Mac에서 하는 3D Gaussian Splatting

Mac에서 3D Gaussian Splatting을 하는 가장 쉬운 방법은 RadianceKit 같은 네이티브 올인원 앱을 쓰는 것이에요. 사진이나 영상을 가져오면 Apple Silicon GPU에서 장면을 정렬하고, 학습하고, 편집하고, 내보내기까지 모두 처리해 줍니다 — 명령줄도, Python도, 클라우드도 필요 없어요. 무료 오픈소스 방식을 선호한다면 명령줄 파이프라인을 직접 구성할 수도 있습니다. 이 가이드는 모든 선택지를 비교하고 워크플로를 차근차근 안내해 드려요.

Mac에서 필요한 것

3D Gaussian Splatting은 GPU 부하가 크기 때문에 Apple Silicon Mac(M1 이상)이 필요해요. 학습은 Metal을 통해 GPU에서 실행되므로 Intel Mac은 현실적이지 않습니다. 일반적인 장면에는 16GB 통합 메모리면 충분히 쾌적하고, 더 큰 캡처에는 메모리가 많을수록 도움이 돼요. 또한 사용하는 도구에 맞는 최신 macOS가 필요한데, 예를 들어 RadianceKit은 macOS 26 Tahoe 이상을 요구합니다.

입력으로는 충분히 겹치게 촬영하고 조명이 일정한, 물체나 공간의 평범한 사진이나 영상이면 됩니다. 그 밖의 모든 것 — 카메라 정렬, 학습, 내보내기 — 은 소프트웨어가 처리해 줘요.

가장 빠른 길: 네이티브 올인원 앱

네이티브 Mac 앱은 Gaussian Splatting에서 가장 어려운 부분인 셋업을 없애 줍니다. RadianceKit은 전체 파이프라인을 Apple Silicon GPU에서 로컬로 실행해요. 사진이나 영상을 끌어다 놓으면 Apple Photogrammetry가 카메라 위치를 계산하고, Gaussian Splatting 학습이 장면을 구성하며, 이를 실시간으로 둘러보고 내보낼 수 있습니다 — COLMAP, Python, 어떤 명령줄 도구도 설치할 필요 없이, 그리고 아무것도 클라우드에 업로드하지 않고요.

가져온 뒤 시작 버튼만 누르면 장면이 완성되는 Simple Mode와, 3D 뷰포트·학습 인스펙터·실시간 손실 곡선·떠다니는 아티팩트를 브러시로 지우는 인터랙티브 에디터를 제공하는 Expert Mode를 갖추고 있어요. 내보내기는 PLY, Compressed PLY, SPZ, glTF, .splat, SOG는 물론, 궤도 영상과 독립 실행형 웹 뷰어까지 지원합니다. 빠르게 결과를 얻고 싶고 모든 작업이 본인 기기 안에 머물기를 원한다면 가장 잘 맞는 선택이에요.

무료 오픈소스 파이프라인

명령줄에 익숙하고 비용 없는 방식을 원한다면 오픈소스 부품들로 파이프라인을 구성할 수 있어요. COLMAP(또는 PyCOLMAP)이 이미지로부터 카메라 포즈를 재구성하고, OpenSplat이나 Brush 같은 Metal 지원 트레이너가 Apple Silicon에서 Gaussian Splatting을 수행합니다. 유연하고 무료이지만, 의존성 설치, Python이나 빌드 툴체인 관리, 그리고 단계들을 직접 이어 붙이는 작업이 필요해요.

연구, 맞춤형 워크플로, 또는 자체 코드와의 통합을 위해서라면 이 길을 택하세요 — 휴가 사진 몇 장에서 가장 빠르게 결과를 얻기 위한 길은 아닙니다.

기존 splat을 위한 뷰어

.ply나 .splat 파일이 이미 있고 보기만 하면 되는 경우, MetalSplatter 같은 전용 뷰어가 macOS, iOS, visionOS에서 Metal로 Gaussian Splat을 렌더링해 줍니다. 뷰어는 장면을 학습하지 않아요 — 다른 곳에서 만든 장면을 표시할 뿐입니다.

단계별 워크플로

  1. 1
    촬영 — 피사체를 여러 각도에서 일정한 조명으로, 겹치는 사진 30~200장을 찍거나 천천히 영상을 촬영하세요.
  2. 2
    가져오기 — 사진이나 영상을 앱으로 불러옵니다(오픈소스 방식이라면 COLMAP으로).
  3. 3
    정렬 — 소프트웨어가 카메라 위치를 계산하게 하세요 — RadianceKit에서는 Apple Photogrammetry, 오픈소스 파이프라인에서는 COLMAP이 담당합니다.
  4. 4
    학습 — Apple Silicon GPU에서 Gaussian Splatting 학습을 실행해 수백만 개의 3D splat을 구성하세요.
  5. 5
    편집 & 내보내기 — 흩어진 splat을 정리한 뒤 PLY, SPZ, glTF, .splat, SOG, 궤도 영상, 또는 공유 가능한 웹 뷰어로 내보내세요.

한눈에 보는 Mac용 Gaussian Splatting 도구

도구유형가장 적합한 용도
RadianceKit 네이티브 Mac 앱 셋업 없이 가장 빠른 로컬 워크플로
OpenSplat 오픈소스 CLI 무료, 크로스 플랫폼, 스크립트 가능
Brush + COLMAP 오픈소스 CLI Apple Silicon용 무료 DIY 파이프라인
MetalSplatter 뷰어 기존 .ply / .splat 장면 보기

결론

Mac을 쓰는 대부분의 사람에게는 RadianceKit 같은 네이티브 앱이 사진에서 완성된 3D Gaussian Splat까지 가는 가장 빠른 방법이에요 — 로컬에서, 비공개로, 터미널을 건드릴 필요 없이요. 무료에 제약 없는 셋업이 필요하고 명령줄이 부담스럽지 않다면, OpenSplat이나 Brush + COLMAP 파이프라인이 그 대안이 됩니다.

자주 묻는 질문

Gaussian Splatting과 NeRF의 차이는 무엇인가요?

둘 다 사진을 3D 장면으로 바꾸지만, Gaussian Splatting은 장면을 실시간으로 렌더링되는 수백만 개의 작은 3D splat으로 표현하는 반면, NeRF는 장면을 신경망에 저장해 표시 속도가 더 느려요. 실제로 Gaussian Splatting은 학습이 더 빠르고 실시간으로 볼 수 있어 RadianceKit이 이를 채택했으며, 일상적인 캡처에서 더 선명하게 보이는 경향이 있습니다.

Gaussian Splatting이 전통적인 포토그래메트리보다 나은가요?

둘은 서로 다른 문제를 해결해요. 전통적인 포토그래메트리는 텍스처가 입혀진 메시를 만들어 측정이나 3D 도구에서의 편집에 적합합니다. Gaussian Splatting은 반사, 미세한 디테일, 부드러운 가장자리 같은 장면의 외관을 재구성해 사실적인 실시간 감상에 좋아요. 공유할 생생한 3D 캡처라면 splatting이 대체로 더 좋아 보이고, 측정과 편집이 가능한 모델이라면 여전히 메시가 알맞은 도구입니다.

좋은 결과를 얻으려면 사진이 몇 장 필요한가요?

단일 물체라면 여러 각도에서 찍은 선명하고 겹치는 사진 30~100장이면 대개 좋은 결과가 나오고, 방이나 더 큰 장면은 더 많은 사진이 도움이 돼요. 일정한 조명과 충분한 겹침이 단순한 장수보다 더 중요합니다. 천천히 영상을 촬영해 RadianceKit이 프레임을 샘플링하게 할 수도 있어요.