AI 2026.05.03 · 13 min
Advanced 3d Neural Rendering Deep Dive · 1
3D 표현의 두 철학 — Explicit과 Implicit은 어떻게 다른가
정점과 면으로 위상을 명시하는 Explicit부터 level set으로 표면을 암시하는 Implicit까지, 3D Neural Rendering의 기초 표현 분류를 추적한다.
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📚 3d Neural Rendering Deep Dive
총 7편 · 순서대로 읽기를 권장
AI 2026.05.03 · 10 min
Advanced 3d Neural Rendering Deep Dive · 2
NeRF의 수식은 어디서 왔나
Kajiya 1986의 rendering equation부터 Beer-Lambert law, volume rendering integral의 수치 적분까지, NeRF의 물리적 기반을 추적한다.
AI 2026.05.03 · 15 min
Advanced 3d Neural Rendering Deep Dive · 3
NeRF는 왜 MLP 하나로 3D 장면 전체를 표현할 수 있는가
View-independent density와 view-dependent color의 분리부터 spectral bias, hierarchical sampling, hash encoding까지 — NeRF 설계 철학의 일관된 맥락을 추적한다.
AI 2026.05.03 · 12 min
Advanced 3d Neural Rendering Deep Dive · 4
3D Gaussian Splatting은 왜 NeRF보다 100배 빠른가
Anisotropic Gaussian 파라미터화부터 EWA Projection, Tile-based Rasterization, Adaptive Density Control까지 — 3DGS의 모든 설계 결정이 수렴하는 하나의 철학을 추적한다.
AI 2026.05.03 · 13 min
Advanced 3d Neural Rendering Deep Dive · 5
4D 장면은 어떻게 표현되는가 — Dynamic Neural Rendering의 설계 철학
Canonical space 분리부터 Topology change, 4D Gaussian Splatting, Monocular 재구성까지, 동적 장면 표현의 핵심 원리를 추적한다.
AI 2026.05.03 · 10 min
Advanced 3d Neural Rendering Deep Dive · 6
Text-to-3D는 왜 2D에서 시작하는가
3D 데이터 부족이라는 근본 제약부터 Score Distillation Sampling의 유도, Mode-Seeking 한계, VSD의 해결, Multi-View 일관성까지 — Text-to-3D의 설계 결정을 추적한다.
AI 2026.05.03 · 12 min
Advanced 3d Neural Rendering Deep Dive · 7
단일 이미지에서 3D까지 — LRM이 바꾼 패러다임
SDS의 수백 초에서 LRM의 5초로, 3D 재구성의 병목이 어디서 어떻게 해소됐는지 triplane 회귀부터 DUSt3R의 dense pointmap, 공간 컴퓨팅 응용까지 추적한다.