사진과 영상에서 3D 모델을 만드는 단일 실행 파일
카메라로 찍은 영상이나 사진 한 장만 있으면, 그 장면을 3D 공간으로 재구성하고 텍스처가 입혀진 메시로 변환할 수 있습니다. 복잡한 환경 설정 없이 실행 파일 하나를 열면 되는 이 도구는, 3D 재구성을 처음 시도하는 사람도 바로 결과물을 확인할 수 있게 합니다. 파이썬이나 별도 소프트웨어 설치 없이, 다양한 그래픽 카드에서 동작하는 것이 특징입니다.
최근 업데이트로 더해진 기능
같은 달 10일에는 영상 메타데이터를 활용해 실제 크기와 방향을 복원하는 기능이 도입되어, 재구성 결과가 너무 크거나 기울어 보이는 문제를 해결했습니다. 8월 14일에는 macOS와 Apple Silicon 지원이 검증되어, 이제 Mac 사용자도 공식 릴리스에서 앱을 다운로드할 수 있습니다.
단일 실행 파일로 처리하는 전체 과정
이 도구는 원본 영상에서 프레임 추출, 카메라 위치 추정, 3D 가우시안 스플래팅 학습, 메시 생성까지 모든 과정을 하나의 실행 파일 안에서 처리합니다. 파이썬이나 PyTorch, COLMAP 같은 별도 소프트웨어를 설치할 필요가 없습니다. 360도 카메라와 어시터렉탱귤러 영상도 별도 보정 없이 바로 학습에 사용할 수 있습니다.
설치와 실행 방법
Windows, Linux, macOS용 실행 파일은 릴리스 페이지에서 다운로드할 수 있습니다. 플랫폼에 맞는 파일을 받아 압축을 풀고 더블클릭하면 GUI가 열립니다. 원격 GPU에서 학습을 원하면 CLI를 사용하며, spirula --help 명령으로 사용법을 확인할 수 있습니다. 기본 spirula train 명령은 웹 뷰어를 실행하여 브라우저에서 학습 진행 상황을 볼 수 있게 합니다. 한 번에 학습하기 큰 장면은 spirula partition split 명령으로 나누어 학습한 뒤 spirula partition merge로 다시 합칠 수 있습니다.
소스 빌드 시 선택할 백엔드
소스에서 빌드할 때는 Vulkan과 CUDA 두 가지 백엔드를 선택할 수 있습니다. Vulkan은 크로스 플랫폼 지원이 뛰어나고 빌드 속도가 빠르며 바이너리 크기가 작아 권장됩니다. CUDA는 NVIDIA 그래픽 카드 전용으로, 드라이버에 따라 Vulkan보다 빠르거나 느릴 수 있으나 차이는 보통 몇 퍼센트 이내입니다. Vulkan 백엔드는 일부 경우 그래픽 메모리 사용량이 더 효율적일 수 있습니다. macOS는 Vulkan 백엔드만 지원하며, MoltenVK가 자동으로 포함됩니다.
사용 전 확인해야 할 사항
이 도구는 거의 한 명이 개발하고 유지보수하고 있어 이슈나 PR에 대한 응답이 늦을 수 있습니다. -DSS_ENABLE_PATENTED=ON 옵션을 켜면 GPU에서 영상 디코딩을 수행하여 프레임 추출 속도가 약 15배 빨라지지만, AVC/HEVC 관련 특허 준수 책임은 사용자에게 있습니다. AI 마스킹 기능은 Meta의 SAM 모델을 사용하며, GUI가 최초 사용 시 모델을 다운로드합니다.
