3D Gaussian Splatting adalah teknik unik yang menjanjikan untuk merevolusi cara kita menciptakan dan berinteraksi dengan lingkungan digital. Menawarkan alternatif inovatif untuk metode tradisional seperti fotogrametri dan Neural Radiance Fields (NeRF), teknik ini telah membuka kemungkinan untuk berbagai aplikasi, dari arsitektur hingga game, dan realitas virtual hingga visualisasi ilmiah.
Dalam artikel ini, kita akan mencermati lebih dekat tentang apa itu 3D Gaussian Splatting, manfaat dan kegunaannya, dan bagaimana perbandingannya dengan teknik lainnya. Kami juga akan menjelajahi berbagai alat bantu yang tersedia untuk membuat desain 3D dengan menggunakan metode ini.
Apa yang dimaksud dengan Percikan Gaussian 3D?
3D Gaussian Splatting adalah metode yang digunakan dalam grafik komputer untuk menghasilkan pemandangan 3D dari gambar 2D. Bayangkan Anda memiliki beberapa gambar yang berbeda dari suatu objek, masing-masing diambil dari sudut yang berbeda. Gaussian Splatting mengambil semua gambar ini dan memadukannya untuk menciptakan representasi tiga dimensi yang detail dari objek tersebut.
Nama 'Gaussian Splatting' berasal dari penggunaan fungsi Gaussian, yaitu semacam formula matematika yang menyerupai kurva berbentuk lonceng. Fungsi ini digunakan untuk menetapkan bobot ke piksel dalam gambar, membantu memastikan transisi yang mulus dan lancar di antara sudut pandang yang berbeda-beda. Hasil akhirnya adalah model 3D yang bisa Anda lihat dari sudut mana pun, persis seperti objek nyata di dunia fisik.
Teknik ini menyediakan cara yang cepat dan efisien untuk membuat model 3D, dan sangat berguna apabila Anda memiliki banyak data untuk diproses. Teknik ini juga sangat serbaguna dan dapat digunakan di berbagai bidang, mulai dari video game hingga pencitraan medis. Jadi, apakah Anda seorang desainer grafis, pengembang game, atau ilmuwan, 3D Gaussian Splatting dapat menjadi alat yang berharga dalam perangkat Anda.
Proses di balik Percikan Gaussian 3D
Pembuatan model 3D menggunakan Gaussian Splatting melibatkan beberapa langkah:
Memanfaatkan Struktur dari Gerakan: Langkah awal ini menggunakan teknik Structure from Motion (SfM) untuk membuat awan titik 3D dari sekumpulan gambar. Teknik ini efektif untuk menghasilkan representasi 3D dari data gambar 2D.
Konversi ke Gaussian: Setelah point cloud diperoleh, setiap titik dikonversi ke Gaussian, yang memungkinkan untuk rasterisasi. Namun, pada tahap ini, hanya informasi posisi dan warna yang dapat disimpulkan dari data SfM. Untuk hasil yang lebih baik, diperlukan pelatihan tambahan.
Pelatihan: Pada langkah ini, Stochastic Gradient Descent digunakan, mirip dengan jaringan syaraf tiruan tetapi tanpa layering. Proses pelatihan melibatkan rasterisasi Gaussian ke dalam gambar menggunakan rasterisasi Gaussian yang dapat dibedakan, menghitung kehilangan berdasarkan perbedaan antara gambar yang diraster dan gambar ground truth, menyesuaikan parameter Gaussian berdasarkan kehilangan, dan akhirnya, menerapkan densifikasi dan pemangkasan otomatis.
Menerapkan Rasterisasi Gaussian yang Dapat Dibedakan: 3D Gaussian Splatting menggunakan metode rasterisasi yang memproyeksikan data ke layar. Penting untuk dicatat bahwa metode ini cepat dan dapat dibedakan. Proses rasterisasi mencakup memproyeksikan setiap Gaussian ke dalam 2D dari sudut pandang kamera, mengurutkan Gaussian berdasarkan kedalaman, dan memadukan setiap Gaussian dari depan ke belakang untuk setiap piksel.
Seperti Apa Fungsi Gaussian Itu
Inti dari 3D Gaussian Splatting adalah fungsi Gaussian, yang dicirikan oleh bentuk kurva loncengnya. Fungsi ini memainkan peran penting dalam mentransmisikan titik-titik terpisah menjadi panorama yang hidup dan kohesif. Berikut ini cara percikan Gaussian 3D memanfaatkannya:
Sumber gambar: mathworld.wolfram.com
Posisi (XYZ): Ini menentukan lokasi yang tepat dari setiap titik di dalam ruang 3D.
Kovarians (matriks 3x3): Ini mengatur bagaimana setiap titik membesar atau mengecil, mempengaruhi bentuk dan besarnya.
Warna (RGB): Hal ini menentukan bayangan setiap titik, berkontribusi pada variasi visual.
Alpha (α): Ini mengatur tingkat transparansi, meningkatkan keaslian pemandangan.
Penggunaan Praktis dari Percikan Gaussian 3D
3D Gaussian Splatting memiliki spektrum aplikasi praktis yang luas yang menjangkau berbagai industri, menjadikannya alat serbaguna dalam pembuatan dan visualisasi model 3D. Mari selami lebih dalam fitur-fiturnya yang unik dan manfaatnya yang berbeda untuk bidang-bidang ini.
Arsitektur dan Konstruksi: Arsitek dan profesional konstruksi dapat menggunakan percikan Gaussian 3D untuk membuat model bangunan yang realistis, sehingga klien dapat memvisualisasikan produk akhir sebelum konstruksi yang sebenarnya dilakukan. Hal ini dapat membantu menghemat waktu dan sumber daya dengan mengidentifikasi potensi kekurangan desain sejak dini.
Perdagangan elektronik: Peritel online dapat menggunakan percikan Gaussian 3D untuk memamerkan produk mereka dengan cara yang lebih realistis dan menarik, sehingga pelanggan dapat melihat barang dari berbagai sudut dan perspektif. Interaksi virtual dengan produk juga dapat membantu meningkatkan kepuasan pelanggan dan mengurangi pengembalian.
Pendidikan dan Pelatihan: Percikan Gaussian 3D memungkinkan pembuatan simulasi yang nyata untuk tujuan pelatihan, yang dapat sangat berguna dalam bidang-bidang seperti kedokteran, penerbangan, dan pelatihan militer. Hal ini memungkinkan latihan yang aman dan efisien tanpa risiko di dunia nyata.
Realitas Virtual dan Permainan: Penggunaan percikan Gaussian 3D dalam realitas virtual dan game memungkinkan lingkungan yang lebih mendalam dan realistis, sehingga menyempurnakan keseluruhan pengalaman bagi pengguna. Hal ini juga memungkinkan efek pencahayaan yang dinamis, menciptakan kesan kedalaman dan realisme.
Desain dan Pembuatan Prototipe Produk: Dengan percikan Gaussian 3D, para desainer dapat dengan mudah memvisualisasikan ide-ide mereka secara realistis, memungkinkan iterasi yang cepat dan akurat. Hal ini dapat sangat mempercepat proses desain dan pembuatan prototipe produk.
Acara dan Pameran Virtual: Dengan pergeseran baru-baru ini ke arah acara virtual, percikan Gaussian 3D dapat digunakan untuk menciptakan lingkungan virtual yang nyata untuk pameran, konferensi, dan pameran dagang. Hal ini memberikan pengalaman yang interaktif dan menarik bagi para peserta.
Percikan Gaussian 3D vs Fotogrametri vs NeRP
Apabila menyangkut pembuatan model 3D, ada beberapa teknik yang tersedia, termasuk percikan Gaussian 3D, fotogrametri, dan NeRP (Neural Radiance Point). Meskipun setiap metode memiliki kekuatan dan kelemahannya sendiri, berikut ini beberapa perbedaan utama di antara mereka
Akurasi
Splatting Gaussian 3D sering kali mengungguli metode lain dalam hal akurasi. Metode ini menggunakan fungsi matematika untuk memperkirakan warna dan keburaman pada setiap voxel, sehingga menghasilkan model 3D yang sangat tepat dan detail. Fotogrametri, di sisi lain, bergantung pada beberapa foto dan mungkin tidak menangkap detail halus seakurat mungkin, terutama di area dengan tekstur atau pola yang rumit. NeRP, meskipun merupakan teknologi yang mengesankan yang menggunakan AI untuk membangun pemandangan 3D, terkadang kesulitan dalam memberikan akurasi yang konsisten di berbagai pemandangan karena ketergantungannya pada data pelatihan.
Kecepatan
Kecepatan adalah faktor lain yang membuat percikan Gaussian 3D bersinar. Hal ini memungkinkan komputasi yang cepat dan efisien, menjadikannya pilihan yang sangat baik untuk aplikasi yang memerlukan rendering waktu nyata atau visualisasi interaktif. Fotogrametri bisa lebih memakan waktu, karena melibatkan pemrosesan banyak gambar, dan sering kali membutuhkan intervensi manual untuk memperbaiki kesalahan atau mengisi data yang hilang. NeRP, meskipun efisien, membutuhkan sumber daya komputasi yang signifikan dan mungkin tidak dapat digunakan untuk aplikasi waktu nyata.
Penerapan
Dari segi penerapan, ketiga metode ini memiliki kasus penggunaan yang unik. Percikan Gaussian 3D sangat serbaguna dan dapat digunakan dalam berbagai aplikasi, termasuk pencitraan medis, visualisasi, VR/AR, dan banyak lagi. Fotogrametri unggul dalam merekonstruksi objek dan lingkungan dunia nyata, menjadikannya ideal untuk pelestarian warisan budaya, arsitektur, dan arkeologi. NeRP, sebagai pengembangan yang lebih baru, telah menunjukkan harapan besar dalam grafik komputer dan efek visual, terutama dalam skenario di mana kumpulan data dapat digunakan untuk melatih model.
Alat untuk Percikan Gaussian 3D
Luma AI dan Polycam adalah dua alat yang mudah digunakan untuk membuat 3D Gaussian Splatting menggunakan platform iOs, Android, atau web.
Dengan aplikasi ini, Anda bisa menciptakan model ini dengan cepat-kira-kira dalam jangka waktu 30 menit-dan hemat biaya. Aplikasi ini merupakan alat bantu yang nyaman bagi penjual online yang ingin memamerkan produk mereka dalam bentuk 3D, serta bagi para pencipta efek khusus film yang ingin menambahkan lapisan kedalaman dan realisme ekstra pada adegan mereka.
Lihatlah tangkapan cipratan gaussian ini yang menggunakan Polycam.
Kesimpulan
3D Gaussian Splatting mewakili lebih dari sekadar teknik rendering tambahan; teknologi ini menantang dan mengubah pemahaman kita tentang rendering 3D. Dengan kapasitasnya untuk eksekusi waktu nyata dan produksi hasil bermutu tinggi, ini adalah teknologi yang menuntut perhatian. Jika minat Anda terletak pada grafik 3D, pengembangan game, atau area apa pun yang membutuhkan rendering real-time yang superior, Gaussian Splatting wajib dipertimbangkan.
