가우시안 스플래팅(Gaussian Splatting)은 3D Scene을 수천 개의 가우시안 분포로 표현하여, 각 가우시안을 2D 이미지 공간에 투영하고 블렌딩하는 방식으로 렌더링을 수행한다. 이는 기존 뉴럴 렌더링 기법인 NeRF(Neural Radiance Fields)와 달리 복잡한 볼륨 샘플링과 레이 마칭을 필요로 하지 않아, 학습 및 렌더링 속도가 훨씬 빠르다. NeRF는 Scene을 암시적으로 표현하는 MLP(다층 퍼셉트론)를 최적화해야 하지만, 가우시안 스플래팅은 Scene을 직접적으로 표현하는 파라미터화된 3D 가우시안 분포를 최적화하는 방식이므로 학습이 빠르게 수렴하고, 실시간 렌더링이 가능하다. 성능 면에서, NeRF는 고품질 렌더링을 위해 수 분에서 수 시간의 추론 시간이 필요하지만,..