CLIPGaussian: Universal and Multimodal Style Transfer Based on Gaussian Splatting

 

개발자라면 누구나 한 번쯤은 상상해 봤을 겁니다.
"내가 원하는 스타일로 이미지나 비디오, 심지어 3D 객체까지 자유롭게 변환할 수 있다면 얼마나 좋을까?"

 

CLIPGaussians는 바로 그 상상을 연구 수준에서 현실로 끌어내린 프로젝트입니다. 기존의 스타일 전이 기법들이 대부분 단순한 색상 변경에 초점을 맞춘 것과는 달리, CLIPGaussians는 다양한 모달리티에서의 통합 스타일 전이를 지향합니다.

 

이 논문이 흥미로운 이유는 단순히 "스타일 전이 기술의 진보" 수준을 넘어서, 가우시안 프리미티브 안에서 사용자의 텍스트 및 이미지 기반의 스타일 지시에 반응할 수 있도록 설계되었다는 점입니다. 예를 들어, 2D 이미지뿐만 아니라 3D 객체와 4D 장면에서도 일관된 스타일을 유지할 수 있습니다. 이제 진짜로 '상상 속의 스타일 변환'이 나타난 거죠.

 

✅ 어떻게 작동하나요? – CLIPGaussians의 핵심 아이디어

 

CLIPGaussians가 도입한 가장 눈에 띄는 개념은 바로 "가우시안 스플래팅"입니다. 이는 2D 이미지에서 3D 및 4D 콘텐츠까지 스타일 전이를 가능하게 하는 효율적인 표현 방식입니다. 가우시안 프리미티브를 직접 조작하여 스타일을 변경하는 방식으로 작동합니다.

 

이러한 가우시안 스플래팅은 실제로 기존 GS 파이프라인에 플러그인 모듈로 통합되어 구현되며, 이를 통해 대규모 생성 모델이나 초기부터의 재훈련 없이 스타일 전이를 가능하게 하는 게 CLIPGaussians의 강점입니다.

 

이 모델은 총 4단계의 과정을 거쳐 만들어졌습니다:

• 가우시안 프리미티브 생성 – 2D 이미지에서 3D 및 4D 콘텐츠로의 변환을 위한 기본 단위 생성
• 스타일 지시 통합 – 텍스트 및 이미지 기반의 스타일 지시를 가우시안 프리미티브에 통합
• 공동 최적화 – 3D 및 4D 환경에서 색상과 기하학적 요소의 최적화
• 시간적 일관성 유지 – 비디오에서의 스타일 전이 시 시간적 일관성을 유지

 

✅ 주요 기술적 특징과 혁신점

 

CLIPGaussians의 핵심 기술적 특징은 크게 세 가지 측면에서 살펴볼 수 있습니다.

 

1. 가우시안 프리미티브 기반 스타일 전이
이는 가우시안 프리미티브를 직접 조작하여 스타일을 변경하는 방식입니다. 기존의 픽셀 단위 조작 방식과 달리, 가우시안 단위로의 접근을 통해 높은 효율성과 일관성을 달성했습니다. 특히, 기존 GS 파이프라인에 쉽게 통합할 수 있어, 성능과 효율 측면에서 큰 향상을 보였습니다.

 

2. 텍스트 및 이미지 기반 스타일 지시
이 기술의 핵심은 사용자가 원하는 스타일을 텍스트나 이미지로 지시할 수 있다는 점입니다. 이를 위해 CLIP 모델을 활용하여 스타일 지시를 가우시안 프리미티브에 통합했으며, 이는 다양한 모달리티에서의 스타일 전이 가능성을 열었습니다. 실제 적용 사례로는 3D 객체의 스타일 변환이 있습니다.

 

3. 시간적 일관성 유지
마지막으로 주목할 만한 점은 비디오에서의 시간적 일관성 유지입니다. 이는 비디오의 각 프레임에서 일관된 스타일을 유지하는 방식으로 구현되었습니다. 이는 특히 비디오 편집 및 제작에서 큰 장점을 제공합니다.

 

✅ 실험 결과와 성능 분석

 

CLIPGaussians의 성능은 다음과 같은 실험을 통해 검증되었습니다.

 

1. 스타일 일관성 평가
다양한 모달리티에서의 스타일 일관성을 평가한 결과, CLIPGaussians는 기존 방법에 비해 30% 이상의 스타일 일관성을 보여주었습니다. 특히, 3D 객체에서의 일관성이 인상적입니다.

 

2. 시간적 일관성 평가
비디오에서의 시간적 일관성을 평가한 결과, 기존의 스타일 전이 기법에 비해 25% 이상의 시간적 일관성을 유지했습니다. 이는 비디오 편집에서 중요한 요소입니다.

 

3. 실제 응용 시나리오 평가
실제 3D 모델링 및 비디오 편집 환경에서 테스트한 결과, CLIPGaussians는 높은 스타일 전이 성능을 보여주었으며, 특히 현실적인 제한사항에서도 강점을 보였습니다.

 

이러한 실험 결과들은 CLIPGaussians가 다양한 모달리티에서의 스타일 전이 문제를 효과적으로 해결할 수 있음을 보여줍니다. 특히, 이 기술은 향후 다양한 응용 분야에서 중요한 시사점을 제공합니다.

 

✅ 성능은 어떨까요?

 

CLIPGaussians는 스타일 일관성 벤치마크와 시간적 일관성 벤치마크에서 각각 85%, 90%이라는 점수를 기록했습니다. 이는 최신 스타일 전이 모델 수준의 성능입니다.

실제로 3D 모델링 및 비디오 편집 환경에서도 꽤 자연스러운 반응을 보입니다.
물론 아직 "복잡한 기하학적 변환" 영역에서 약간의 미흡함이 존재하긴 하지만, 현재 수준만으로도 다양한 서비스에 활용 가능성이 큽니다.

 

✅ 어디에 쓸 수 있을까요?

 

CLIPGaussians는 단지 새로운 모델이 아니라, "다중 모달 스타일 전이의 새로운 방향성"이라는 흥미로운 방향성을 제시합니다.
앞으로는 더 많은 3D 및 4D 콘텐츠의 스타일 전이, 예를 들면 게임 디자인, 영화 제작까지 인식하게 될 가능성이 큽니다.

• 게임 디자인: 게임 내 3D 모델의 스타일을 자유롭게 변환하여 다양한 시각적 효과를 제공
• 영화 제작: 영화의 특정 장면에서 원하는 스타일을 적용하여 일관된 시각적 테마를 유지
• 가상 현실: VR 환경에서의 스타일 전이를 통해 사용자 경험을 극대화

이러한 미래가 CLIPGaussians로 인해 조금 더 가까워졌습니다.

 

✅ 개발자가 지금 할 수 있는 일은?

 

CLIPGaussians에 입문하려면, 기본적인 컴퓨터 그래픽스와 머신러닝에 대한 이해가 필요합니다.
다행히도 GitHub 리포지토리에 예제 코드가 잘 정리되어 있어, 이를 통해 학습을 시작할 수 있습니다.

실무에 적용하고 싶다면?
필요한 데이터와 리소스를 확보하고, 다양한 3D 및 4D 콘텐츠를 테스트하면서 모델을 적용하는 것이 핵심입니다. 또한, 추가적인 최적화 작업도 병행되어야 합니다.

 

✅ 마치며

 

CLIPGaussians는 단순한 기술적 진보를 넘어, 다중 모달 스타일 전이의 패러다임 전환을 향한 중요한 이정표입니다. 이 기술이 제시하는 가능성은 디지털 콘텐츠 산업의 미래를 재정의할 잠재력을 가지고 있습니다.

 

우리는 지금 기술 발전의 중요한 변곡점에 서 있으며, CLIPGaussians는 그 여정의 핵심 동력이 될 것입니다. 당신이 이 혁신적인 기술을 활용하여 미래를 선도하는 개발자가 되어보는 건 어떨까요?

 

⨠ 논문 원문 보러가기

 

✅ 같이 보면 좋은 참고 자료들

 

TextRegion: Text-Aligned Region Tokens from Frozen Image-Text Models
- 논문 설명: 이미지-텍스트 모델은 이미지 수준의 작업에서는 뛰어나지만, 세부적인 시각적 이해에서는 어려움을 겪습니다.
- 저자: Yao Xiao, Qiqian Fu, Heyi Tao, Yuqun Wu, Zhen Zhu, Derek Hoiem
- 발행일: 2025-05-29
- PDF: 링크

Turbulence in Primordial Dark Matter Halos and Its Impact on the First Star Formation
- 논문 설명: 우리는 \texttt{GIZMO} 코드를 사용하여 적색편이 $z \sim 17 - 20$에서 질량이 $\sim 10^5$에서 $10^7\ \text{M}_{\odot}$에 이르는 15개의 미니헤일로에서 최초의 별 형성 구름의 고해상도 시뮬레이션을 제시합니다.
- 저자: Meng-Yuan Ho, Ke-Jung Chen, Pei-Cheng Tung
- 발행일: 2025-05-29
- PDF: 링크

Argus: Vision-Centric Reasoning with Grounded Chain-of-Thought
- 논문 설명: 최근 다중 모달 대형 언어 모델(MLLM)의 발전은 시각-언어 과제에서 놀라운 능력을 보여주었지만, 정확한 추론을 위해 정밀한 시각적 초점이 필요한 시각 중심 시나리오에서는 종종 어려움을 겪습니다.
- 저자: Yunze Man, De-An Huang, Guilin Liu, Shiwei Sheng, Shilong Liu, Liang-Yan Gui, Jan Kautz, Yu-Xiong Wang, Zhiding Yu
- 발행일: 2025-05-29
- PDF: 링크