Gaussian Splatting ist ein neuartiger Ansatz zur Darstellung dreidimensionaler Umgebungen. Anstatt Oberflächen mit Polygonen zu approximieren, werden viele kleine, halbtransparente „Splats“ in den Raum gesetzt. Jeder Splat besitzt eine Position, eine Farbe und eine Ausdehnung. Zusammen können sie feine Strukturen, weiche Schatten und transparente Materialien abbilden, sodass photorealistische 3D‑Szenen in Echtzeit dargestellt werden. Dieser Einsteiger‑Guide erläutert die Grundlagen des Verfahrens, zeigt, wie Sie hochwertige Daten erfassen und welche Tools Sie benötigen. Dabei wird regelmäßig das Fokus‑Keyword Gaussian Splatting Einsteiger Guide verwendet, um eine gute Auffindbarkeit bei Suchmaschinen sicherzustellen.
Aufnahme des Materials – Fotos oder Videos aus verschiedenen Perspektiven erstellen.
Alignment – Alle Bilder werden im Raum zueinander verortet („sparse pointcloud“).
Training – Die Software erzeugt aus den Bildern die Splats.
Cleaning & Optimierung – Störpunkte entfernen und Dateigröße reduzieren.
Export & Präsentation – Das Modell im Web oder in VR/AR bereitstellen.
Im folgenden Abschnitt erklären wir jeden dieser Schritte im Detail.
Eine gute Aufnahme ist die Grundlage für ein überzeugendes Splats‑Modell. Viele Fehler in der Datenaufnahme lassen sich später nur schwer korrigieren. Achten Sie daher auf folgende Aspekte.
Zunächst sollte die Szene möglichst statisch sein. Menschen, Tiere oder wehende Bäume erzeugen Geisterbilder oder Löcher in der Rekonstruktion. Wählen Sie eine Beleuchtungssituation ohne extreme Kontraste und vermeiden Sie Blendenflecke in der Linse. Schalten Sie bei Ihrer Kamera Auto‑Belichtung und Auto‑Weißabgleich aus und wählen Sie stattdessen konstante Einstellungen. Ein geringer ISO‑Wert liefert wenig Bildrauschen, während eine kleine Blendenöffnung (etwa f/8–f/11) für durchgehende Schärfe sorgt. Verwenden Sie kurze Belichtungszeiten (1/125 s oder kürzer), um Bewegungsunschärfe zu verhindern.
Für eine robuste 3D‑Rekonstruktion ist es wichtiger, viele unterschiedliche Blickwinkel einzunehmen als einfach nur viele Fotos an derselben Position zu machen. Gehen Sie um Ihr Objekt herum und variieren Sie die Höhe, damit sich ein starker Parallaxeneffekt ergibt. Bei Objekten hat sich die Turntable‑Methode bewährt: Nehmen Sie in mehreren Ringen Fotos aus gleichmäßigen Abständen auf. Für Räume oder Gebäude eignet sich ein Raster aus Positionen, das Wände und Ecken abdeckt. Achten Sie auf ausreichend Überlappung (70–80 %) zwischen benachbarten Fotos und lassen Sie zwischen den Positionen einen Winkelunterschied von 15–30 Grad. Besser sind 100–300 qualitativ hochwertige Fotos als Tausende verwackelte Bilder. Für Videos gilt: mindestens 4K mit 60 fps aufnehmen und später die schärfsten Frames extrahieren.
Die Wahl der Brennweite beeinflusst das Ergebnis maßgeblich. Ein Weitwinkelobjektiv (um 24 mm Vollformat) bietet viel Kontext und sorgt für eine starke Perspektive. Ultrawide‑Linsen unter 20 mm sollten Sie meiden, weil sie Verzerrungen erzeugen, die das Alignment erschweren. Bei großen Distanzen, etwa bei Drohnen‑Aufnahmen, kann ein leicht längeres Objektiv eingesetzt werden. Fotografieren Sie möglichst im RAW‑Format und halten Sie die Brennweite während einer Session konstant; bei Zoom‑Objektiven sollten Sie den Zoom nicht verändern. Wenn Sie mit einem Smartphone arbeiten, stellen Sie sicher, dass Features wie HDR und Night‑Mode abgeschaltet sind, um konsistente Belichtungen zu erhalten.
Der erste Schritt im Workflow heißt Structure‑from‑Motion (SfM). Hier werden aus vielen überlappenden Fotos oder aus einem Video die exakten Positionen und Blickrichtungen der Kamera bestimmt. Dieser Prozess wird auch als Alignment bezeichnet, weil alle Bilder geometrisch im Raum verortet werden. Das Alignment funktioniert identisch wie in der klassischen Fotogrammetrie: markante Bildpunkte (Features) werden zwischen den Aufnahmen erkannt, und durch Triangulation wird die Lage der Kamera berechnet. Deshalb lässt sich aus Aufnahmen, die für Gaussian Splatting erstellt wurden, in der Regel auch problemlos eine fotogrammetrische Punktwolke erzeugen – umgekehrt können Sie für Fotogrammetrie erstelltes Bildmaterial nutzen, um Splats zu trainieren. Der Unterschied zwischen den beiden Verfahren besteht vor allem in den folgenden Schritten: Für Gaussian Splatting werden aus der Punktwolke Millionen Splats optimiert, während bei der Fotogrammetrie ein trianguliertes Mesh entsteht. Zudem benötigt Gaussian Splatting häufig mehr Aufnahmen aus unterschiedlichen Blickwinkeln, um die volumetrischen Effekte stabil zu trainieren.
Das Training ist das Herzstück des Prozesses. Hier werden aus den Kamerapositionen und Bildern Millionen von Splats optimiert, bis sie den originalen Fotos möglichst nahekommen.
Dieser Schritt dauert je nach Datenmenge und Hardware mehrere Stunden – besonders wenn mehrere Auflösungsstufen berechnet werden.
Postshot ist aktuell das zugänglichste Tool für Einsteiger: Es führt Alignment, Pose-Optimierung und Training in einem Interface aus. Erfahrene Nutzer können auch mit Skripten arbeiten oder die Parameter manuell verfeinern.
Nach dem Training treten fast immer kleine Fehlstellen auf – „Floaters“ oder Rauschartefakte. Diese werden in der Nachbearbeitung entfernt und die Datei komprimiert.
SuperSplat ermöglicht manuelles Auswählen und Löschen von Splats im Browser.
SplatTransform CLI bietet automatische Filter, z. B. nach Position, Transparenz oder Helligkeit.
Ziel ist eine saubere, performante Datei, die für Echtzeit-Anwendungen geeignet ist.
Wenn das Splat-Modell bereinigt ist, kann es exportiert und online geteilt werden.
Mit der SuperSplat-Library oder einer WebGL-Engine (PlayCanvas, A-Frame) kann das Modell direkt im Browser gerendert werden – ideal für Portfolio-Seiten, Museums-Projekte oder WebAR-Erlebnisse.
Ob Smartphone, Action‑Cam oder DSLR – jedes System hat Stärken und Schwächen. Im Folgenden finden Sie einen Überblick, welcher Kameratyp für welchen Einsatzbereich geeignet ist.
| Kameratyp | Zielgruppe und Einsatz | Vorteile | Einschränkungen |
|---|---|---|---|
| Smartphone | Einsteiger und spontane Projekte | Immer dabei, einfache Bedienung, moderne Smartphones liefern dank Computational Photography überraschend gute Ergebnisse | Feste Brennweite, kleiner Sensor, für große Szenen werden sehr viele Fotos benötigt |
| Action‑Kamera | Outdoor‑Enthusiasten, Sport‑Aufnahmen | Robustes Gehäuse, Weitwinkel, integrierte Stabilisierung | Kleiner Sensor und geringe manuelle Kontrolle, Verzerrungen durch Fisheye‑Optik |
| DSLR oder spiegellose Kamera | Professionelle Projekte, große Gebäude oder Architektur | Große Sensoren, wechselbare Objektive, volle Kontrolle über Belichtung und Fokus | Höheres Gewicht, erfordert Erfahrung im Umgang mit manuellen Einstellungen |
Beginnen Sie mit dem Gerät, das Ihnen am besten vertraut ist. Ein modernes Smartphone kann für kleine Objekte oder schnelle Tests ausreichend sein. Für ambitionierte Projekte empfehlen wir jedoch eine DSLR oder spiegellose Kamera mit einer passenden Weitwinkel‑Optik. Wenn Sie regelmäßig große Gebäude oder Innenräume erfassen möchten, lohnt sich die Anschaffung eines dedizierten 3D‑Scanners.
Für umfangreiche Szenen wie Hallen, Burgen oder ganze Stadtviertel ist ein tragbarer 3D‑Scanner eine enorme Erleichterung. Die PortalCam vereint vier 12‑Megapixel‑Kameras mit einem hochauflösenden LiDAR‑Sensor und erzeugt dadurch in kurzer Zeit eine dichte Punktwolke. Das Gerät wiegt weniger als ein Kilogramm, scannt etwa 200 Quadratmeter in 15 Minuten und bietet dank integrierter KI eine hohe Genauigkeit. Solche Scanner sind ideal für die Bau‑ und Architekturdokumentation, für Film‑Produktionen oder für virtuelle Rundgänge. Allerdings müssen Sie bereit sein, in professionelle Hardware und proprietäre Software zu investieren. Wenn Sie die Daten lieber selbst verarbeiten möchten, greifen Sie zu Modellen, die offene Formate wie PLY exportieren.
Nachdem Sie die Daten aufgenommen haben, müssen sie verarbeitet werden. Mehrere Programme und Dienste unterstützen den kompletten Workflow vom Alignment bis zum Export der Splats.
Postshot ist eine kommerzielle Desktop‑Anwendung, die sich besonders an Einsteiger richtet. Sie importiert Ihre Video‑ oder Bilddaten, berechnet automatisch die Kameraposen und optimiert die Splats. Postshot wählt auf Wunsch die besten Fotos aus und bietet mehrere Qualitätsprofile, mit denen Sie den Detailgrad steuern können. Der Vorteil liegt in der einfachen Benutzeroberfläche und den integrierten Aufnahmerichtlinien. Nach Abschluss des Trainings können Sie das Modell als Browser‑Viewer exportieren oder als komprimierte Datei weitergeben. Weitere Informationen finden Sie auf der offiziellen Website von Postshot
Für Nutzerinnen und Nutzer, die gerne basteln oder wissenschaftliche Modelle erforschen möchten, gibt es mehrere frei verfügbare Optionen. COLMAP ist eine bewährte Struktur‑from‑Motion‑Pipeline; sie berechnet präzise Kameraposen und erzeugt die initiale Punktwolke. nerfstudio ist ein flexibles Framework zur Entwicklung von Neural‑Radiance‑Fields‑ und Splats‑Modellen; es lässt sich über Skripte steuern und bietet zahlreiche Anpassungsmöglichkeiten. Brush wiederum bringt das Training in den Browser und nutzt WebGPU, sodass Sie Ihren Rechner nicht mit schweren Berechnungen blockieren.
Oft werden auch Polycam oder Luma AI im Zusammenhang mit Gaussian Splatting genannt. Diese Apps sind kommerzielle Cloud-Services. Sie laufen auf Mobilgeräten, beschränken sich jedoch auf kleinere Szenen – nicht zuletzt, weil große Datensätze weder mit Smartphone-Kameras in ausreichender Qualität aufgenommen noch effizient in die Cloud übertragen werden können.
Polycam und Luma AI sind daher nützlich, um erste Erfahrungen mit der Technologie zu sammeln oder kleine Objekte zu scannen, spielen im professionellen Bereich jedoch kaum eine Rolle. Ihre Resultate sind qualitativ deutlich limitiert und eignen sich weder für präzise Architekturvisualisierung noch für produktive VR/AR-Pipelines
Im professionellen Bereich haben sich inzwischen einige Softwarelösungen etabliert, die Gaussian Splatting nahezu automatisiert umsetzen. Besonders hervorzuheben ist das XGRIDS-Paket, Lixel Cyber Color ein sehr kompaktes Toolset bietet. Diese Softwarelösungen erlauben es, ohne tiefes technisches Wissen 3D-Gaussian-Splats in unterschiedlichen Auflösungen zu erzeugen und im Internet zu teilen. Die Bedienung ist stark automatisiert, was sie ideal für Produktions-Workflows macht, in denen Effizienz und Reproduzierbarkeit wichtiger sind als experimentelle Kontrolle.
Das System übernimmt Kamera-Alignment, Pose-Rekonstruktion und das eigentliche Splat-Training vollautomatisch und kann je nach Zielplattform unterschiedliche Qualitätsstufen exportieren – von schnellen Vorschau-Modellen bis zu hochaufgelösten Splats für Film- und VR-Projekte.
Auch die XGRIDS LCC-Software, die speziell für die hauseigene PortalCam entwickelt wurde, fällt in diese Kategorie: Sie kombiniert LiDAR- und Multikamera-Daten und generiert daraus ein 3DGS-Modell.
Selbst nach sorgfältiger Aufnahme und Training enthalten Splats häufig störende Punkte, die „Floaters“ genannt werden, oder es gibt einfach zu viele Splats für eine performante Darstellung. Hier kommen spezielle Editoren und Kommandozeilen‑Werkzeuge ins Spiel.
Der SuperSplat‑Editor ist ein browser‑basierter, kostenloser Editor. Er bietet zwei Ansichtsmodi, Centers und Rings, mit denen Sie die Splats aus unterschiedlichen Perspektiven betrachten können. Zur Auswahl stehen sechs Werkzeuge wie Lasso, Polygon, Pinsel oder Box, mit denen Sie unerwünschte Splats präzise markieren und löschen. Nach der Bearbeitung lassen sich die Splats skalieren, rotieren oder verschmelzen. Ein praktisches Messwerkzeug hilft Ihnen, reale Größenverhältnisse zu überprüfen. Fertige Splats können Sie als HTML‑Viewer exportieren und direkt auf Webseiten einbinden.
Für fortgeschrittene Anwender ist das Kommandozeilen‑Tool SplatTransform eine umfassende Lösung. Es unterstützt verschiedene Formate wie PLY, SPLAT, KSPLAT oder CSV und bietet Konvertierungs‑ sowie Filterfunktionen. Mit einem einzigen Befehl können Sie Splats verschieben, rotieren oder skalieren, Splats außerhalb einer Box entfernen oder nur Splats mit einer bestimmten Opazität behalten. Mehrere Szenen lassen sich zusammenfügen, und eine CSV‑Ausgabe ermöglicht die statistische Analyse der Daten. SplatTransform ist ideal, wenn Sie große Szenen optimieren oder in andere Anwendungen integrieren wollen.
Gaussian Splatting eröffnet beeindruckende Möglichkeiten für die Erstellung realistischer 3D‑Szenen. Mit dem Gaussian Splatting Einsteiger Guide haben Sie gelernt, wie Sie hochwertige Daten aufnehmen, die richtigen Kameras und Software wählen und Ihre Splats nachbearbeiten. Hier die wichtigsten Punkte:
Sorgfältige Vorbereitung: Wählen Sie eine statische Szene, konstante Belichtung und eine passende Brennweite. Verwacklungsfreie, scharfe Bilder sind die Basis für ein gutes Ergebnis.
Vielseitige Perspektiven: Bewegen Sie sich um Ihr Objekt, variieren Sie die Höhe und sorgen Sie für Überlappung. Wenige, aber gezielt aufgenommene Fotos liefern bessere Resultate als unkontrollierte Massenaufnahmen.
Geeignete Hardware: Nutzen Sie Smartphones für erste Experimente, greifen Sie bei größeren Projekten zu DSLR‑Kameras oder einem 3D‑Scanner. Die PortalCam erleichtert die Erfassung großer Flächen erheblich.
Passende Software: Postshot bietet einen bequemen Einstieg, während Open‑Source‑Tools wie COLMAP oder nerfstudio Ihnen Flexibilität geben. Vergessen Sie nicht, Ihre Splats mit einem Editor wie SuperSplat zu bereinigen, bevor Sie sie veröffentlichen.
Grenzen erkennen: Gaussian Splatting benötigt oft mehr Bildmaterial als Fotogrammetrie, belohnt Sie dafür aber mit einem volumetrischen, detailreichen Modell. Testen Sie verschiedene Methoden und finden Sie Ihren eigenen Workflow.
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Clarence Dadson CEO Design4real
