동적 이미지 합성을 위한 4D Gaussian Splatting 기법 비교 및 연구 동향

우민수; 진인환; 김준수; 윤국진; 공경보

doi:10.5909/JBE.2025.30.1.25

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자료유형: 학술저널

저자정보: 우민수 (부산대학교) 진인환 (부경대학교) 김준수 (한국전자통신연구원) 윤국진 (한국전자통신연구원) 공경보 (부산대학교)

저널정보: 한국방송·미디어공학회 방송공학회논문지 방송공학회논문지 제30권 제1호

발행연도: 2025.1

수록면: 25 - 36 (12page)

DOI: 10.5909/JBE.2025.30.1.25

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Novel View Synthesis 분야에서 동적 장면을 표현하고 랜더링 하는 것은 중요하면서도 도전적인 연구 분야로 자리 잡고 있다. 최근 등장한 Gaussian Splatting 기술은 정적 장면에서 뛰어난 표현 성능과 실시간 랜더링을 보여주었다. 그러나 이 기술을 동적 장면에 적용하기 위해 독립적인 프레임에 대해 3D Gaussian을 학습함으로써 합성 품질이 저하되고 많은 저장 공간을 필요로 하는 등의 비효율성이 발생한다. 이러한 한계를 극복하기 위해 최근 4D Gaussian Splatting 알고리즘들이 활발히 연구되어 동적 장면으로의 확장을 가능하게 하고 있다. 본 논문에서는 Deformable 3D Gaussian, 4D-GS, SC-GS, 그리고 Spacetime Gaussian, 총 네 개의 4D Gaussian Splatting을 살펴보고 성능 비교 및 장단점을 분석하였다.

#3D Gaussian Splatting #4D Gaussian Splatting #Dynamic scene

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