Gaussian Splatting ist eine innovative Rendering-Technik, bei der eine 3D-Szene nicht wie üblich aus Polygonen oder Voxeln besteht, sondern aus Tausenden bis Millionen von über den Raum verteilten, halbtransparenten 3D-Gauss’schen Verteilungen („Gaussians“), die direkt auf das Bild projiziert werden. Jeder dieser Punkte besitzt Position, Farbe, Transparenz, Orientierung und eine Form, die durch eine Gauß-Verteilung beschrieben wird.
Anders als klassische Methoden, die geometrische Flächen rekonstruieren und beleuchten, setzt Gaussian Splatting auf eine rein bildbasierte, aber dennoch räumlich verankerte Darstellung. Die Punkte überlagern sich beim Rendern und ergeben ein kontinuierliches, visuell kohärentes Bild – ähnlich wie bei einer Maltechnik, bei der Licht und Farbe aus vielen weichen Punkten entstehen. Diese Technik erlaubt extrem schnelle Echtzeitrenderings, da keine teuren Raytracing- oder Rasterization-Schritte nötig sind. Besonders beeindruckend ist dabei die Fähigkeit, komplexe Szenen mit feinen Details, weichen Kanten und Lichtstimmungen darzustellen, die mit klassischem Polygon-Rendering nur mit viel Aufwand möglich wären. Gaussian Splatting wird häufig im Kontext von Neural Rendering und Photogrammetrie verwendet: Aus einer Serie von Kamerabildern (z. B. von realen Objekten oder Umgebungen) wird eine Punktwolke generiert, deren Punkte dann als Gaussians interpretiert und direkt gerendert werden können. Die Methode stellt eine Alternative oder Weiterentwicklung zu bekannten Konzepten wie NeRF (Neural Radiance Fields) dar – mit dem Vorteil, dass keine neuronalen Netzwerke zur Inferenz benötigt werden und das Ergebnis direkt nach einer Datenaufnahme nutzbar ist. Für Anwendungen von VRTX Labs könnte Gaussian Splatting dort relevant werden, wo es um ultraschnelle, realitätsnahe Visualisierungen echter Orte oder Objekte geht, etwa für begehbare Orte, visuelle Zwillinge oder die Dokumentation realer Anlagen. Die Herausforderung liegt aktuell noch in der Datenvorbereitung und in der Integration in bestehende Echtzeit-Engines. Doch mit wachsender Rechenleistung und besseren Tools wird sich Gaussian Splatting voraussichtlich als neuer Ansatz etablieren – als hybrider Mittelweg zwischen Fotografie, 3D-Modell und KI-basierter Darstellung.