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id: [[P-Reinforce|P-Reinforce]]-3DGS-001
category: Unified
confidence_score: 0.95
tags: [graphics, rendering, ai]
last_reinforced: 2026-04-20
github_commit: "initial-reinforce"
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# [[3D_Gaussian_Splatting|3D Gaussian Splatting]] (3DGS)

## 📌 한 줄 통찰 (The Karpathy Summary)
> 포인트 클라우드를 넘어서 공간을 가속화된 가우시안 타원체로 표현함으로써 실시간 렌더링의 새로운 지평을 열다.

## 📖 구조화된 지식 (Synthesized Content)
- **추출된 패턴:** 복잡한 메시 구조 없이도 밀도 있는 포인트 클라우드에서 가우시안 파라미터를 최적화하여 사실적인 부피감을 구현하는 비선형 최적화 패턴.
- **세부 내용:**
    - 타일 기반의 가시성 정렬을 통한 고속 렌더링.
    - 미분 가능한 렌더링(Differentiable Rendering)을 통한 파라미터 학습.
    - NeRF 대안으로서의 압도적 렌더링 속도 확보.

## ⚠️ 모순 및 업데이트 (Contradictions & RL Update)
- **과거 데이터와의 충돌:** 메시에 기반한 전통적인 래스터화 방식과 개념적으로 충돌하나, 성능 면에서 우위를 점함.
- **정책 변화:** 렌더링 효율성(w1) 가중치를 높게 평가하여 그래픽스 카테고리의 최상단 지식으로 배치.

## 🔗 지식 연결 (Graph)
- **Parent:** 10_Wiki/💡 Topics/Graphics
- **Related:** NeRF, Point-Cloud, Radiance-Fields
- **Raw Source:** 00_Raw/2026-04-20/3D Gaussian Splatting (3DGS).md
