入力点群NURBS から標本化した点
3DGS 描画同じ視点からガウシアンを α ブレンド
どちらの画面もドラッグで回転、ホイール／ピンチでズーム（2 画面は同じカメラ）。下の学習画像をクリックするとその視点に移動します。
PSNR学習画像（指数平均）と表示視点
学習画像—
標準は約 1 分で見栄えが整います。高精細は点群 25 万点・学習画像 48 枚 × 192² px・初期ガウシアン 4 万個で、1 ステップが約 6 倍重くなります（目安は毎秒 5 ステップ前後）。学習は別スレッドで進むので、その間も視点は動かせます。
有理ベジエに分解したパッチ上で、3D 面積に比例した一様サンプリングを行います。各点の色は「曲面ごとの色 × 固定光源のランバート陰影」で、視点に依存しない値です。
点を面積相当の円盤として Z バッファ描画し、2×2 超標本化で RGB・不透明度・深度を作ります。3DGS はこの画像群を見て学習します（点群は初期位置にだけ使います）。
各ガウシアンは位置・大きさ（3 軸）・回転（四元数）・不透明度・色の 14 個の値を持ちます。色は視点に依存しない値として扱います（球面調和関数の 0 次のみに相当）。
1 ステップで学習画像 1 枚をまるごと描き、L1 誤差を逆伝播します。密度制御：300〜3,000 ステップの間、100 ステップごとに、画面上の位置の勾配が大きいガウシアンを複製（小さいもの）または分割（大きいもの）し、ほぼ透明なものを削除します。