Problem
3D Gaussian Splatting은 결과만 보기 쉽지만, 실제 사용 단계에서는 SfM, renderer choice, training, post-processing compression을 모두 연결해야 한다. 이 프로젝트는 그 흐름을 통째로 운영 가능한 형태로 정리하려고 했다.
Context
README 기준으로 LightGlue, COLMAP, gaussian-splatting-lightning, gsplat renderer, compression scripts를 하나의 usable stack으로 묶고, 상업적 사용 가능성까지 의식해 구성했다.
My role
stack selection, pipeline framing, compression stage 정리, 그리고 end-to-end usage를 reader-facing하게 드러내는 역할이 중심이다.
What it proves
- 3D vision stack을 모델 단위가 아니라 pipeline 단위로 이해하고 구성한다
- practical serving constraints를 고려한다
- technical trade-off를 수치와 구조로 설명할 수 있다
What was built
- video/photos 입력부터 compressed PLY 산출물까지 이어지는 pipeline CLI 정리
- renderer 비교와 compression 결과를 README 기준으로 정리
- SH reduction, f16, downsampling 등 serving-friendly post-processing 단계 명시
Constraints
- quality와 compression 간 trade-off를 공개적으로 설명해야 함
- commercial use 가능 여부를 고려한 stack selection 필요
- heavy GPU workload이지만 reproducible usage path가 있어야 함
How it was verified
- scene별 PSNR / SSIM / LPIPS와 file size 비교 포함
- renderer comparison table 명시
- compression stage별 결과 공개