Spark - Three.js के लिए उन्नत 3D Gaussian Splatting renderer

 (sparkjs.dev)
3 पॉइंट द्वारा GN⁺ 2025-06-13 | 1 टिप्पणियां | WhatsApp पर शेयर करें
  • THREE.js rendering pipeline के साथ एकीकृत होकर splat और mesh-आधारित objects को साथ में दिखाता है
  • Portability बहुत अच्छी है और यह लगभग सभी devices पर काम करता है (WebGL2 support 98%+ )
  • लो-एंड mobile devices पर भी तेज rendering performance देता है
  • कई splat objects को साथ में render करता है और sorting भी सही तरह से संभालता है
  • .PLY(संपीड़न सहित), .SPZ, .SPLAT, .KSPLAT जैसे अधिकांश प्रमुख splat file formats को support करता है
  • कई viewpoints से simultaneous rendering को support करता है
  • Dynamic editing: हर splat object को अलग-अलग transform किया जा सकता है और animation लागू की जा सकती है
  • रीयल-टाइम color editing, displacement, skeleton animation को support करता है
  • Shader graph system के जरिए GPU पर dynamic रूप से splat बनाए और edit किए जा सकते हैं

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1 टिप्पणियां

 
GN⁺ 2025-06-13
Hacker News राय

  • डेमो बेहद प्रभावशाली लगा, और मेरे पुराने iPhone पर भी अच्छी तरह काम करता है
    एक शौकिया गेम डेवलपर के नज़रिए से, जिसे पेशेवर 3D प्रोग्रामिंग की बहुत जानकारी नहीं है, मेरा फीडबैक यह है कि GitHub या वेबसाइट पर कहीं “Gaussian Splatting” क्या है, इसकी एक लाइन की व्याख्या जोड़ना अच्छा होगा
    Wikipedia से ली गई एक पंक्ति पढ़कर मुझे इसमें और ज़्यादा दिलचस्पी और संभावनाएँ महसूस हुईं
    Gaussian Splatting एक volumetric rendering तकनीक है जो volumetric data को surface या line primitives में बदले बिना सीधे render करती है
    यह बहुत शानदार है कि इससे high-performance बादल, आग, धुआँ आदि बनाए जा सकते हैं

    • फीडबैक के लिए धन्यवाद
      लगता है FAQ ज़रूर जोड़ना चाहिए

  • खाना स्कैन डेमो (“Interactivity” उदाहरण) चौंकाने वाला है
    खासकर Mel's Steak Sandwich में ब्रेड के छेद के अंदर झाँकना प्रभावशाली लगा
    मेरे laptop में सिर्फ integrated graphics होने के बावजूद, दिखने वाले detail की तुलना में performance बहुत अच्छी है
    जानना चाहूँगा कि ऐसी तकनीक अभी मुख्य रूप से कहाँ इस्तेमाल हो रही है

    • छोटे objects को handheld devices या drones से स्कैन करने वाला एक community मौजूद है
      इस डेमो के लिए Tipatat ने food scans दिए
      मुझे kotohibi के फूलों के scans भी पसंद हैं
      https://superspl.at/user?id=kotohibi

    • इस स्तर के detail के बावजूद data transfer size इतना बड़ा नहीं है
      करीब 80MB के आसपास है, जो सचमुच काफ़ी दिलचस्प है

  • सच में बहुत शानदार
    BabylonJS भी Gaussian Splat को अच्छी तरह support करता है
    https://doc.babylonjs.com/features/featuresDeepDive/mesh/gaussianSplatting

    • BabylonJS और Aframe दोनों के license, GitHub stars और forks की संख्या काफ़ी मिलती-जुलती है
      Aframe अपेक्षाकृत नया project है और games व VR पर ज़्यादा focused है
      Babylon, Aframe, Three.js और PlayCanvas चारों इस्तेमाल कर चुके किसी व्यक्ति के नज़रिए से इनकी तुलना जानना चाहूँगा
      PlayCanvas commercial है, लेकिन सबसे mature, feature-rich और performance में भी मज़बूत लगता है
      Babylon एक feature-oriented 3D engine है, जबकि Three.js सिर्फ basics देता है
      animation और texture support अच्छा है, लेकिन अंत में अपना toolkit खुद बनाना पड़ता है
      इन engines के साथ अच्छे या खराब अनुभवों के बारे में सुनना चाहूँगा
      OP का डेमो वास्तव में बहुत solid है
      Aframe की खासियत और pitch क्या है, यह भी जानना चाहूँगा
      Gaussian Splatting का भविष्य कैसे आगे बढ़ेगा, यह भी दिलचस्प है—क्या यह सिर्फ visualization/digital twin industry तक सीमित रहेगा, या creative और game क्षेत्रों में भी editing और animation जल्द संभव होगी
      Aframe GitHub
      PlayCanvas

  • बढ़िया काम
    लेकिन मेरे laptop के Nvidia RTX A3000 GPU और Firefox के संयोजन पर performance बहुत खराब है
    इतने shader cores के साथ तो मशीन हाथ जलाने जितनी गर्म हो सकती है

    • किस खास डेमो/उदाहरण में ऐसा हुआ, यह जानना चाहूँगा

  • सोच रहा हूँ कि क्या फोन हाथ में लेकर दौड़ते हुए grass, bushes, dirt जैसी Gaussian Splats कैप्चर की जा सकती हैं
    जैसे 1 मीटर वर्गाकार जमीन का patch, या झाड़ी समेत 1 मीटर का घनाकार space चुनकर
    grass blocks को बार-बार place करना और बीच-बीच में bushes या dirt मिलाकर “Minecraft-जैसी” दुनिया बनाना संभव होगा या नहीं
    हालाँकि हज़ारों blocks render करने के लिए काफ़ी दमदार hardware चाहिए होगा

    • ऐसा prototype निश्चित रूप से बनाया जा सकता है
      असल में देखना वाकई बहुत शानदार होगा

  • वाकई शानदार
    क्या मौजूदा performance bottlenecks के बारे में कोई insight है
    खासकर dynamic scenes में bottlenecks को लेकर उत्सुक हूँ
    particle simulation उदाहरण रुक-रुक कर चलता है, लेकिन camera घुमाते ही performance अचानक बहुत बेहतर हो जाती है
    ऐसा लगता है कि static background वाला हिस्सा उम्मीद से ज़्यादा भारी था, लेकिन इसके अलावा Sierpinski pyramid procedural तरीके से सचमुच प्रभावशाली है

    • scene में splats की संख्या और उनका distribution performance को प्रभावित करते हैं
      संभव है कि आपने camera को कम जटिल दिशा में घुमाया हो
      performance को लगातार स्थिर रखना अभी भी बाकी कामों में शामिल है
      आगे चलकर LOD system लागू करने की योजना है

  • repo लिंक को थोड़ा और प्रमुखता से दिखाना चाहिए
    https://github.com/sparkjsdev/spark

  • मुझे अब भी संदेह है कि Gaussian Splatting डेमो से आगे कुछ बड़ा कर पाएगी
    files का size बहुत बड़ा है
    उदाहरण के लिए steak sandwich ही 12MB है
    पिछले साल SIGGRAPH में मैंने Gaussian Splat-आधारित Matterport port clone देखा था, जहाँ 2-bedroom apartment देखने के लिए 1.5GB stream करना पड़ता था
    डेमो शानदार है

    • SOGS compression technique काफ़ी प्रभावी है
      full spherical harmonics सहित 1M Gaussian को लगभग 14MB में store किया जा सकता है
      इस पर PlayCanvas blog में एक अच्छा लेख है
      https://blog.playcanvas.com/playcanvas-adopts-sogs-for-20x-3dgs-compression

    • जानकारी के लिए, 12MB वाला steak sandwich सबसे बड़ी file है
      बाकी सभी 10MB से कम हैं, और कुछ तो 1-3MB के बीच हैं, जो काफ़ी भरोसेमंद लगता है
      (जैसे Iberico Sandwich 1MB, Clams and Caviar 1.8MB आदि)
      SOGS जैसी उन्नत compression विधियाँ जल्द आने वाली हैं
      यह उदाहरण 30MB का है
      https://vincentwoo.com/3d/sutro_tower/

    • files बड़ी होने की मुख्य वजह Spherical Harmonics coefficients को store करना है
      यह एक हल की जा सकने वाली समस्या है

  • ऐसा लगता है कि नाम का थोड़ा ज़्यादा इस्तेमाल हो रहा है
    पहले से Apache Spark, SPARK(Ada), sparklines और SPARQL जैसी चीज़ें मौजूद हैं