Gaussian Splatting: una nueva forma de reconstruir y recorrer el mundo en 3D
- 3 ago
- 6 min de lectura
Por SIGALT | agosto de 2026 | lectura aproximada: 7 minutos
Imaginemos que, en lugar de construir una superficie con triángulos, pudiéramos reconstruir un paisaje utilizando millones de pequeñas partículas de luz. Cada partícula tendría posición, tamaño, orientación, color y transparencia. Juntas producirían una escena tridimensional que puede recorrerse desde distintos puntos de vista.
Representación conceptual de un arrecife que se transforma en gaussianas tridimensionales. Imagen elaborada para SIGALT; no corresponde a un sitio real.
¿Qué es 3D Gaussian Splatting?
3D Gaussian Splatting, abreviado 3DGS, es una técnica de representación y renderizado que genera nuevas vistas de una escena a partir de fotografías o video tomados desde diferentes posiciones. Fue presentada en 2023 por Bernhard Kerbl, Georgios Kopanas, Thomas Leimkühler y George Drettakis.
Su aportación fue combinar una representación explícita mediante gaussianas tridimensionales con un proceso de optimización y un renderizador muy eficiente. El trabajo original mostró visualización de alta calidad a velocidades interactivas, de al menos 30 cuadros por segundo a resolución 1080p.
Artículo original: 3D Gaussian Splatting for Real-Time Radiance Field Rendering
La idea central: no son puntos, son gaussianas
Una nube de puntos convencional almacena posiciones y, en algunos casos, colores. Una gaussiana 3D contiene más información: se comporta como un pequeño elipsoide semitransparente cuya forma y apariencia pueden optimizarse. Puede imaginarse como una nube suave, no como una pieza sólida de geometría.
Cada gaussiana posee una posición tridimensional, una escala en cada eje, una orientación, un valor de opacidad y parámetros de color que pueden variar con la dirección de observación. Al proyectarse sobre la pantalla, las gaussianas se ordenan por profundidad y sus contribuciones se combinan para formar cada píxel.
Una gaussiana almacena más información que un punto: posición, escala, rotación, color dependiente de la vista y opacidad.
Una precisión importante. Un Gaussian Splat es tridimensional y navegable, pero no equivale automáticamente a una malla cerrada ni garantiza precisión métrica. Su principal fortaleza es reconstruir la apariencia de la escena. |
¿Cómo se genera una escena?
El punto de partida es similar al de la fotogrametría: se necesitan imágenes nítidas, con suficiente traslape y capturadas desde posiciones diferentes. A partir de ellas se estima la ubicación de las cámaras y se crea una nube de puntos inicial.
Flujo conceptual para transformar fotografías o video en una escena 3D Gaussian Splatting.
1. Capturar
Se registran fotografías o video alrededor del objeto o a lo largo del escenario, manteniendo traslape, exposición y enfoque tan estables como sea posible.
2. Calibrar y localizar cámaras
Métodos de Structure from Motion identifican correspondencias entre imágenes y estiman desde dónde se capturó cada vista.
3. Optimizar gaussianas
El sistema compara las vistas renderizadas con las fotografías originales y ajusta posición, escala, rotación, color y opacidad. También duplica, divide o elimina partículas.
4. Publicar y recorrer
La escena optimizada puede visualizarse en una computadora, visor de realidad virtual o página web compatible.
¿Por qué se ve realista y puede moverse en tiempo real?
En un NeRF clásico, para producir una nueva imagen se evalúa repetidamente una red neuronal a lo largo de los rayos de la cámara. 3DGS utiliza una representación explícita: proyecta las gaussianas visibles sobre la pantalla, las ordena y combina mediante transparencia. Este proceso de rasterización puede ejecutarse de forma altamente paralela en la GPU.
Además, concentra el cómputo donde existe información visual y evita dedicar el mismo esfuerzo al espacio vacío. Por ello, una escena puede explorarse mientras mantiene una apariencia cercana a una imagen terminada: el render deja de ser únicamente el resultado final que se espera y se convierte en una experiencia interactiva.
La diferencia en una frase. La fotogrametría intenta reconstruir una superficie medible; Gaussian Splatting intenta reproducir cómo se ve la escena desde distintos ángulos. |
Fotogrametría, NeRF y Gaussian Splatting
A veces se describe 3DGS como “fotogrametría con esteroides”. La analogía comunica su impacto visual, pero técnicamente es incompleta: ambas técnicas pueden comenzar con las mismas imágenes y la misma estimación de cámaras, aunque después persiguen productos diferentes. Elegir una depende de si el proyecto prioriza medición, síntesis visual o velocidad de visualización.
Fotogrametría, NeRF y 3DGS representan una escena de maneras diferentes y pueden complementarse.
Técnica | Representación | Fortaleza principal | Uso preferente |
Fotogrametría | Nube de puntos, malla y textura | Geometría explícita y medición cuando el modelo está escalado y validado | Morfometría, áreas, volúmenes, cartografía e impresión 3D |
NeRF | Campo de radiancia implícito aprendido por una red neuronal | Síntesis continua y fotorrealista de nuevas vistas | Escenas complejas y desarrollo de métodos de renderizado neuronal |
3DGS | Conjunto explícito de gaussianas anisotrópicas | Calidad visual y navegación interactiva | Recorridos virtuales, patrimonio, paisajes digitales y divulgación |
No es una competencia. Un mismo proyecto puede conservar la malla fotogramétrica para análisis y utilizar un Gaussian Splat para comunicación inmersiva. La mejor solución puede ser híbrida. |
3DGS también evita tareas propias de las mallas, como reparar topología o generar coordenadas UV. Esto no significa que el resultado no requiera limpieza: puede ser necesario eliminar gaussianas flotantes, recortar zonas sin cobertura, comprimir el archivo o preparar niveles de detalle para su publicación.
El reto de reconstruir ambientes submarinos
Bajo el agua, la luz no se comporta como en el aire. Las longitudes de onda se absorben de manera desigual, las partículas dispersan la iluminación, disminuye el contraste y el color cambia con la distancia. A esto se suman las caústicas, la retrodispersión y el movimiento de peces, algas y otros organismos.
Estas variaciones pueden confundir al proceso de optimización. Si un cambio producido por el agua aparece de manera diferente entre fotografías, el sistema puede crear gaussianas flotantes o atribuir estructura a una característica que en realidad pertenece al medio.
Absorción, dispersión, iluminación cambiante y movimiento dificultan la reconstrucción submarina.
Las investigaciones recientes están incorporando modelos físicos del agua y restricciones geométricas para separar la apariencia de los objetos de las alteraciones producidas por el medio. WaterGS, por ejemplo, integra un modelo de formación de imágenes submarinas; OceanSplat utiliza consistencia entre vistas y regularización de profundidad para reducir artefactos asociados con la dispersión.
Una captura sigue siendo decisiva. Gaussian Splatting puede reproducir cambios dependientes del punto de vista, pero no vuelve irrelevantes el enfoque, el traslape, la estabilidad de exposición o la visibilidad. Agua, vidrio, reflejos intensos y organismos en movimiento continúan siendo casos difíciles. |
¿Para qué puede utilizarse?
· Arrecifes digitales: documentar de manera inmersiva la apariencia de colonias coralinas, fondos rocosos y paisajes submarinos.
· Patrimonio natural y cultural: registrar edificios, colecciones biológicas, pecios y sitios arqueológicos.
· Educación y divulgación: permitir que estudiantes y visitantes recorran ambientes inaccesibles o frágiles.
· Monitoreo visual: conservar escenas de distintas fechas para documentar cambios, siempre que la comparación cuantitativa se apoye en controles geométricos.
· Realidad extendida: incorporar escenarios a experiencias de realidad virtual, aumentada o simuladores.
· Producción audiovisual: integrar localizaciones capturadas en efectos visuales, arquitectura, videojuegos y producción virtual.
· Visualización web: publicar recorridos interactivos sin obligar al usuario a instalar programas especializados.
Ventajas y limitaciones
Ventajas | Limitaciones |
Aspecto fotorrealista y navegación fluida | No produce automáticamente una superficie cerrada |
Representa bien vegetación, elementos finos y texturas complejas | Puede generar partículas flotantes en zonas mal cubiertas |
Puede crearse a partir de fotografías o video | Los archivos pueden contener millones de gaussianas |
Evita reparar topología y coordenadas UV de una malla | No elimina la necesidad de recorte, depuración y compresión |
Facilita recorridos virtuales y publicación web | La calidad disminuye fuera de la trayectoria original de captura |
Complementa productos fotogramétricos | La precisión geométrica debe comprobarse antes de medir |
Regla práctica. Si el objetivo es medir, conserve y valide la geometría fotogramétrica. Si el objetivo es recorrer y comunicar la apariencia del sitio, 3DGS puede ofrecer una experiencia visual superior. |
Gaussian Splatting en los proyectos de SIGALT
En SIGALT exploramos estas tecnologías como parte del desarrollo de paisajes y arrecifes digitales. La combinación de fotogrametría, drones, cámaras submarinas, vehículos operados remotamente, análisis espacial e inteligencia artificial permite construir representaciones con objetivos científicos, educativos y de divulgación.
Una posible estrategia consiste en mantener dos productos coordinados: una malla escalada para medición y análisis morfométrico, y un Gaussian Splat para el recorrido interactivo. Ambos pueden proceder de la misma captura, pero deben evaluarse de acuerdo con propósitos diferentes.
El visor tridimensional del campus Puerto Ángel desarrollado a partir de archivos OBJ es un modelo convencional con geometría y materiales. Una captura fotográfica sistemática del campus permitiría, en una fase posterior, generar una representación Gaussian Splatting más fotorrealista de edificios, caminos y vegetación. El modelo OBJ y el Gaussian Splat no serían sustitutos: podrían funcionar como capas complementarias de un campus digital.
Siguiente frontera. El desafío ya no es únicamente reconstruir una escena que se vea real, sino convertirla en un producto documentado, repetible y científicamente interpretable. |
Conclusión
Gaussian Splatting está transformando la manera de capturar y comunicar el espacio tridimensional. Su capacidad para convertir fotografías y videos en escenas navegables abre oportunidades para la ciencia, el patrimonio, la arquitectura, la educación y la conservación ambiental.
No sustituye a la fotogrametría ni convierte automáticamente una captura en un modelo métrico. Su valor se encuentra en representar la apariencia de una escena con gran realismo y permitir que otras personas la recorran, incluso desde una página web. En ese sentido, transforma el renderizado de una espera pasiva en una exploración viva del espacio capturado.
Fuentes y lecturas recomendadas
Estas referencias reúnen el trabajo fundacional de 3DGS, su antecedente en campos de radiancia y desarrollos recientes orientados a la reconstrucción submarina.
Comentarios