 질문
- alpha=1이면 순서 영향이 어떻게 달라지나요?
- 같은 개수에서 줌인이 비용에 영향을 줄 수 있나요?
공식 참고
실험 기록 — 직접 작성
목표
핵심 개념
바꾼 변수와 예상
실제 결과
배운 점
남은 질문
이전: Spherical Harmonics와 시점별 색상 · 다음: .ply·.splat 로딩
연결된 예제와 실행 범위
원본 실행 코드 · 화면 단위 ID: 18-gs-projection
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.