Definition: Gaussian Splatting (genauer: 3D Gaussian Splatting, 3DGS) ist ein Verfahren, das aus gewöhnlichen Fotos oder Videos eine fotorealistische 3D-Szene rekonstruiert. Statt eines Dreiecksnetzes besteht die Szene aus Millionen kleiner, halbtransparenter Ellipsoide („Gaussians”), die zusammen das Erscheinungsbild eines realen Objekts oder Raums wiedergeben. Das Verfahren wurde 2023 von Forschenden um Bernhard Kerbl (Inria, Université Côte d’Azur und Max-Planck-Institut für Informatik) auf der SIGGRAPH vorgestellt und erreicht Darstellung in Echtzeit.

Im B2B-Maschinenbau wird Gaussian Splatting eingesetzt für: Dokumentation von Produktionshallen und Bestandsanlagen, virtuelle Rundgänge durch Werke, Archivierung von Messeständen sowie fotorealistische Kulissen für Präsentationen in Web, AR und VR.

Vorteil: Reale Umgebungen in fotorealistischer Qualität erfassen – mit Kamera statt mit aufwendiger 3D-Modellierung.

Englisch: Gaussian Splatting, 3D Gaussian Splatting (3DGS)
Deutsch: Gaussian Splatting, Gauß-Splatting

Funktionsweise

Von Fotos zur Szene

  1. Aufnahme: Ein Objekt oder Raum wird aus vielen Blickwinkeln fotografiert oder gefilmt, mit Smartphone, Systemkamera oder Drohne.
  2. Kamerapositionen bestimmen: Ein Structure-from-Motion-Verfahren (z. B. COLMAP) berechnet, wo jede Aufnahme entstand, und erzeugt eine dünne Punktwolke.
  3. Initialisierung: Jeder Punkt wird zum Startpunkt eines Gaussians.
  4. Optimierung: Auf der GPU werden Position, Ausrichtung, Größe, Deckkraft und Farbe aller Gaussians so angepasst, dass gerenderte Ansichten den Fotos möglichst genau entsprechen. Wo Details fehlen, werden Gaussians geteilt oder ergänzt, überflüssige entfernt.
  5. Ergebnis: Eine Szene aus oft mehreren Millionen Gaussians.

Tipps für die Aufnahme: Gleichmäßiges, diffuses Licht, hohe Überlappung zwischen den Bildern und eine ruhige, kontinuierliche Kameraführung verbessern das Ergebnis deutlich. Bewegte Personen, laufende Förderbänder und wechselnde Bildschirminhalte sollten während der Aufnahme vermieden werden, da sie in der Szene als Schlieren erscheinen.

Was ein Gaussian speichert

  • Position: Mittelpunkt im Raum
  • Rotation und Skalierung: Form und Ausrichtung des Ellipsoids
  • Deckkraft: Wie stark er Dahinterliegendes verdeckt
  • Farbe: Als sphärische Harmonische, damit sich Glanz je nach Blickwinkel ändert

Darstellung in Echtzeit

Zum Rendern werden die Gaussians nach Tiefe sortiert und auf das Bild projiziert („gesplattet”). Diese Rasterisierung ist deutlich schneller als das Abtasten neuronaler Netze. Die Originalarbeit erreichte mindestens 30 Bilder pro Sekunde bei 1080p – heute laufen Splats auch im Browser und auf Headsets, siehe Real-time Rendering.

Vergleich: Photogrammetrie, NeRF und Gaussian Splatting

Kriterium Photogrammetrie (Mesh) NeRF Gaussian Splatting
Datenstruktur Dreiecksnetz mit Textur Neuronales Netz Punktbasierte Gaussians
Optik Gut, Schwächen bei feinen Strukturen Sehr fotorealistisch Sehr fotorealistisch
Darstellungstempo Echtzeit Meist langsam Echtzeit
Bearbeitung In jedem 3D-Programm Kaum möglich Zuschneiden, Bereinigen, begrenzt
Saubere Oberflächen Ja Nein Nein

Photogrammetrie liefert Meshes, die sich in klassische Werkzeuge übernehmen lassen, wirkt aber bei Kabeln, Gittern oder spiegelnden Flächen oft unsauber. NeRF (Neural Radiance Fields, 2020) erzeugt beeindruckende Bilder, ist jedoch rechenintensiv. Gaussian Splatting verbindet die Bildqualität neuronaler Verfahren mit der Geschwindigkeit klassischer Rasterisierung.

Abgrenzung zu LiDAR: LiDAR misst Abstände direkt und liefert maßhaltige Punktwolken. Gaussian Splatting optimiert auf das Aussehen. Für Bestandsaufnahmen mit Maßanspruch ergänzen sich beide Verfahren.

Stand 2026: Standards und Werkzeuge

Lange speicherte jedes Werkzeug Splats in eigenen Formaten, meist als große PLY-Dateien. Inzwischen gibt es offene Standards:

  • glTF: Die Khronos Group veröffentlichte im Februar 2026 einen Release Candidate der Erweiterung KHR_gaussian_splatting. Sie ist mittlerweile ratifiziert und im offiziellen Extension Registry gelistet. Splats werden darin als Punkt-Primitive gespeichert; ältere Viewer können sie ersatzweise als Punktwolke anzeigen.
  • OpenUSD: Version 26.03 bringt ein eigenes Schema für Gaussian Splats (ParticleField).
  • Kompression: Formate wie SOG und SPZ reduzieren die Dateigröße gegenüber PLY um ein Vielfaches – Voraussetzung für mobile Geräte und Web.
  • Werkzeuge: Browserbasierte Editoren wie SuperSplat (Open Source) bereinigen, schneiden und exportieren Splats.

B2B-Anwendungen

Vertrieb: Referenzanlagen zeigen

Ein Hersteller erfasst eine laufende Abfüllanlage beim Kunden und zeigt sie Interessenten im Browser oder am Tablet – fotorealistisch, inklusive Umgebung. Das ersetzt keine Werksbesichtigung, macht aber Größe und Einbausituation greifbar.

Messe: Stände archivieren und wiederverwenden

Ein Messestand wird am letzten Tag aufgenommen. Das Ergebnis dient als virtueller Rundgang für Kunden, die nicht anreisen konnten, und als Referenz für die Planung des nächsten Auftritts. Auch Exponate, die nicht als CAD-Modell vorliegen, etwa ältere Maschinen oder Muster, lassen sich so festhalten.

Service: Bestandsdokumentation

Vor einem Umbau wird die Situation in der Halle festgehalten: Leitungen, Zugänge, Nachbarmaschinen. Servicetechniker sehen vorab, was sie vor Ort erwartet, und planen Werkzeuge und Zugangswege.

Schulung: realistische Umgebung

VR-Trainings gewinnen an Realitätsnähe, wenn der virtuelle Arbeitsplatz der echten Halle entspricht. Die Splat-Szene bildet den Hintergrund, die bedienbare Maschine bleibt ein klassisches 3D-Modell.

Design Review: neue Anlage in bestehender Halle

Ein virtueller Prototyp wird in die erfasste Halle gesetzt. So prüfen Planer, wie die neue Linie im realen Umfeld wirkt – in VR, am Bildschirm oder per Augmented Reality.

Grenzen

  • Kein CAD-Ersatz: Splats enthalten keine Flächen, Kanten oder Bauteilstruktur. Für Konstruktion, Simulation oder Fertigung sind sie ungeeignet; daraus abgeleitete Meshes sind meist grob.
  • Maßhaltigkeit: Die Genauigkeit hängt von Aufnahme und Kalibrierung ab. Für verbindliche Maße sind Laserscan oder Vermessung nötig.
  • Schwierige Oberflächen: Spiegelnde, transparente oder strukturlose Flächen – typisch für Edelstahl und Glas – führen zu Artefakten.
  • Eingebranntes Licht: Die Beleuchtung der Aufnahme ist Teil der Szene; nachträgliches Umleuchten ist nur eingeschränkt möglich.
  • Statische Szenen: Bewegliche Teile lassen sich nicht animieren. Für bewegte Personen eignet sich eher Volumetric Video.
  • Datenschutz: Aufnahmen in der Halle zeigen schnell Personen, Bildschirme oder vertrauliche Anlagen. Vor der Veröffentlichung bereinigen (siehe Datenschutz).

Häufig gestellte Fragen (FAQ)

Welche Ausrüstung brauche ich für die Aufnahme?

Für kleinere Objekte genügt ein aktuelles Smartphone, für Hallen sind Systemkameras mit Weitwinkel oder 360-Grad-Kameras üblich, für Außenanlagen Drohnen. Entscheidend sind gleichmäßiges Licht, ausreichend Überlappung und ruhige Kameraführung.

Kann ich aus einem Splat ein CAD-Modell machen?

Nicht sinnvoll. Splats beschreiben das Aussehen, nicht die Geometrie. Für Rückführung in CAD ist Reverse Engineering mit Laserscan oder Streifenlichtscanner der richtige Weg.

Laufen Gaussian Splats im Browser und auf Headsets?

Ja. Mehrere Web-Engines und XR-Plattformen unterstützen Splats. Große Szenen müssen allerdings komprimiert oder in Detailstufen aufgeteilt werden, damit mobile Geräte und Standalone-Headsets flüssig bleiben.

Wie groß sind Splat-Dateien?

Unkomprimiert als PLY schnell mehrere hundert Megabyte bis Gigabyte. Mit Kompressionsformaten wie SOG oder SPZ schrumpfen sie auf einen Bruchteil. Zusätzlich hilft es, unnötige Bereiche wie Decke oder Außenflächen wegzuschneiden.

Wie lassen sich Splats mit Maschinenmodellen kombinieren?

In einer gemeinsamen Szene: Die Splat-Aufnahme liefert die reale Umgebung, die Maschine kommt als glTF-Modell aus den CAD-Daten. Mit glTF als gemeinsamem Container wird diese Kombination zunehmend einfacher.

Branchenstandards und Technologien

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Darstellung: - Real-time Rendering – Echtzeit-Darstellung - WebGL – 3D im Browser - Virtuelle Umgebung – Digitale Räume

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