애플은 인공지능을 활용해 3일짜리 장면을 빠르고 효율적으로 만드는 방법을 공개했습니다

애플과 홍콩 대학이 LGTM 기술을 발표했습니다 – 3‑D 장면의 보다 효율적인 렌더링

애플 연구원은 홍콩 대학 연구자와 협력하여 LGTM(Less Gaussians, Texture More)이라는 시스템을 개발했습니다. 이 시스템은 계산 자원을 늘리지 않고도 고해상도의 삼차원 공간 렌더링 품질을 크게 향상시킬 수 있습니다.

LGTM 작동 방식
1. 복잡성 분리

전통적인 3‑D 장면 렌더링 방법은 가우스 함수나 다른 접근법에 기반하며 해상도가 높아질수록 비용이 제곱으로 증가합니다. LGTM은 장면의 기하학적 구조와 시각적 세부 사항을 분리합니다.

2. 두 단계 학습

* 첫 번째 단계 – 모델이 저해상도 이미지에서 단순한 기하학(프레임)을 구축합니다.
* 두 번째 단계 – 프레임을 원본 고품질 이미지와 비교하고, 그 후에 단순 프레임 위에 겹쳐지는 정교한 텍스처를 생성하도록 학습합니다.

3. 결과

2K 및 4K 해상도로 렌더링할 때 아티팩트나 ‘빈’ 영역 없이 정확한 결과를 얻을 수 있으며, 자원은 제곱으로 증가하지 않습니다.

실제적 의미
* VR/AR – 이 기술은 가상 현실과 증강 현실 시스템에 특히 유용합니다.
* Apple Vision Pro는 총 디스플레이 해상도가 23메가픽셀이며, 이는 일반적으로 막대한 계산 능력을 요구합니다. LGTM은 자원 증가 없이 4K에서 정교한 장면을 재현할 수 있어 보다 부드럽고 고품질의 작업이 가능하게 합니다.

따라서 LGTM은 효율성을 유지하면서 고품질 3‑D 장면 렌더링에 있어 중요한 진전을 의미합니다