{"id":14296,"date":"2025-05-16T23:44:11","date_gmt":"2025-05-16T23:44:11","guid":{"rendered":"https:\/\/design4real.de\/?p=14296"},"modified":"2025-08-02T09:58:24","modified_gmt":"2025-08-02T09:58:24","slug":"difference-between-gaussian-splatting-and-photogrammetry","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/design4real.de\/en\/unterschied-zwischen-gaussian-splatting-und-fotogrammetrie\/","title":{"rendered":"Difference between Gaussian splatting and photogrammetry"},"content":{"rendered":"\t\t
\n\t\t\t\t\t\t
\n\t\t\t\t\t\t
\n\t\t\t\t\t
\n\t\t\t
\n\t\t\t\t\t\t
\n\t\t\t\t\t\t
\n\t\t\t\t\t
\n\t\t\t
\n\t\t\t\t\t\t
\n\t\t\t\t
\n\t\t\t\t\t\t\t
\n\t\t\t
<\/div>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t
\n\t\t\t\t
\n\t\t\t\t\t

Unterschied zwischen Gaussian Splatting und Fotogrammetrie: Was liefert bessere Ergebnisse? Wir haben es getestet! <\/h1>\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t
\n\t\t\t\t
\n\t\t\t\t\t\t\t
\n\t\t\t
<\/div>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t
\n\t\t\t\t
\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\"gaussian\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t
\n\t\t\t\t
\n\t\t\t\t\t\t\t
\n\t\t\t
<\/div>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t
\n\t\t\t\t
\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t

Wenn man von au\u00dfen auf die beiden Technologien Gaussian Splatting<\/strong> und Fotogrammetrie blickt, dr\u00e4ngt sich fast zwangsl\u00e4ufig die simple \u2013 oder sagen wir ruhig: ein wenig naive \u2013 Frage auf:
Was ist denn jetzt eigentlich besser?<\/p>

Nat\u00fcrlich wissen wir alle, dass solche Fragen in der Realit\u00e4t selten einfach zu beantworten sind. Trotzdem ist sie berechtigt \u2013 denn warum sollte man sich \u00fcberhaupt mit einer neuen Technologie auseinandersetzen, wenn sie dem Altbew\u00e4hrten nicht mindestens in bestimmten Punkten \u00fcberlegen ist?<\/span><\/p>

Genau mit dieser Fragestellung sind auch wir in unser kleines Praxiserlebnis eingestiegen.
Wir hatten die Gelegenheit, ein besonderes, etwa drei Meter gro\u00dfes Architekturmodell, das den nie realisierten Entwurf eines M\u00fcnchner Opernhauses f\u00fcr Richard Wagner zeigt (aktuell im Museum Herrenchiemsee ausgestellt), zu digitalisieren.
Eine perfekte Gelegenheit, beide Verfahren \u2013 Fotogrammetrie, mit der wir bereits viel Erfahrung haben, und das f\u00fcr uns noch recht neue Gaussian Splatting<\/strong> mit dem Lixel K1 LiDAR-Scanner<\/strong> \u2013 einmal direkt nebeneinander zu testen und ehrlich gegeneinander zu halten.<\/p>

Und ja, auch wir haben uns am Anfang gefragt:
Macht es \u00fcberhaupt Sinn, diesen neuen Workflow zu testen, oder ist die Fotogrammetrie am Ende eh die sicherere Weg?<\/p>

Wie so oft in solchen technologischen Vergleichen ist die Antwort:
Es kommt drauf an.
Es gibt St\u00e4rken und Schw\u00e4chen auf beiden Seiten \u2013 und genau diese m\u00f6chten wir in diesem Blogpost einmal detailliert und praxisnah ausbalancieren.
Unser Ziel: Keine Schwarz-Wei\u00df-Antwort, sondern eine fundierte Entscheidungsgrundlage, wann welches Verfahren f\u00fcr welchen Einsatzzweck sinnvoll ist.<\/p>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t

\n\t\t\t\t
\n\t\t\t\t\t\t\t
\n\t\t\t
<\/div>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t
\n\t\t\t\t
\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\"Fotogrammetrie\"\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t
\n\t\t\t\t
\n\t\t\t\t\t\t\t
\n\t\t\t\n\t\t\t\t\t\t<\/span>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t
\n\t\t\t\t
\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t

Aufnahmeprozess im direkten Vergleich<\/h3>

Fotogrammetrie<\/a> \u2013 der sichere, wenn auch aufwendige Weg<\/h4>

Wie gewohnt, haben wir uns bei der Fotogrammetrie f\u00fcr den bew\u00e4hrten Ansatz mit \u00fcber 1.000 Bildern entschieden. Die Aufnahme dauerte etwa eine Stunde. Dank unserer Erfahrung wussten wir, dass wir mit dieser Menge an Fotos ein solides Ergebnis erzielen werden.
Allerdings ist der Aufwand dabei erheblich \u2013 gerade vor Ort in einem Museum, wo die Zeit oft begrenzt ist und besondere R\u00fccksicht auf Exponate genommen werden muss.<\/p>

Trotz aller Sorgfalt zeigte sich bei der sp\u00e4teren Auswertung ein typisches Problem:
Vor allem in schattigen Bereichen, wie bei den hinteren Torb\u00f6gen unseres Modells, traten leichte Verzerrungen und Artefakte auf. Linien, die eigentlich gerade sein sollten, wirken teilweise verzogen \u2013 fast wie in einem Dali-Gem\u00e4lde. Kein Wunder, denn diese Bereiche lagen im Schatten, wo nur wenig Bildmaterial verf\u00fcgbar war. Hier offenbart sich eine bekannte Schw\u00e4che der Fotogrammetrie ohne zus\u00e4tzliche Lidar Scan Daten oder Punktwolken.<\/p>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t

\n\t\t\t\t
\n\t\t\t\t\t\t\t
\n\t\t\t
<\/div>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t
\n\t\t\t\t
\n\t\t\t\t\t

Photogrammetriemodel
<\/h2>\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t
\n\t\t\t\t
\n\t\t\t\t\t
\r\n <\/iframe>\r\n<\/div>\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t
\n\t\t\t\t
\n\t\t\t\t\t\t\t
\n\t\t\t\n\t\t\t\t\t\t<\/span>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t
\n\t\t\t\t
\n\t\t\t\t\t

Gaussian Splatting Model mit dem Lixel K1 Lidar Scanner
<\/h2>\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t
\n\t\t\t\t
\n\t\t\t\t\t\r\n<\/iframe>\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t
\n\t\t\t\t
\n\t\t\t\t\t\t\t
\n\t\t\t
<\/div>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t
\n\t\t\t\t
\n\t\t\t\t\t\t\t
\n\t\t\t
<\/div>\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t
\n\t\t\t\t
\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t

Lixel K1<\/strong><\/a> \u2013 die schnelle L\u00f6sung mit \u00dcberraschungseffekt<\/span><\/h3>

Der Lixel K1 LiDAR-Scanner<\/strong> brachte eine interessante Alternative ins Spiel. Zwar ist der Scanner eigentlich f\u00fcr gr\u00f6\u00dfere R\u00e4ume und Objekte konzipiert, doch unser Versuch zeigte: Auch bei einem drei Meter gro\u00dfen Modell lieferte er erstaunlich gute Ergebnisse.
Die Aufnahme dauerte lediglich 15 Minuten, inklusive mehrfachen Umrundens und verschiedener Perspektiven von oben und unten. Besonders positiv: Wir konnten das Modell aus sicherer Entfernung erfassen, ohne das Exponat zu gef\u00e4hrden.<\/p>

Dass der Scanner auch die Umgebung mit erfasst, war uns bewusst \u2013 die entstandenen L\u00fccken im Raum waren f\u00fcr unseren Fokus auf das Modell aber kein Problem.<\/p>

Warum kein Handscanner einsetzen?<\/h4>

Ein wichtiger Punkt:
Wir h\u00e4tten zwar theoretisch einen Handscanner einsetzen k\u00f6nnen \u2013 verf\u00fcgten aber selbst nicht \u00fcber ein solches Ger\u00e4t.
Hinzu kommt: Auch wenn das Modell frei im Raum auf einem Tisch pr\u00e4sentiert wurde und wir physisch Zugang zum Tisch hatten, w\u00e4re die Arbeit mit einem Handscanner sehr aufwendig und potenziell riskant gewesen.<\/p>

Denn:
Handscanner m\u00fcssen in der Regel aus sehr geringer Distanz (unter 20 cm) eingesetzt werden. Gerade die Dachregionen des Modells w\u00e4ren damit schwierig erreichbar gewesen. Um diese Bereiche korrekt zu erfassen, h\u00e4tten wir uns weit \u00fcber das Modell beugen oder den Scanner direkt \u00fcber das empfindliche Exponat halten m\u00fcssen.<\/p>

Das w\u00e4re nicht nur umst\u00e4ndlich, sondern auch gef\u00e4hrlich gewesen \u2013 sowohl f\u00fcr das Exponat als auch f\u00fcr die Stabilit\u00e4t der Aufnahme.
Zudem stellt sich bei Handscannern immer die Frage, wie stabil die Bewegungen bei solchen Positionen \u00fcberhaupt noch ausgef\u00fchrt werden k\u00f6nnen, ohne das Ergebnis zu verf\u00e4lschen.<\/p>

F\u00fcr uns war daher klar: LiDAR<\/strong> mit Gaussian Splatting<\/strong> erschien als pragmatischste, sicherste und zugleich schnellste L\u00f6sung, da wir das Modell aus der Distanz und ohne \u00dcberbeugen vollst\u00e4ndig erfassen konnten.<\/p>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t

\n\t\t\t\t
\n\t\t\t\t\t\t\t
\n\t\t\t
<\/div>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t
\n\t\t\t\t
\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t

Wichtiger Hinweis: Gaussian Splatting ist Workflow, nicht Hardware<\/h3>

Ein Punkt, der oft missverstanden wird, sollte an dieser Stelle klargestellt werden:
Der Lixel K1 LiDAR-Scanner<\/strong> erzeugt nicht zwangsl\u00e4ufig propriet\u00e4re Gaussian Splatting-Daten<\/strong>. Vielmehr h\u00e4ngt das Ergebnis davon ab, welchen Verarbeitungs-Workflow und welche Software man verwendet.<\/strong><\/p>

Die von Lixel bereitgestellte Software<\/strong> bietet standardm\u00e4\u00dfig einen direkten Export in Formaten, die sich sehr einfach f\u00fcr Gaussian Splatting nutzen lassen \u2013 etwa f\u00fcr Anwendungen in Echtzeit-Engines oder f\u00fcr Web-basierte Visualisierungen.<\/p>

Allerdings w\u00e4re es genauso m\u00f6glich, die Rohdaten aus dem Lixel K1 auch f\u00fcr klassische Fotogrammetrie-Workflows<\/strong> zu verwenden. Dazu m\u00fcssten die LiDAR-Daten beispielsweise als Punktwolken exportiert und mit fotogrammetrischen Verfahren kombiniert oder in Polygonmodelle \u00fcberf\u00fchrt werden.<\/p>

Das ist durchaus machbar \u2013 aber mit einem deutlich h\u00f6heren Aufwand und entsprechendem Fachwissen verbunden<\/strong>. Spezialisierte Softwarel\u00f6sungen wie Agisoft Metashape<\/strong> oder \u00e4hnliche k\u00f6nnen solche Workflows unterst\u00fctzen, sind aber nicht die Standardanwendung des Lixel K1.<\/p>

F\u00fcr uns war in diesem Projekt die Nutzung von Gaussian Splatting der pragmatischste Weg<\/strong>, um schnelle und performante Ergebnisse f\u00fcr eine VR- und WebAR-taugliche Visualisierung<\/strong> zu erzielen.<\/p>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t

\n\t\t\t\t
\n\t\t\t\t\t\t\t
\n\t\t\t
<\/div>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t
\n\t\t\t\t
\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t

Qualit\u00e4t der Ergebnisse \u2013 Fotogrammetrie vs. Gaussian Splatting<\/h3>

\u00a0<\/p>

Beide Methoden lieferten im Vergleich valide Ergebnisse \u2013 mit jeweils eigenen St\u00e4rken und Schw\u00e4chen.
Die Fotogrammetrie<\/strong> erzeugte ein polygonales Modell mit feinen Texturen, zeigte aber Schw\u00e4chen bei schwierigen Bereichen (z.B. in Schattenzonen).
Der Lixel K1 mit Gaussian Splatting<\/strong> lieferte ein punktwolkenbasiertes Modell mit weichem, fl\u00e4chigem Look, das besonders in Echtzeit beeindruckt.<\/p>

\u00a0<\/p>

Dateigr\u00f6\u00dfe und Performance im mobilen Einsatz<\/h3>

\u00a0<\/p>

Ein interessanter Unterschied offenbarte sich bei der Datenmenge und der Performance auf mobilen Endger\u00e4ten.
Das Fotogrammetrie-Modell<\/strong> fiel insgesamt deutlich gr\u00f6\u00dfer aus. In der f\u00fcr uns akzeptablen Qualit\u00e4t betrug die Dateigr\u00f6\u00dfe rund 20 MB.
Wir haben festgestellt, dass bei einer Reduktion der Polygonanzahl \u2013 etwa zur Optimierung f\u00fcr mobile Anwendungen \u2013 sehr schnell sichtbare Qualit\u00e4tsverluste auftreten, insbesondere bei Rundungen wie den Torb\u00f6gen, die dann polygonal wirken und an Detail verlieren.<\/p>

Im Gegensatz dazu war das Gaussian Splatting<\/strong> File bei vergleichbarer visueller Qualit\u00e4t nur etwa 4 MB gro\u00df.
Allerdings zeigte sich beim Test auf einem Samsung S20, dass trotz der geringeren Dateigr\u00f6\u00dfe die Performance beim Gaussian Splatting<\/strong> leicht hinter der Fotogrammetrie<\/strong> zur\u00fcckblieb.
Die Framerate auf dem Ger\u00e4t war bei Gaussian Splatting<\/strong> sp\u00fcrbar niedriger, wenn auch noch vollkommen akzeptabel und f\u00fcr den Anwendungsfall nutzbar.<\/p>

Das liegt vor allem an der Rendering-Methode von Gaussian Splatting<\/strong>, die durch die Splats eine andere GPU-Belastung erzeugt als klassische polygonale Modelle.
Besonders auf mobilen Endger\u00e4ten sollte dieser Punkt ber\u00fccksichtigt werden, auch wenn die Datenmenge auf dem Papier kleiner erscheint.<\/p>

\u00a0<\/p>

Einsatz in WebAR \u2013 Datenmenge und Performance entscheiden<\/h2>

Ein wichtiger Aspekt unseres Projekts war der geplante Einsatzzweck des 3D-Scans:
Das Modell sollte sp\u00e4ter in einer WebAR<\/strong>-Anwendung zum Einsatz kommen, bei der Nutzer das Objekt direkt \u00fcber das Smartphone oder Tablet im Raum platzieren k\u00f6nnen \u2013 ohne zus\u00e4tzliche App, rein \u00fcber den Browser.<\/p>

Das bedeutet:
Die Dateigr\u00f6\u00dfe und Performance sind kritische Faktoren, da das Modell \u00fcbers Internet geladen werden muss. Hier ist man gezwungen, einen Mittelweg zwischen hoher Qualit\u00e4t und m\u00f6glichst kleiner Datenmenge zu finden.<\/p>

Unsere Tests zeigten:<\/p>

Sowohl das optimierte polygonale Modell aus der Fotogrammetrie<\/strong> als auch das Gaussian Splatting<\/strong> Modell konnten erfolgreich in WebAR<\/strong> integriert werden.<\/p>

Beide Varianten lie\u00dfen sich \u00fcber WebGL ohne Probleme ausliefern, wobei wir bei beiden Versionen besonders auf Kompaktheit geachtet haben.<\/p>

Erfreulich war, dass das Gaussian Splatting<\/strong> Modell trotz kleinerer Dateigr\u00f6\u00dfe eine \u00fcberzeugende Darstellungsqualit\u00e4t bot und sich ebenfalls reibungslos \u00fcber WebGL ausliefern lie\u00df \u2013 was nicht bei allen modernen 3D-Datenformaten selbstverst\u00e4ndlich ist.<\/p>

Im praktischen Einsatz in WebAR<\/strong> musste man genau hinschauen, um die Unterschiede zwischen beiden Modellen \u00fcberhaupt zu bemerken.
Beide Versionen waren f\u00fcr die Anwendung gut geeignet und performten stabil, auch auf normalen Smartphones wie unserem Samsung S20.<\/p>

\u00a0<\/p>

Direktvergleich in WebAR (interaktive Links)<\/h3>

F\u00fcr alle, die sich selbst ein Bild machen m\u00f6chten, haben wir beide Versionen in WebAR<\/strong>-Anwendungen bereitgestellt.
Hier k\u00f6nnen Sie die Unterschiede direkt im Browser ausprobieren:<\/p>

\u00a0<\/p>

\u27a1\ufe0f Fotogrammetrie-Modell in WebAR anzeigen<\/a><\/p>

\u00a0<\/p>

\u27a1\ufe0f Gaussian Splatting Modell in WebAR anzeigen<\/a><\/p>

\u00a0<\/p>

Herausforderungen bei der Nachbearbeitung und Tool-Support<\/h3>

Fotogrammetrie: Hilfsmittel f\u00fcr besseres Alignment \u2013 und deren Schattenseiten<\/span><\/p>

Um in der <\/span>Fotogrammetrie<\/strong> ein m\u00f6glichst sauberes Alignment der Fotos zu erreichen, haben wir im Projekt einige bew\u00e4hrte Hilfsmittel eingesetzt:<\/span><\/p>

\u00a0<\/span><\/p>

GPS-Modul auf der Kamera:<\/span><\/p>

Unser Fotograf Johannes M\u00fcller nutzte ein GPS-Modul, das auf der Kamera montiert war. Dadurch wurden Positions- und Richtungsinformationen direkt in die Metadaten der Bilder geschrieben, was das sp\u00e4tere Alignment in der Fotogrammetrie-Software<\/strong> erheblich erleichtert hat.<\/p>

\u00a0<\/span><\/p>

Markerbilder (\u00e4hnlich QR-Codes):<\/span><\/p>

Zus\u00e4tzlich haben wir gedruckte Markerbilder auf und um das Exponat platziert. Diese Marker helfen der Software, Bilder korrekt zuzuordnen, vor allem bei Objekten mit homogenen Fl\u00e4chen oder wenig markanten Details.<\/span><\/p>

Diese Hilfsmittel sind in der <\/span>Fotogrammetrie<\/strong> g\u00e4ngige Praxis \u2013 bringen allerdings den Nachteil mit sich, dass die Marker sp\u00e4ter auf den Texturen sichtbar bleiben und manuell entfernt werden m\u00fcssen.<\/span><\/p>

Gl\u00fccklicherweise ist das bei polygonalen 3D-Modellen relativ einfach l\u00f6sbar, da es etablierte Tools wie Substance Painter gibt, mit denen man direkt auf dem Modell die Texturen retuschieren kann.<\/span><\/p>

Allerdings muss man ber\u00fccksichtigen, dass die von <\/span>Fotogrammetrie-Software<\/strong> erzeugten UV-Atlanten oft sehr komplex und un\u00fcbersichtlich wirken, was das Texturieren etwas anspruchsvoller macht als bei manuell erstellten Modellen mit sauberer UV-Abwicklung.<\/span><\/p>

\u00a0<\/span><\/p>

\u00a0<\/p>

Gaussian Splatting: Tool-Landschaft noch unausgereift<\/h3>

Ganz anders sieht es bei <\/span>Gaussian Splatting<\/strong> aus:<\/span><\/p>

Da hier keine klassischen UV-Texturen existieren, sondern die Farbinformationen direkt in den einzelnen Splats gespeichert sind, gibt es aktuell keine etablierten Workflows, um Marker oder St\u00f6rungen einfach \u201eherauszupainten\u201c.<\/p>

W\u00e4hrend es m\u00f6glich ist, Splats zu l\u00f6schen oder zu verschieben, fehlt es bislang an Tools, die eine gezielte Farbkorrektur oder Retusche einzelner Splats erm\u00f6glichen.<\/span><\/p>

Die g\u00e4ngigen Bearbeitungstools wie PostShot oder SuperSplat bieten diese Funktionalit\u00e4t derzeit nicht.<\/p>

Erst nach l\u00e4ngerer Recherche sind wir auf ein Blender-Addon namens \u201e3DGS Render Addon\u201c gesto\u00dfen, mit dem es m\u00f6glich ist, direkt in Blender <\/span>Gaussian Splats<\/strong> zu bearbeiten und zu \u00fcbermalen.<\/span><\/p>

Dieses Plugin hat es uns letztlich erm\u00f6glicht, die Markerstellen aus dem Splat-Modell zu entfernen \u2013 auch wenn der Workflow dabei deutlich experimenteller und fehleranf\u00e4lliger war als in der klassischen Fotogrammetrie<\/strong>.<\/p>

Diese Erfahrung zeigt deutlich:<\/span><\/p>

W\u00e4hrend der Workflow und Tool-Support in der <\/span>Fotogrammetrie<\/strong> ausgereift und professionell standardisiert ist, befindet sich <\/span>Gaussian Splatting<\/strong> noch in einer sehr fr\u00fchen Phase, insbesondere was Bearbeitung und Retusche angeht.<\/span><\/p>

\u00a0<\/p>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t

\n\t\t\t\t
\n\t\t\t\t\t\t\t
\n\t\t\t\n\t\t\t\t\t\t<\/span>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t
\n\t\t\t\t
\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t

Fazit: Was ist besser \u2013 Gaussian Splatting oder Fotogrammetrie?<\/h2>

\u00a0<\/p>

Zum Abschluss die oft gestellte, vermeintlich einfache Frage:<\/h3>

Was ist jetzt eigentlich besser? Fotogrammetrie<\/strong> oder Gaussian Splatting<\/strong>?<\/p>

Unsere ehrliche Antwort nach diesem Projekt lautet:
F\u00fcr uns war Gaussian Splatting<\/strong> die bessere L\u00f6sung.<\/p>

Warum?<\/p>

Weil es in unserem Anwendungsszenario \u2013 dem schnellen Erfassen eines Exponats im Museum f\u00fcr die sp\u00e4tere Nutzung in einer WebAR<\/strong>-Anwendung \u2013 vor allem auf zwei Punkte ankam:<\/p>

\u00a0<\/p>

  • Effizienz und Geschwindigkeit vor Ort<\/li>
  • Ein akzeptables Gleichgewicht zwischen Dateigr\u00f6\u00dfe, Qualit\u00e4t und einfacher Weiterverarbeitung<\/li><\/ul>

    \u00a0<\/p>

    Die Fakten aus unserem Test sprechen eine klare Sprache:<\/h3>

    Gaussian Splatting:<\/h4>
    • Aufnahmezeit: ca. 15 Minuten<\/li>
    • Rechenzeit f\u00fcr die Aufbereitung: ca. 4 Stunden<\/li>
    • Dateigr\u00f6\u00dfe des fertigen Files: ca. 4 MB<\/li>
    • Direkt einsatzbereit f\u00fcr WebAR<\/strong> ohne nennenswerte Nachbearbeitung<\/li><\/ul>

      \u00a0<\/p>

      Fotogrammetrie:<\/h4>
      • Aufnahmezeit: ca. 1 Stunde<\/li>
      • Rechenzeit f\u00fcr die Aufbereitung: ca. 4 Stunden<\/li>
      • Initiale Dateigr\u00f6\u00dfe nach Reality Capture: mehrere GB (mit Millionen Polygonen)<\/li>
      • Zus\u00e4tzlich notwendige manuelle Optimierung und Reduktion f\u00fcr WebAR<\/strong> (zeitaufwendig)<\/li><\/ul>

        \u00a0<\/p>

        Gerade wenn \u2013 wie im Museum \u2013 ein enger Timeslot f\u00fcr die Erfassung zur Verf\u00fcgung steht, ist der Geschwindigkeitsvorteil von Gaussian Splatting<\/strong> enorm.
        Die geringeren Anforderungen an die Nachbearbeitung machen Gaussian Splatting<\/strong> zudem zu einer deutlich wirtschaftlicheren L\u00f6sung, wenn man Arbeitszeit und Produktionskosten ber\u00fccksichtigt.<\/p>

        \u00a0<\/p>

        Allerdings muss man fairerweise erg\u00e4nzen:<\/h3>

        Gaussian Splatting<\/strong> ist aktuell noch kein vollwertiger Ersatz f\u00fcr klassische polygonale Workflows.
        Die Toollandschaft ist noch jung, viele Anwendungen befinden sich im Beta-Stadium, und die Bearbeitung ist derzeit noch weniger flexibel als bei Polygonmodellen.
        Wer also Daten f\u00fcr klassische CAD, Offline-Renderings oder komplexe Materialbearbeitungen ben\u00f6tigt, st\u00f6\u00dft mit Gaussian Splatting<\/strong> derzeit noch an Grenzen.<\/p>

        Auch bei der Integration in bekannte Engines wie Unreal<\/strong> oder Unity<\/strong> haben wir festgestellt, dass gro\u00dfe Gaussian Splatting<\/strong> Files oft problematisch sind \u2013 Abst\u00fcrze oder Performance-Probleme sind hier leider noch Alltag.
        Kurioserweise lieferten unsere Tests mit WebGL<\/strong> und Browser-basierten Playern die stabilste und performanteste L\u00f6sung, was uns in der Praxis positiv \u00fcberrascht hat.<\/p>

        \u00a0<\/p>

        Zusammengefasst:<\/h3>
        • F\u00fcr schnelle, kosteneffiziente Scans f\u00fcr WebAR<\/strong> und immersive Echtzeitanwendungen: klarer Vorteil f\u00fcr Gaussian Splatting<\/strong>.<\/li>
        • F\u00fcr flexible Nachbearbeitung, klassische 3D-Pipelines und komplexe Kundenanforderungen: Fotogrammetrie<\/strong> bleibt vorerst die verl\u00e4sslichere Option.<\/li><\/ul>
          \u00a0<\/div>

          Unser pers\u00f6nliches Fazit:<\/h3>

          Wir sehen Gaussian Splatting<\/strong> als die zukunftsf\u00e4higere Technologie, glauben aber, dass man aktuell noch Geduld und Experimentierfreude mitbringen muss, um damit produktiv zu arbeiten.<\/p>

          \u00a0<\/p>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t

          \n\t\t\t\t
          \n\t\t\t\t\t\t\t
          \n\t\t\t
          <\/div>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t
          \n\t\t\t\t
          \n\t\t\t\t\t

          H\u00e4ufig gestellte Fragen (FAQs)<\/h2>\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t
          \n\t\t\t\t
          \n\t\t\t\t\t\t\t
          \n\t\t\t\t\t\t\t
          \n\t\t\t\t\t
          \n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<\/path><\/svg><\/span>\n\t\t\t\t\t\t\t\t<\/path><\/svg><\/span>\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<\/span>\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\tWas ist der Hauptunterschied zwischen Fotogrammetrie und Gaussian Splatting?<\/a>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t

          Fotogrammetrie nutzt klassische Bilddaten zur Rekonstruktion, w\u00e4hrend\u00a0Gaussian Splatting<\/strong>\u00a0Punktwolken mit volumetrischer Darstellung kombiniert, was bei schwierigen Lichtverh\u00e4ltnissen Vorteile bietet.<\/p><\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t\t\t

          \n\t\t\t\t\t
          \n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<\/path><\/svg><\/span>\n\t\t\t\t\t\t\t\t<\/path><\/svg><\/span>\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<\/span>\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\tWie gro\u00df ist der zeitliche Unterschied im Aufnahmeprozess?<\/a>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t

          In unserem Test dauerte die Fotogrammetrie etwa eine Stunde, der\u00a0LiDAR<\/strong>-Scan mit\u00a0Gaussian Splatting<\/strong>\u00a0hingegen nur 15 Minuten.<\/p><\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t\t\t

          \n\t\t\t\t\t
          \n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<\/path><\/svg><\/span>\n\t\t\t\t\t\t\t\t<\/path><\/svg><\/span>\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<\/span>\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\tWelche Technik liefert die pr\u00e4ziseren Ergebnisse?<\/a>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t

          Je nach Situation: Fotogrammetrie ist bei optimaler Beleuchtung pr\u00e4ziser,\u00a0Gaussian Splatting<\/strong>\u00a0\u00fcberzeugt bei Schattenzonen und schwer zug\u00e4nglichen Bereichen.<\/p><\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t\t\t

          \n\t\t\t\t\t
          \n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<\/path><\/svg><\/span>\n\t\t\t\t\t\t\t\t<\/path><\/svg><\/span>\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<\/span>\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\tKann man Fotogrammetrie und Gaussian Splatting kombinieren?<\/a>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t

          Ja, hybride Workflows sind m\u00f6glich und k\u00f6nnen die jeweiligen St\u00e4rken beider Verfahren optimal nutzen.<\/p><\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t\t\t

          \n\t\t\t\t\t
          \n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<\/path><\/svg><\/span>\n\t\t\t\t\t\t\t\t<\/path><\/svg><\/span>\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<\/span>\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\tGibt es Tools zur Bearbeitung von Gaussian Splatting Dateien?<\/a>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t

          Ja, allerdings ist die Tool-Landschaft noch begrenzt. Plugins wie das \u201e3DGS Render Addon\u201c f\u00fcr Blender erm\u00f6glichen erste Bearbeitungen.<\/p><\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t\t\t

          \n\t\t\t\t\t
          \n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<\/path><\/svg><\/span>\n\t\t\t\t\t\t\t\t<\/path><\/svg><\/span>\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<\/span>\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\tWelche Herausforderungen gibt es beim Einsatz von Gaussian Splatting in WebAR?<\/a>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t

          Vor allem auf mobilen Ger\u00e4ten kann die GPU-Belastung durch das Splats-Rendering zu geringerer Framerate f\u00fchren, obwohl die Dateien klein sind.<\/p><\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t