그래픽스의 뜨거운 기술을 붓으로 만든 실험
요즘 3D 그래픽스 쪽에서 가장 뜨거운 키워드 중 하나가 가우시안 스플래팅(Gaussian Splatting)인데요. 사진 몇 장으로 실사 같은 3D 장면을 만들어 실시간으로 돌려볼 수 있게 해준 기술이에요. 그런데 이 기술의 핵심 재료인 '가우시안'을 3D 복원이 아니라 그림 그리는 도구로 써보면 어떨까 하는 실험이 등장했어요. 개발자 야그토스(yogthos)가 공개한 스플랫 페인터라는 프로젝트인데, 붓 대신 가우시안을 화면에 뿌려가며 그림을 그리는 도구예요. 기술을 원래 용도에서 떼어내 장난감으로 만들어보는, 창작 코딩(creative coding)의 좋은 예시라 소개해드리고 싶었어요.
가우시안이 뭐냐면
이게 뭐냐면, 통계 시간에 본 정규분포의 종 모양 곡선을 떠올리시면 돼요. 가운데가 가장 진하고 가장자리로 갈수록 부드럽게 흐려지는 형태죠. 이걸 2차원 화면에 놓으면 중심에서 멀어질수록 투명해지는 몽글몽글한 타원형 얼룩이 돼요. 이 얼룩 하나하나는 위치, 크기, 회전, 색, 투명도라는 몇 개의 숫자만으로 완전히 표현되고요. 이런 얼룩 수백, 수천 개를 겹겹이 쌓아 알파 블렌딩(반투명한 것들을 순서대로 섞는 합성 방식)하면 놀랍도록 회화적인 이미지가 만들어져요.
우리가 아는 이미지 표현법은 크게 두 가지였잖아요. 픽셀 격자에 색을 채우는 래스터 방식과, 수식으로 도형을 정의하는 벡터 방식요. 가우시안 방식은 그 중간 어딘가에 있어요. 벡터처럼 해상도에 얽매이지 않아서 아무리 확대해도 계단 현상이 없는데, 벡터의 딱 떨어지는 선과 달리 태생적으로 경계가 부드러워서 유화나 수채화 같은 질감이 공짜로 따라오거든요. 붓질 한 번이 가우시안 몇 개로 기록되니까 그림 전체가 '얼룩들의 목록'이라는 아주 가벼운 데이터로 저장된다는 점도 재미있고요. 게다가 가우시안은 수학적으로 미분 가능한 함수라서, 목표 이미지를 주고 '이 사진과 최대한 비슷해지도록 얼룩들을 조정해봐'라는 최적화를 걸 수도 있어요. 3D 가우시안 스플래팅이 사진에서 3D 장면을 뽑아내는 원리가 바로 이거예요.
이 기술이 서 있는 자리
업계 맥락을 보면, 2023년 시그래프에서 발표된 3D 가우시안 스플래팅 논문 이후 판이 크게 바뀌었어요. 그 전까지 사진 기반 3D 복원의 대세였던 NeRF는 신경망을 매번 통과해야 해서 렌더링이 느렸는데, 가우시안 스플래팅은 수백만 개의 3D 가우시안을 GPU 래스터라이저로 그냥 뿌리는 방식이라 실시간 렌더링이 가능해졌거든요. 덕분에 Luma AI나 Polycam 같은 스캔 앱, 웹에서 바로 도는 뷰어들이 쏟아졌고요. 이런 흐름 속에서 가우시안을 2D 이미지 압축이나 표현에 쓰는 연구도 나오고 있는데, 이번 스플랫 페인터는 그 아이디어를 예술 도구 쪽으로 비튼 사례라고 볼 수 있어요.
한국 개발자에게 주는 시사점
이 프로젝트가 좋은 건, 진입 장벽이 낮은 그래픽스 학습 소재라는 점이에요. 가우시안 스플래팅 논문을 바로 읽으면 어렵지만, 2D 가우시안 하나를 화면에 그리는 건 셰이더 코드 몇 줄이면 되거든요. 중심으로부터의 거리를 지수 함수에 넣어 투명도를 정하는 게 전부예요. 거기서 시작해 여러 개를 겹치고, 마우스 입력을 받아 붓처럼 만들고, 나중에는 목표 이미지에 맞춰 최적화까지 붙여보면 그래픽스와 최적화의 핵심 개념을 한 프로젝트 안에서 자연스럽게 익히게 돼요. WebGL이나 WebGPU로 만들면 웹 프론트엔드 개발자의 포트폴리오 토이 프로젝트로도 매력적이고요. 요즘 가우시안 스플래팅 경험자를 찾는 3D, 메타버스, 공간 스캔 쪽 채용이 늘고 있다는 점을 생각하면, 이렇게 놀면서 개념을 익혀두는 게 꽤 실용적인 투자일 수 있어요.
정리하면
최신 3D 기술의 재료를 붓 삼아 그림을 그려본, 작지만 영감을 주는 실험이에요. 여러분이라면 가우시안이라는 재료로 뭘 만들어보고 싶으세요? 로딩 애니메이션, 이미지 압축, 아니면 또 다른 그림 도구?
🔗 출처: Hacker News