Вы сделали 40 фотографий резного деревянного стула и хотите его получить в своей игре к пятнице. Традиционная фотограмметрия дала бы вам сетку, но одна только её чистка съедает день. 3D гауссово сплаттирование берёт те же самые фотографии и создаёт рендер фотореалистичной 3D сцены за минуты, которую можно просматривать с любого ракурса на обычной видеокарте. Это техника, лежащая в основе большинства демо «вау, это же реальное место в реальном времени», которые вы видели в 2024, 2025 и 2026 годах. Это руководство рассказывает, что такое 3D гауссово сплаттирование на самом деле, как оно соотносится с NeRF и фотограмметрией, и о части, которую большинство туториалов пропускает: что делать со сплаттом, когда он у вас есть.
3D гауссов сплаттинг — это метод рендеринга, который воссоздает фотореалистичную 3D-сцену из набора 2D-изображений. Вместо построения полигональной сетки он представляет сцену в виде миллионов крошечных 3D-гауссовых облаков, каждый из которых имеет своё положение, размер, вращение, цвет и прозрачность. При взгляде на сцену эти облака проецируются (или «размываются») на экран и смешиваются друг с другом. С правильного расстояния они выглядят как непрерывная, чёткая, фотореалистичная поверхность.
Этот метод появился в статье SIGGRAPH 2023 года, подготовленной исследователями из Inria и Института Макса Планка. Название статьи, 3D Gaussian Splatting for Real-Time Radiance Field Rendering, указывает на две ключевые особенности, сделавшие её важной: это технология на основе полей излучения, подобная NeRF, но обеспечивающая рендеринг в реальном времени. Для ознакомления с формальным определением статья о Gaussian Splatting в Википедии подойдёт в качестве отправной точки, а документация PlayCanvas по Gaussian Splatting демонстрирует его работу в работающем движке.
Каждый гауссовский элемент определяется трёхмерной ковариационной матрицей (его формой и ориентацией), средним положением, значением непрозрачности и коэффициентами сферических гармоник, которые хранят цвет, зависящий от угла обзора. Объедините несколько миллионов таких элементов — и вы получите объёмное представление сцены. Здесь нет сетки, нет UV-карты и нет файла текстуры. Просто точки в пространстве, которые могут самостоятельно отображаться.
Секрет заключается в растеризации, а не в маршировании лучей. Традиционные NeRF выполняют вывод нейронной сети для каждого пикселя. 3DGS сортирует гауссианы на GPU в порядке от ближних к дальним и отрисовывает их как спрайты. Именно поэтому обученная модель 3DGS достигает 30–100+ кадров в секунду на одной обычной видеокарте, тогда как NeRF часто работает значительно медленнее. В оригинальной статье сообщалось об обучении на примерно 30 000 изображений за 30–60 минут с последующей генерацией новых ракурсов в реальном времени.
Оба метода обучают радиационное поле на основе изображений. Разница заключается в том, что именно они моделируют и как генерируют изображение.
NeRF обучает нейронную сеть для предсказания цвета и плотности в любой 3D-точке. Это медленно обучается и медленно рендерится. 3D Gaussian splatting вообще не использует сеть на этапе рендеринга. После оптимизации гауссианов рендеринг заключается в сортировке и наложении. Если вам нужен предпросмотр в реальном времени или веб-просмотрщик, 3DGS безусловно выигрывает.
NeRF имеет тенденцию сглаживать мелкие детали и может размывать резкие границы. 3DGS сохраняет чёткие края и высокочастотные детали, потому что хранит цвет более непосредственно. При этом возникают свои проблемы: пятнистые флоатеры, расплывчатые гауссианы в пустом пространстве и необычные деформации на границах захваченной области. Профессиональная съёмка уменьшает их, но они никогда не исчезают полностью.
Непрерывное представление NeRF лучше справляется с экстремальными изменениями точки обзора и прозрачными или нечёткими объёмами (дым, волосоподобные структуры), чем дискретные сплэты. Если в вашей сцене много полупрозрачной геометрии и вам не требуется воспроизведение в реальном времени, вариант NeRF может давать более чистую картинку.
Это сравнение, которое действительно влияет на ваш рабочий процесс. Оба процесса начинаются с фотографий. В результате получаются совершенно разные материалы.
Фотограмметрия создает текстурированную сетку: вершины, грани, UV-развертки, атлас текстур, который можно загрузить в Unity или Unreal. Гауссово сплайнирование создает облако точек из функций Гаусса. Это выглядит потрясающе, но это не сетка. Для неё нельзя создать риг, её нельзя легко раскрашивать текстурами, и её нельзя деформировать для анимации без дополнительных этапов обработки.
Меш из фотограмметрии редактируется в Blender так же, как и любая другая модель. Сплат хранится в собственном формате (обычно это файлы .ply или .splat). Вы можете обрезать, изменять цвет и сжимать сплаты с помощью специализированных редакторов, но как только возникает необходимость заставить персонажа ходить или дверь открываться, возникают трудности со сплатом. Для статичных сцен и архивного захвата это допустимо. Для любых движущихся объектов планируйте конвертацию или воссоздание.
Захват — это часть, которую вы контролируете, и он влияет на ваш результат сильнее, чем сам инструмент.
Обойдите объект по полному кругу на 360 градусов. Перекрывайте каждый кадр с предыдущим как минимум на треть. Снимайте с одной и той же высоты, не забывайте смотреть вверх и вниз, чтобы охватить верхнюю и нижнюю части объекта. Плоские, однородные поверхности (белая стена, чистое небо) не дают оптимизатору зацепиться, поэтому добавьте детали-ориентиры или переходите к следующему объекту.
Близкий круговой проход на 360 градусов с равномерным перекрытием всегда лучше, чем куча разрозненных снимков. Держите телефон примерно в одной плоскости, когда обходите объект, идите обычным шагом и не используйте зум во время съёмки. Оптимизатору нужны согласованные признаки масштаба, а меняющаяся высота камеры — верный способ получить дрожащее облако точек.
Инструмент Polycam для гауссова сплаттинга и 3D-захват Luma AI превращают наборы изображений или видео в сплаты практически без настройки и работают на вашем телефоне. Для бесплатного локального решения с высоким уровнем контроля инструмент обучения Postshot для гауссова сплаттинга и оригинальная кодовая база Inria дают наибольший контроль над параметрами.
Загрузите изображения, позвольте инструменту оценить позиции камер и оптимизировать гауссовы примитивы, затем откройте результат в его вьюере. Большинство инструментов экспортируют файлы .ply или .splat, которые можно загрузить в веб-вьюер или загрузить в игровой движок. Ожидайте, что обучение займет от нескольких минут (мобильные приложения) до менее часа (десктопные инструменты, обширные наборы изображений).
Формат .ply содержит параметры гауссианов (гауссовых функций) (положение, ковариация, цвет, непрозрачность) и загружается в большинстве просмотрщиков и плагинов движков. Формат .splat — это более лёгкий, оптимизированный для потоковой передачи вариант, предназначенный для воспроизведения в вебе. В 2026 году станут важны ещё два формата: .spz — компактный сплат с потерями (lossy), резко уменьшающий размер файла для передачи/распространения, а расширение KHR_gaussian_splatting от Khronos Group добавляет поддержку сплатов в стандарт glTF для универсальной поддержки в просмотрщиках. Выбирайте .ply для максимальной совместимости, .spz — когда важен размер, и следите за glTF, пока не утихнет борьба форматов.
Инструмент | Входные данные | Где работает | Экспорт | Лучше всего для |
|---|---|---|---|---|
Polycam | Фото, LiDAR, видео | iOS, Веб, Десктоп | .ply, .obj | Быстрые скриншоты на мобильных устройствах |
Luma AI | Фотографии, видео | Веб-версия, приложение | .ply, .splat | Гибридные съемки NeRF + 3DGS |
KIRI Engine | Фотографии, видео | Мобильные и веб-платформы | .ply | Сканирование на ходу |
Постшот | Изображения | Настольный GPU | .ply | Бесплатное очное обучение с полным контролем |
Исходный код Inria | Изображения | Для настольных ПК (CUDA) | .ply | Исследование и наивысшее качество |
Ни один из этих методов по умолчанию не создает готовую для игры сетку. Этот разрыв в процессе и есть настоящая проблема рабочего процесса, и именно на этом этапе большинство проектов «я сделал сплэт» застревают.
Использование 3D-сплаттинга в движках для рендеринга в реальном времени перестало быть экзотикой, однако уровень поддержки остаётся неоднородным.
Unity предлагает наиболее зрелый путь. Официальный пакет Unity Gaussian Splatting поставляется через облачные инструменты Unity и напрямую загружает файлы .ply и .spz, используя вычислительные шейдеры для сортировки и рендеринга на GPU. На 2026 год это производственный стандарт для статичных задников и просмотрщиков.
Поместите ваш .ply файл в проект, назначьте его компоненту рендерера сплатов, и плагин автоматически обработает сортировку и порядок отрисовки на GPU. Начните с нескольких сотен тысяч гауссов для быстрой проверки на корректность, прежде чем загружать захват, содержащий миллионы сплатов, который может оказаться слишком ресурсоемким для слабого оборудования.
В Unreal Engine по-прежнему нет собственной поддержки гауссова сплаттинга в 2026 году, но экосистема плагинов уже достигла производственного уровня. Плагин Luma AI (бесплатный на Fab) обеспечивает импорт .ply и .luma перетаскиванием с готовыми активами Blueprint, а NanoGS (выпущен в марте 2026 года) добавляет кластеры LOD в стиле Nanite, отсечение и сортировку на графическом процессоре для больших сцен. Потери детализации при импорте всё ещё случаются, поэтому перед выбором пайплайна протестируйте свой конкретный сплаттинг заранее.
Сплат с несколькими миллионами функций Гаусса плавно работает на десктопном GPU. Тот же сплат на телефоне или гарнитуре Quest — это уже другая история. Количество сплатов, дальность прорисовки и затраты на сортировку на кадр быстро суммируются. Планируйте сжатие и отсечение, и примите, что мобильный 3DGS в реальном времени всё ещё является процессом тонкой настройки, а не стандартом. Браузерные средства просмотра улучшатся к 2026 году благодаря нативным вычислительным шейдерам WebGPU, но десктопные движки всё ещё лидируют в больших сценах.
Да, но это платно.
Сплат — это облако размытых эллипсоидов, а не поверхность. Инструменты преобразования обводят видимую оболочку гауссианов, создавая сетку, но результат обычно получается плотным, зашумлённым и полным внутренних артефактов. Вы получаете геометрию, но не чистую топологию, и не то, что можно было бы передать риггеру.
Когда вам нужен редактируемый и анимируемый объект, а не захваченный, генератор сеток — более быстрый путь. Для создания 3D-моделей на основе оригинальных персонажей ИИ-генератор всегда превосходит сканер. Triverse AI превращает текстовый запрос или изображение-референс в чистую 3D-модель с ретопологией, которую можно сразу перенести в Blender. Разница в том, что 3DGS захватывает то, что перед камерой, а генератор создаёт то, что у вас в голове.
Гауссово сплэттинг и ИИ-генерация мешей решают разные половины одной и той же задачи: создание 3D-ассета от идеи до внедрения в движок.
Используйте 3DGS, когда вам нужно оцифровать реальный объект или место. Используйте ИИ-генератор, когда актив ещё не существует или когда вам нужна сетка, которую можно редактировать, настраивать кости и анимировать. Команды без оборудования для сканирования или крупного художественного отдела извлекают максимум пользы из такого разделения: захватывайте реальные объекты в качестве референсов, генерируйте уникальные элементы и собирайте их в игровом движке.
Если ваша цель — персонаж, готовый к использованию в игре, стилизованный объект или любой объект, который должен двигаться, избегайте сплэтинга. Triverse генерирует файлы GLB и OBJ с чистой топологией, соответствующей требованиям для игр; сырой сплэт без серьёзной конвертации этого не обеспечит. Чтобы подробнее узнать о сохранении чистоты топологии, ознакомьтесь с нашим руководством по практикам поддержания чистой топологии.
В большинстве производственных конвейеров в итоге используются два из них, а не один. Захват реальных референсов с помощью 3DGS и генерация новых деталей с помощью меш-инструмента — распространённый и разумный подход.
Полигональная сетка против точечного облака гауссова сплэттинга одного и того же деревянного стула. Рабочий процесс: от фотографий к инструменту гауссова сплэттинга и далее в окно просмотра Unity или Unreal. Сравнение фотограмметрической сетки, точечного облака гауссова сплэттинга и чистого меша, созданного ИИ.
3D Gaussian splatting — это самый быстрый способ превратить фотографии в фотореалистичную 3D-сцену в реальном времени, по которой действительно можно перемещаться. Этот метод превосходит NeRF по скорости и фотограмметрию по времени съёмки, но на выходе вы получаете облако точек, а не полигональную сетку. Учитывайте это заранее. Используйте его для статичных сцен и окружений, а когда вам нужно что-то редактируемое, комбинируйте его с фотограмметрией или нейросетевым инструментом 3D-генерации, таким как Triverse AI, и вы будете тратить время на работу, а не на борьбу с форматами файлов.
Dennis Kirk is an AI 3D specialist and game developer with more than 5 years of industry experience, mastering production workflows across Unity, Unreal Engine, and Godot. He focuses on demystifying next-generation 3D workflows for creators of all skill levels. His writing spans hands-on technical walkthroughs, asset optimization strategies, and in-depth software reviews, helping developers build faster and smarter.
