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초록·키워드
본 논문에서는 하나의 객체를 다양한 구도에서 촬영한 이미지들과 해당 이미지들의 카메라 위치 정보를 활용하여 실제 촬영하지 않은 새로운 시점을 생성하는 NeRF와 3DGS 기법을 Iteration별로 비교·분석한다. 평가지표로는 PSNR, SSIM, LPIPS 및 Training Time을 포함한다. 이를 통해 두 기법의 성능을 종합적으로 평가하고, Iteration 수에 따른 성능 변화 양상을 분석한다. 분석 결과, NeRF는 학습 시간이 오래 걸리고 성능 변화가 불안정한 반면, 3DGS는 빠른 학습 속도와 일관된 성능 향상을 통해 효율성과 안정성에서 우수한 특성을 보였다. 이러한 결과는 3DGS가 실시간 렌더링 응용 분야에서 NeRF보다 더 실용적인 대안이 될 수 있음을 시사한다.
본문·목차
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UCI(KEPA) : I410-151-25-02-093572009
