https://ag3d.org/api.php?action=feedcontributions&feedformat=atom&user=RobertpaesslerAG3D - Benutzerbeiträge [de]2026-09-30T00:52:27ZBenutzerbeiträgeMediaWiki 1.43.9https://ag3d.org/index.php?title=AG-Treffen_2026/07/08:_Vergleich_von_Agisoft_Metashape_und_Meshroom&diff=2226AG-Treffen 2026/07/08: Vergleich von Agisoft Metashape und Meshroom2026-09-09T09:18:04Z<p>Robertpaessler: </p>
<hr />
<div>[[Kategorie:Protokolle 2026|06]]<br />
<br />
{{Werkstattbericht<br />
|Titel = Vergleich von Agisoft Metashape und Meshroom<br />
|Datum = 08. Juli 2026<br />
|Vortragende = Raphaela Frind<br />
|Institution = Fakultät Geoinformationen HTW Dresden<br />
|Kurzbeschreibung = Im Rahmen ihrer Projektarbeit während der ersten beiden Semester des Masterstudiums Geoinformatik/Management an der Fakultät Geoinformation der HTW Dresden wurden von Raphaela Frind drei Objekte mittels SfM jeweils mit einer Handy-Kamera und einer Spiegelreflexkamera aufgenommen und mit Agisoft Metashape und Meshroom verarbeitet. Die dabei entstandenen 12 Modelle wurden anschließend hinsichtlich Detailtreue, Texturfarbtreue und gemessenen Abweichungen ausgewertet und mit einem Referenzscan der Objekte verglichen. Dabei wurde die Leistungsfähigkeit und Benutzerfreundlichkeit des proprietären Agisoft Metashape mit dem Open-Source-Produkt Meshroom verglichen. Ergebnis ist, dass die Wahl der Kamera eine geringere Rolle spielt, da mit beiden gute Rekonstruktionen entstanden sind. Bei der Wahl der Software wird die proprietäre Anwendung empfohlen, da diese alle benötigten Funktionen anbietet, eine benutzerfreundlichere Oberfläche hat und die Verarbeitung intuitiver funktioniert. Das Projekt wurde durch Frau Prof. Melanie Elias betreut. Momentan befindet sich Raphaela Frind im letzten Semester und schreibt eine Masterarbeit zum Thema "Location-based AR-Smartphoneapplikation".<br />
|YTLink = <https://www.youtube.com/watch?v=klNhnWZFN50><br />
|Kategorien = Software<br />
}}<br />
<br />
* Die Arbeit ist ein Jahr alt - Grundlegendes sollte aber noch Bestand haben<br />
* Kameravergleich, Softwarevergleich, Anwendung an kleinen Objekten mit sehr verscheidenen Texturen<br />
** Stofftier (Fell)<br />
** Schloss aus Klemmbausteinen (Glanz)<br />
** Eule aus Stein<br />
* breuckmann Smartscan3D - als Vergleich zum SFM um Referenzpunkte zu bekommen<br />
* SFM - Kamera Nikon D5100 (anno 2011) und Handykamera (Typ?) von 2023<br />
* kein Zoom bei den Aufnahmen nutzen! <br />
* im RAW-Format aufgenommen dann in JPG umgewandelt <br />
* Software Vergleich: Agisoft vs. Meshroom<br />
* bei Meshroom viele einzelne Schritte, man muss sich dort wirklich einarbeitet<br />
* bei Meshroom wird der Hintergrund auch verbunden im Mesh<br />
* Meshroom wird online ausgeführt - keine Installation notwendig<br />
* ist ist deutlich mehr Einarbeitung notwendig - ist weniger benutzerfreundliches Interface<br />
* Maskierungen sind nicht möglich in Meshroom<br />
* Fehlerbetrachtung mit innerer Genauigkeit und äußerer Genauigkeit<br />
* in Meshroom gibt es diese Funktion der inneren Genauigkeit als Fehlerbetrachtung nicht<br />
* Fehlerbetrachtung in Agisoft möglich - Residuen werden als Stricher mit höheren Fehlern dargestellt<br />
* zusätzlich wurden in der RL echte Werte zum Vergleich gemessen - Äußere Genauigkeit <br />
* Als weitere Fehlerbetrachtung für die Äußere Genauigkeit wurden die RMS-Werte mit den Scans verglichen<br />
<br />
* Die verwendete Kamera hat weniger Einfluss auf das 3D-Modell als die verwendete Software zur Berechnung des Selbigen (Anmerkung von M. Rebhan aus dem Chat: "Die Geometriequalität hängt eher mit der Qualität und Anzahl der Fotos zusammen als mit den Algorithmen in Metashape oder Meshroom würde ich jetzt mal behaupten.") <br />
<br />
* Repräsentationsanalyse<br />
* Felltextur mit Agisoft gut dargestellt, Augen und Schild sind nicht so gut<br />
* bei der Eule sind die Augen und Krallen durch Spiegelung nicht so gut, aber das "beste Ergebnis" der drei Objekte<br />
* bei Metashape hat am besten rekonstruiert, qualitativ und quantitativ besser<br />
* zum Schloss-Modell (Anmerkung von M. Rebhan aus dem Chat: "Evtl hätte der Algo Features in den Oberflächen des Schlosses finden können wenn man Fotos mit genug Details aufnimmt. Wenn man beim Fotografieren zu stark abblendet verliert man aufgrund der Beugungsunschärfe massig Details. Und fehlende Details wirken sich natürlich auf der Keypoints und die Rekonstruktion der Geometrie aus..."<br />
<br />
* Ergebnis<br />
* Softwarevergleich - kameravergelcih - 3D-Modelle der 3 Objekte<br />
* offene Untersuchungsanfragen<br />
* Aufnahmekonfiguration ändern, Sofwareauswahl anpassen<br />
<br />
<br />
== Fragerunde ==<br />
* Welche Version von Metashape? (Marcus Rebhan ThULB Jena) - Agisoft Version 2.1.2. - Meshroom Version 2023. 3.0<br />
* Welches Scanspray für Schloss? - AESUB vanishing scanningspray https://aesub.com/de/<br />
* Welches Objektiv wurde verwendet? Welche Brennweite? - Objektiv AF-S Nikkor 18-55mm 1:3,5-5,6G VR<br />
* Wie waren die Keypoint und TiePoint Einstellungen in Metashape beim Alignment? konkreter: Einstellungen wie viele pro Foto detektiert werden? - <br />
* Wurde die Sparse Cloud nach Reconstruction Uncertainty gefiltert und danach die Kamerastandorte optimiert?<br />
* Welche Parameter wurden beim berechnen der DenseCloud eingestellt? Welches Depth-Filtering?<br />
* Zudem würde mich die Exaktheit der Geometrie interessieren, die aus dem Streifenlichtscanner kommt. Wurde dieser mal mit einem Zeiss Atos5 verglichen? (Anmerkung: Zeiss Atos 5 soll das Beste auf dem Markt sein um die Geometrie abzubilden)<br />
* Zeitaspekt - Meshroom hat bei der Bearbeitung doppelt so lange gedauert wie mit Agisoft<br />
* woher kommen die Unterschiede bei dem Softwarevergleich - aus Zeitgründen nicht untersucht (genutzte Algorithmen, etc.)<br />
* vgl. zu COLMAP - opensource aus der Wissenschaft und "quasi die Basis aller Software-Algorithmen" die genutzt werden. (Anmerkung aus dem Bereich Grafik Julian Cremerius)<br />
* Kommentar: Wenn es wirklich schnell gehen soll und von der Geometrie her keine hohen Ansprüche gestellt sind nehme ich Reality Scan, das ist am schnellsten bei guter Quali der Textur.<br />
* Anmerkung: Blendenstellung ist ausschlaggebend (kamera) - wenn zu stark geschlossene Blende werden weniger Details erfasst. Mit welcher Blende wurde das Schloss aufgenommen? *Info könnte nachgereicht werden<br />
<br />
= Sonstiges =<br />
== Diskussion zu KI und 3D ==<br />
* 3D-Reko mit AI<br />
* DUSt3R ist ein wegweisendes Spatial-AI-Modell, das aus einfachen 2D-Fotos beeindruckende 3D-Rekonstruktionen erstellt. Es ist besonders benutzerfreundlich, da es völlig ohne Vorkenntnisse über die Kamera oder deren Kalibrierung auskommt<br />
* https://dust3r.org/<br />
* https://europe.naverlabs.com/research/publications/dust3r-geometric-3d-vision-made-easy/<br />
* https://vgg-t.github.io/ <br />
* Wunschvortrag - ist von Meta-Konzern<br />
* Computer-Grafik-Forschung ist immernoch der visuelle Eindruck nicht die Genauigkeit<br />
* Scale-invariant feature transform (engl., „skaleninvariante Merkmalstransformation“, kurz SIFT) ist ein Algorithmus zur Detektion hat sich durchgesetzt<br />
* SURF - alternative, die sich nicht durchgesetzt hat. <br />
* es gibt viele, viele, zahlreiche Feature-Algorithmen<br />
<br />
== Offene Runde ==<br />
Veranstaltungen mit 3D-Bezug: <br />
<br />
SODa<br />
* Summer School https://wissenschaftliche-sammlungen.de/de/termine/soda-summer-school-2026<br />
* Einführungskurse und Tutorials werden fertiggestellt und dann publiziert: Julian Cremerius und Louise Tharandt mit Martin Stricker<br />
* SODa 3D Knowledge Base: https://sammlungen.io/kb/3d<br />
* Blender Seminar: https://sammlungen.io/events/digitale-3d-objekte-blender-modellieren-reparieren-praesentieren<br />
* 3D Tutorial: Objekt-Digitalisierung mit einfachen Mitteln https://sammlungen.io/kb/3d/3d-tutorial-objekt-digitalisierung-mit-einfachen-mitteln<br />
* Grundlagen der 3D-Digitalisierung https://sammlungen.io/kb/3d/grundlagen-der-3d-digitalisierung<br />
<br />
Marcus Rebhan<br />
* Workshop über drei Tage: War an der Uni Jena im Workshop 3D-Rekonstruktionen aus historischen Quellen, 2D-Zeichnungen etc. War recht interessant.</div>Robertpaesslerhttps://ag3d.org/index.php?title=AG-Treffen_2026/07/08:_Vergleich_von_Agisoft_Metashape_und_Meshroom&diff=2225AG-Treffen 2026/07/08: Vergleich von Agisoft Metashape und Meshroom2026-09-09T09:17:18Z<p>Robertpaessler: </p>
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<div>[[Kategorie:Protokolle 2026|06]]<br />
<br />
{{Werkstattbericht<br />
|Titel = Vergleich von Agisoft Metashape und Meshroom<br />
|Datum = 08. Juli 2026<br />
|Vortragende = Raphaela Frind<br />
|Institution = Fakultät Geoinformationen HTW Dresden<br />
|Kurzbeschreibung = Im Rahmen ihrer Projektarbeit während der ersten beiden Semester des Masterstudiums Geoinformatik/Management an der Fakultät Geoinformation der HTW Dresden wurden von Raphaela Frind drei Objekte mittels SfM jeweils mit einer Handy-Kamera und einer Spiegelreflexkamera aufgenommen und mit Agisoft Metashape und Meshroom verarbeitet. Die dabei entstandenen 12 Modelle wurden anschließend hinsichtlich Detailtreue, Texturfarbtreue und gemessenen Abweichungen ausgewertet und mit einem Referenzscan der Objekte verglichen. Dabei wurde die Leistungsfähigkeit und Benutzerfreundlichkeit des proprietären Agisoft Metashape mit dem Open-Source-Produkt Meshroom verglichen. Ergebnis ist, dass die Wahl der Kamera eine geringere Rolle spielt, da mit beiden gute Rekonstruktionen entstanden sind. Bei der Wahl der Software wird die proprietäre Anwendung empfohlen, da diese alle benötigten Funktionen anbietet, eine benutzerfreundlichere Oberfläche hat und die Verarbeitung intuitiver funktioniert. Das Projekt wurde durch Frau Prof. Melanie Elias betreut. Momentan befindet sich Raphaela Frind im letzten Semester und schreibt eine Masterarbeit zum Thema "Location-based AR-Smartphoneapplikation".<br />
|YTLink = https://www.youtube.com/watch?v=klNhnWZFN50 <br />
|Kategorien = Software<br />
}}<br />
<br />
* Die Arbeit ist ein Jahr alt - Grundlegendes sollte aber noch Bestand haben<br />
* Kameravergleich, Softwarevergleich, Anwendung an kleinen Objekten mit sehr verscheidenen Texturen<br />
** Stofftier (Fell)<br />
** Schloss aus Klemmbausteinen (Glanz)<br />
** Eule aus Stein<br />
* breuckmann Smartscan3D - als Vergleich zum SFM um Referenzpunkte zu bekommen<br />
* SFM - Kamera Nikon D5100 (anno 2011) und Handykamera (Typ?) von 2023<br />
* kein Zoom bei den Aufnahmen nutzen! <br />
* im RAW-Format aufgenommen dann in JPG umgewandelt <br />
* Software Vergleich: Agisoft vs. Meshroom<br />
* bei Meshroom viele einzelne Schritte, man muss sich dort wirklich einarbeitet<br />
* bei Meshroom wird der Hintergrund auch verbunden im Mesh<br />
* Meshroom wird online ausgeführt - keine Installation notwendig<br />
* ist ist deutlich mehr Einarbeitung notwendig - ist weniger benutzerfreundliches Interface<br />
* Maskierungen sind nicht möglich in Meshroom<br />
* Fehlerbetrachtung mit innerer Genauigkeit und äußerer Genauigkeit<br />
* in Meshroom gibt es diese Funktion der inneren Genauigkeit als Fehlerbetrachtung nicht<br />
* Fehlerbetrachtung in Agisoft möglich - Residuen werden als Stricher mit höheren Fehlern dargestellt<br />
* zusätzlich wurden in der RL echte Werte zum Vergleich gemessen - Äußere Genauigkeit <br />
* Als weitere Fehlerbetrachtung für die Äußere Genauigkeit wurden die RMS-Werte mit den Scans verglichen<br />
<br />
* Die verwendete Kamera hat weniger Einfluss auf das 3D-Modell als die verwendete Software zur Berechnung des Selbigen (Anmerkung von M. Rebhan aus dem Chat: "Die Geometriequalität hängt eher mit der Qualität und Anzahl der Fotos zusammen als mit den Algorithmen in Metashape oder Meshroom würde ich jetzt mal behaupten.") <br />
<br />
* Repräsentationsanalyse<br />
* Felltextur mit Agisoft gut dargestellt, Augen und Schild sind nicht so gut<br />
* bei der Eule sind die Augen und Krallen durch Spiegelung nicht so gut, aber das "beste Ergebnis" der drei Objekte<br />
* bei Metashape hat am besten rekonstruiert, qualitativ und quantitativ besser<br />
* zum Schloss-Modell (Anmerkung von M. Rebhan aus dem Chat: "Evtl hätte der Algo Features in den Oberflächen des Schlosses finden können wenn man Fotos mit genug Details aufnimmt. Wenn man beim Fotografieren zu stark abblendet verliert man aufgrund der Beugungsunschärfe massig Details. Und fehlende Details wirken sich natürlich auf der Keypoints und die Rekonstruktion der Geometrie aus..."<br />
<br />
* Ergebnis<br />
* Softwarevergleich - kameravergelcih - 3D-Modelle der 3 Objekte<br />
* offene Untersuchungsanfragen<br />
* Aufnahmekonfiguration ändern, Sofwareauswahl anpassen<br />
<br />
<br />
== Fragerunde ==<br />
* Welche Version von Metashape? (Marcus Rebhan ThULB Jena) - Agisoft Version 2.1.2. - Meshroom Version 2023. 3.0<br />
* Welches Scanspray für Schloss? - AESUB vanishing scanningspray https://aesub.com/de/<br />
* Welches Objektiv wurde verwendet? Welche Brennweite? - Objektiv AF-S Nikkor 18-55mm 1:3,5-5,6G VR<br />
* Wie waren die Keypoint und TiePoint Einstellungen in Metashape beim Alignment? konkreter: Einstellungen wie viele pro Foto detektiert werden? - <br />
* Wurde die Sparse Cloud nach Reconstruction Uncertainty gefiltert und danach die Kamerastandorte optimiert?<br />
* Welche Parameter wurden beim berechnen der DenseCloud eingestellt? Welches Depth-Filtering?<br />
* Zudem würde mich die Exaktheit der Geometrie interessieren, die aus dem Streifenlichtscanner kommt. Wurde dieser mal mit einem Zeiss Atos5 verglichen? (Anmerkung: Zeiss Atos 5 soll das Beste auf dem Markt sein um die Geometrie abzubilden)<br />
* Zeitaspekt - Meshroom hat bei der Bearbeitung doppelt so lange gedauert wie mit Agisoft<br />
* woher kommen die Unterschiede bei dem Softwarevergleich - aus Zeitgründen nicht untersucht (genutzte Algorithmen, etc.)<br />
* vgl. zu COLMAP - opensource aus der Wissenschaft und "quasi die Basis aller Software-Algorithmen" die genutzt werden. (Anmerkung aus dem Bereich Grafik Julian Cremerius)<br />
* Kommentar: Wenn es wirklich schnell gehen soll und von der Geometrie her keine hohen Ansprüche gestellt sind nehme ich Reality Scan, das ist am schnellsten bei guter Quali der Textur.<br />
* Anmerkung: Blendenstellung ist ausschlaggebend (kamera) - wenn zu stark geschlossene Blende werden weniger Details erfasst. Mit welcher Blende wurde das Schloss aufgenommen? *Info könnte nachgereicht werden<br />
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= Sonstiges =<br />
== Diskussion zu KI und 3D ==<br />
* 3D-Reko mit AI<br />
* DUSt3R ist ein wegweisendes Spatial-AI-Modell, das aus einfachen 2D-Fotos beeindruckende 3D-Rekonstruktionen erstellt. Es ist besonders benutzerfreundlich, da es völlig ohne Vorkenntnisse über die Kamera oder deren Kalibrierung auskommt<br />
* https://dust3r.org/<br />
* https://europe.naverlabs.com/research/publications/dust3r-geometric-3d-vision-made-easy/<br />
* https://vgg-t.github.io/ <br />
* Wunschvortrag - ist von Meta-Konzern<br />
* Computer-Grafik-Forschung ist immernoch der visuelle Eindruck nicht die Genauigkeit<br />
* Scale-invariant feature transform (engl., „skaleninvariante Merkmalstransformation“, kurz SIFT) ist ein Algorithmus zur Detektion hat sich durchgesetzt<br />
* SURF - alternative, die sich nicht durchgesetzt hat. <br />
* es gibt viele, viele, zahlreiche Feature-Algorithmen<br />
<br />
== Offene Runde ==<br />
Veranstaltungen mit 3D-Bezug: <br />
<br />
SODa<br />
* Summer School https://wissenschaftliche-sammlungen.de/de/termine/soda-summer-school-2026<br />
* Einführungskurse und Tutorials werden fertiggestellt und dann publiziert: Julian Cremerius und Louise Tharandt mit Martin Stricker<br />
* SODa 3D Knowledge Base: https://sammlungen.io/kb/3d<br />
* Blender Seminar: https://sammlungen.io/events/digitale-3d-objekte-blender-modellieren-reparieren-praesentieren<br />
* 3D Tutorial: Objekt-Digitalisierung mit einfachen Mitteln https://sammlungen.io/kb/3d/3d-tutorial-objekt-digitalisierung-mit-einfachen-mitteln<br />
* Grundlagen der 3D-Digitalisierung https://sammlungen.io/kb/3d/grundlagen-der-3d-digitalisierung<br />
<br />
Marcus Rebhan<br />
* Workshop über drei Tage: War an der Uni Jena im Workshop 3D-Rekonstruktionen aus historischen Quellen, 2D-Zeichnungen etc. War recht interessant.</div>Robertpaesslerhttps://ag3d.org/index.php?title=Vorlage:Werkstattbericht&diff=2224Vorlage:Werkstattbericht2026-09-09T09:15:53Z<p>Robertpaessler: </p>
<hr />
<div><includeonly><br />
<div style="float: right; margin: 0 0 1em 1.5em;"><br />
__TOC__<br />
</div><br />
= Informationen zur AG3D =<br />
<br />
* Mailingliste abonnieren: <https://www.listserv.dfn.de/sympa/subscribe/ag3d><br />
* Protokolle: <https://ag3d.org/index.php/Protokolle><br />
* Videos: <https://www.youtube.com/channel/UCgacyn-2vUVvVG3tySHpovA><br />
* Tassen-Benchmark: <https://ag3d.org/index.php/Tassenbenchmark><br />
* Miro-Board: <https://miro.com/app/board/o9J_l-VOz-g=/><br />
<br />
<includeonly><br />
<br />
= Protokoll des AG3D-Treffens vom {{{Datum|nicht angegeben}}} =<br />
<br />
== Metadaten zum Werkstattbericht ==<br />
<br />
* '''Thema:''' {{{Titel|nicht angegeben}}}<br />
* '''Datum:''' {{{Datum|nicht angegeben}}}<br />
* '''Vortragende Person(en):''' {{{Vortragende|nicht angegeben}}}<br />
* '''Institution:''' {{{Institution|nicht angegeben}}}<br />
* '''Kurzbeschreibung:''' {{{Kurzbeschreibung|nicht angegeben}}}<br />
* '''YouTube-Link zum Video:''' {{{YTLink|nicht angegeben}}}<br />
* '''Kategorien:''' {{{Kategorien|nicht angegeben}}}<br />
<br />
== interaktives Protokoll zum Werkstattbericht ==<br />
<br />
</includeonly><br />
<br />
<noinclude><br />
== Verwendung ==<br />
<br />
Die Vorlage wird folgendermaßen eingebunden:<br />
<br />
<pre><br />
{{Werkstattbericht<br />
|Titel = Titel des Werkstattberichts<br />
|Datum = 12. August 2026<br />
|Vortragende = Vorname Nachname, Vorname Nachname<br />
|Institution = Institution<br />
|Kurzbeschreibung = Kurzbeschreibung<br />
|YTLink = YouTube-Link zum Video<br />
|Kategorien = Kategorien<br />
}}<br />
</pre><br />
</noinclude></div>Robertpaesslerhttps://ag3d.org/index.php?title=AG-Treffen_2026/07/08:_Vergleich_von_Agisoft_Metashape_und_Meshroom&diff=2223AG-Treffen 2026/07/08: Vergleich von Agisoft Metashape und Meshroom2026-09-09T09:10:46Z<p>Robertpaessler: </p>
<hr />
<div>[[Kategorie:Protokolle 2026|06]]<br />
<br />
{{Werkstattbericht<br />
|Titel = Vergleich von Agisoft Metashape und Meshroom<br />
|Datum = 08. Juli 2026<br />
|Vortragende = Raphaela Frind<br />
|Institution = Fakultät Geoinformationen HTW Dresden<br />
|Kurzbeschreibung = Im Rahmen ihrer Projektarbeit während der ersten beiden Semester des Masterstudiums Geoinformatik/Management an der Fakultät Geoinformation der HTW Dresden wurden von Raphaela Frind drei Objekte mittels SfM jeweils mit einer Handy-Kamera und einer Spiegelreflexkamera aufgenommen und mit Agisoft Metashape und Meshroom verarbeitet. Die dabei entstandenen 12 Modelle wurden anschließend hinsichtlich Detailtreue, Texturfarbtreue und gemessenen Abweichungen ausgewertet und mit einem Referenzscan der Objekte verglichen. Dabei wurde die Leistungsfähigkeit und Benutzerfreundlichkeit des proprietären Agisoft Metashape mit dem Open-Source-Produkt Meshroom verglichen. Ergebnis ist, dass die Wahl der Kamera eine geringere Rolle spielt, da mit beiden gute Rekonstruktionen entstanden sind. Bei der Wahl der Software wird die proprietäre Anwendung empfohlen, da diese alle benötigten Funktionen anbietet, eine benutzerfreundlichere Oberfläche hat und die Verarbeitung intuitiver funktioniert. Das Projekt wurde durch Frau Prof. Melanie Elias betreut. Momentan befindet sich Raphaela Frind im letzten Semester und schreibt eine Masterarbeit zum Thema "Location-based AR-Smartphoneapplikation".<br />
|Kategorien = Software<br />
}}<br />
<br />
* Die Arbeit ist ein Jahr alt - Grundlegendes sollte aber noch Bestand haben<br />
* Kameravergleich, Softwarevergleich, Anwendung an kleinen Objekten mit sehr verscheidenen Texturen<br />
** Stofftier (Fell)<br />
** Schloss aus Klemmbausteinen (Glanz)<br />
** Eule aus Stein<br />
* breuckmann Smartscan3D - als Vergleich zum SFM um Referenzpunkte zu bekommen<br />
* SFM - Kamera Nikon D5100 (anno 2011) und Handykamera (Typ?) von 2023<br />
* kein Zoom bei den Aufnahmen nutzen! <br />
* im RAW-Format aufgenommen dann in JPG umgewandelt <br />
* Software Vergleich: Agisoft vs. Meshroom<br />
* bei Meshroom viele einzelne Schritte, man muss sich dort wirklich einarbeitet<br />
* bei Meshroom wird der Hintergrund auch verbunden im Mesh<br />
* Meshroom wird online ausgeführt - keine Installation notwendig<br />
* ist ist deutlich mehr Einarbeitung notwendig - ist weniger benutzerfreundliches Interface<br />
* Maskierungen sind nicht möglich in Meshroom<br />
* Fehlerbetrachtung mit innerer Genauigkeit und äußerer Genauigkeit<br />
* in Meshroom gibt es diese Funktion der inneren Genauigkeit als Fehlerbetrachtung nicht<br />
* Fehlerbetrachtung in Agisoft möglich - Residuen werden als Stricher mit höheren Fehlern dargestellt<br />
* zusätzlich wurden in der RL echte Werte zum Vergleich gemessen - Äußere Genauigkeit <br />
* Als weitere Fehlerbetrachtung für die Äußere Genauigkeit wurden die RMS-Werte mit den Scans verglichen<br />
<br />
* Die verwendete Kamera hat weniger Einfluss auf das 3D-Modell als die verwendete Software zur Berechnung des Selbigen (Anmerkung von M. Rebhan aus dem Chat: "Die Geometriequalität hängt eher mit der Qualität und Anzahl der Fotos zusammen als mit den Algorithmen in Metashape oder Meshroom würde ich jetzt mal behaupten.") <br />
<br />
* Repräsentationsanalyse<br />
* Felltextur mit Agisoft gut dargestellt, Augen und Schild sind nicht so gut<br />
* bei der Eule sind die Augen und Krallen durch Spiegelung nicht so gut, aber das "beste Ergebnis" der drei Objekte<br />
* bei Metashape hat am besten rekonstruiert, qualitativ und quantitativ besser<br />
* zum Schloss-Modell (Anmerkung von M. Rebhan aus dem Chat: "Evtl hätte der Algo Features in den Oberflächen des Schlosses finden können wenn man Fotos mit genug Details aufnimmt. Wenn man beim Fotografieren zu stark abblendet verliert man aufgrund der Beugungsunschärfe massig Details. Und fehlende Details wirken sich natürlich auf der Keypoints und die Rekonstruktion der Geometrie aus..."<br />
<br />
* Ergebnis<br />
* Softwarevergleich - kameravergelcih - 3D-Modelle der 3 Objekte<br />
* offene Untersuchungsanfragen<br />
* Aufnahmekonfiguration ändern, Sofwareauswahl anpassen<br />
<br />
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== Fragerunde ==<br />
* Welche Version von Metashape? (Marcus Rebhan ThULB Jena) - Agisoft Version 2.1.2. - Meshroom Version 2023. 3.0<br />
* Welches Scanspray für Schloss? - AESUB vanishing scanningspray https://aesub.com/de/<br />
* Welches Objektiv wurde verwendet? Welche Brennweite? - Objektiv AF-S Nikkor 18-55mm 1:3,5-5,6G VR<br />
* Wie waren die Keypoint und TiePoint Einstellungen in Metashape beim Alignment? konkreter: Einstellungen wie viele pro Foto detektiert werden? - <br />
* Wurde die Sparse Cloud nach Reconstruction Uncertainty gefiltert und danach die Kamerastandorte optimiert?<br />
* Welche Parameter wurden beim berechnen der DenseCloud eingestellt? Welches Depth-Filtering?<br />
* Zudem würde mich die Exaktheit der Geometrie interessieren, die aus dem Streifenlichtscanner kommt. Wurde dieser mal mit einem Zeiss Atos5 verglichen? (Anmerkung: Zeiss Atos 5 soll das Beste auf dem Markt sein um die Geometrie abzubilden)<br />
* Zeitaspekt - Meshroom hat bei der Bearbeitung doppelt so lange gedauert wie mit Agisoft<br />
* woher kommen die Unterschiede bei dem Softwarevergleich - aus Zeitgründen nicht untersucht (genutzte Algorithmen, etc.)<br />
* vgl. zu COLMAP - opensource aus der Wissenschaft und "quasi die Basis aller Software-Algorithmen" die genutzt werden. (Anmerkung aus dem Bereich Grafik Julian Cremerius)<br />
* Kommentar: Wenn es wirklich schnell gehen soll und von der Geometrie her keine hohen Ansprüche gestellt sind nehme ich Reality Scan, das ist am schnellsten bei guter Quali der Textur.<br />
* Anmerkung: Blendenstellung ist ausschlaggebend (kamera) - wenn zu stark geschlossene Blende werden weniger Details erfasst. Mit welcher Blende wurde das Schloss aufgenommen? *Info könnte nachgereicht werden<br />
<br />
= Sonstiges =<br />
== Diskussion zu KI und 3D ==<br />
* 3D-Reko mit AI<br />
* DUSt3R ist ein wegweisendes Spatial-AI-Modell, das aus einfachen 2D-Fotos beeindruckende 3D-Rekonstruktionen erstellt. Es ist besonders benutzerfreundlich, da es völlig ohne Vorkenntnisse über die Kamera oder deren Kalibrierung auskommt<br />
* https://dust3r.org/<br />
* https://europe.naverlabs.com/research/publications/dust3r-geometric-3d-vision-made-easy/<br />
* https://vgg-t.github.io/ <br />
* Wunschvortrag - ist von Meta-Konzern<br />
* Computer-Grafik-Forschung ist immernoch der visuelle Eindruck nicht die Genauigkeit<br />
* Scale-invariant feature transform (engl., „skaleninvariante Merkmalstransformation“, kurz SIFT) ist ein Algorithmus zur Detektion hat sich durchgesetzt<br />
* SURF - alternative, die sich nicht durchgesetzt hat. <br />
* es gibt viele, viele, zahlreiche Feature-Algorithmen<br />
<br />
== Offene Runde ==<br />
Veranstaltungen mit 3D-Bezug: <br />
<br />
SODa<br />
* Summer School https://wissenschaftliche-sammlungen.de/de/termine/soda-summer-school-2026<br />
* Einführungskurse und Tutorials werden fertiggestellt und dann publiziert: Julian Cremerius und Louise Tharandt mit Martin Stricker<br />
* SODa 3D Knowledge Base: https://sammlungen.io/kb/3d<br />
* Blender Seminar: https://sammlungen.io/events/digitale-3d-objekte-blender-modellieren-reparieren-praesentieren<br />
* 3D Tutorial: Objekt-Digitalisierung mit einfachen Mitteln https://sammlungen.io/kb/3d/3d-tutorial-objekt-digitalisierung-mit-einfachen-mitteln<br />
* Grundlagen der 3D-Digitalisierung https://sammlungen.io/kb/3d/grundlagen-der-3d-digitalisierung<br />
<br />
Marcus Rebhan<br />
* Workshop über drei Tage: War an der Uni Jena im Workshop 3D-Rekonstruktionen aus historischen Quellen, 2D-Zeichnungen etc. War recht interessant.</div>Robertpaesslerhttps://ag3d.org/index.php?title=Startseite&diff=2222Startseite2026-09-09T09:09:58Z<p>Robertpaessler: </p>
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<div><div class="wrapper"><br />
<div class="description-box"><br />
<div class="indextitle-b">Über die AG3D</div><br />
Unter der AG3D versteht sich ein Netzwerk, bei dem das Thema „3D-Digitalisierung“ im Fokus steht. Werkstattberichte von Teilnehmenden, die 3D-Digitalisierungsprojekte durchgeführt haben oder gerade durchführen, bilden die Basis von Informationssammlungen, die als Hilfestellung für zukünftige Projekte fungieren können. Darüber hinaus werden Expertinnen und Experten mit Vorträgen eingeladen.<br />
Die Meetings der AG3D finden online statt.<br />
<br /><br />
<br /><br />
[[Geschichte_der_AG3D|Zur Geschichte der AG3D]] • [[Léonie Cujé, 1992 - 2024|Die AG3D trauert um ihr Gründungsmitglied Léonie Cujé]]<br />
</div> <br />
<div class="description-box-blue"> <br />
<div align="center"><br />
[[Datei:Vids26.png]]<br />
<!-- <youtube width="600" height="200">https://www.youtube.com/watch?v=UUDNEQhRSO4</youtube> --><br />
<div class="text-inverted"><br />
<div align="center"><br />
<span class="plainlinks">'''[https://www.youtube.com/@ag3d-netzwerk117 <span style="color:#020a73">Hier geht's zum YouTube-Kanal der AG3D!</span>]'''</span><br />
</div> <br />
</div> <br />
</div><br />
</div><br />
</div><br />
<div class="text-box"><br />
<div class="indextitle-b">AG3D: Ausblick und Rückblick</div><br />
<div class="wrapper"><br />
<div class="invisible-box"><br />
'''Kommende Termine'''<br />
<br />
'''16.09.2026, 10:00 Uhr'''<br><br />
??? : ???<br />
<br />
'''??.??.202?, 1?:00 Uhr'''<br><br />
Sabine de Günther: Mode in 3D - Erzählen mit und über historische Kleidung im digitalen Raum<br />
<br />
</div><br />
<div class="invisible-box"><br />
'''Vergangene Termine'''<br />
<br />
'''08.07.2026''': [[AG-Treffen_2026/07/08: Vergleich von Agisoft Metashape und Meshroom|Raphaela Frind : Vergleich von Agisoft Metashape und Meshroom zur Rekonstruktion kleiner Objekte mittels Structure from Motion]]<br />
<br />
'''24.06.2026''': [[AG-Treffen_2026/06/24 Überblick über die Grundlagen von 3D Gaussian Splatting|Roland Clauß : Überblick über die Grundlagen von 3D Gaussian Splatting]]<br />
<br />
'''27.05.2026''': [[AG-Treffen_2026/05/27|Florian Thiery : Von der Hosentasche in den Wissensgraph]]<br />
<br />
'''15.04.2026''': [[AG-Treffen_2026/04/15|Roland Clauß : Vom Einzelobjekt zur Massendigitalisierung - Hochpräzise, automatisierte 3D-Erfassung archäologischer Kleinfunde mit dem CyberGlobe-System]]<br />
<br />
'''11.03.2026''': [[AG-Treffen_2026/03/11_CT für archäologische Anwendungen|Nicole Ebinger - CT für archäologische Anwendungen]]<br />
<br />
'''[[Protokolle|Zu den Protokollen weiterer Sitzungen...]]'''<br />
</div><br />
</div><br />
</div><br />
<br />
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<div class="stacked-main-box-container"><div class="main-box stacked-main-box"><div class="indextitle">[[Kalender]]</div></div></div><br />
<div class="stacked-main-box-container"><div class="main-box stacked-main-box"><div class="indextitle">[[Mitglieder]]</div></div></div><br />
<div class="stacked-main-box-container"><div class="main-box stacked-main-box"><div class="indextitle">[[Projekte]]</div></div></div><br />
<div class="stacked-main-box-container"><div class="main-box stacked-main-box"><div class="indextitle">[[Kategorien]]</div></div></div><br />
<div class="stacked-main-box-container"><div class="main-box stacked-main-box"><div class="indextitle">[[Publikationen]]</div></div></div><br />
</div><br />
<div class="text-box"><br />
<div class="indextitle-b">Ansprechpartner:innen der AG3D</div><br />
<div><br />
{|style="border-left:solid 0px;border-right:solid 0px;border-top:solid 0px;border-bottom:solid 0px; width:100%; padding-top:5px;"<br />
|-<br />
|Maria Niklaus<br />
|Universität Stuttgart<br />
|http://www.gyrolog.de <br />
|<br />
|-<br />
|Robert Päßler<br />
|Technische Universität Dresden<br />
|https://mathematical-models.org<br />
|robert.paessler@tu-dresden.de<br />
|-<br />
|Martin Stricker<br />
|Humboldt-Universität zu Berlin<br />
|https://portal.wissenschaftliche-sammlungen.de<br />
|martin.stricker@hu-berlin.de<br />
|-<br />
|Louise Tharandt<br />
|Humboldt-Universität zu Berlin<br />
|https://wissenschaftliche-sammlungen.de<br />
|louise.tharandt@hu-berlin.de<br />
|}<br />
</div><br />
</div><br />
<div class="text-box"><br />
<div class="indextitle-b">Sonstiges</div><br />
<div><br />
{|style="border-left:solid 0px;border-right:solid 0px;border-top:solid 0px;border-bottom:solid 0px; width:100%; padding-top:5px;"<br />
|-<br />
| '''Fördermöglichkeiten:''' Siehe [https://wissenschaftliche-sammlungen.de/de/foerdermoeglichkeiten/ Website der Koordinierungsstelle für wissenschaftliche Universitätssammlungen in Deutschland]<br />
|-<br />
|''' Publikation:''' [https://ag3d.org/images/0/0b/Henkensiefken_3D-Digitalisierung_WIP_che06.pdf Henkensiefken, Claus: 3D-Digitalisierung im Museum]<br />
| <br />
| <br />
|}<br />
</div></div>Robertpaesslerhttps://ag3d.org/index.php?title=Startseite&diff=2221Startseite2026-09-09T09:09:35Z<p>Robertpaessler: </p>
<hr />
<div><div class="wrapper"><br />
<div class="description-box"><br />
<div class="indextitle-b">Über die AG3D</div><br />
Unter der AG3D versteht sich ein Netzwerk, bei dem das Thema „3D-Digitalisierung“ im Fokus steht. Werkstattberichte von Teilnehmenden, die 3D-Digitalisierungsprojekte durchgeführt haben oder gerade durchführen, bilden die Basis von Informationssammlungen, die als Hilfestellung für zukünftige Projekte fungieren können. Darüber hinaus werden Expertinnen und Experten mit Vorträgen eingeladen.<br />
Die Meetings der AG3D finden online statt.<br />
<br /><br />
<br /><br />
[[Geschichte_der_AG3D|Zur Geschichte der AG3D]] • [[Léonie Cujé, 1992 - 2024|Die AG3D trauert um ihr Gründungsmitglied Léonie Cujé]]<br />
</div> <br />
<div class="description-box-blue"> <br />
<div align="center"><br />
[[Datei:Vids26.png]]<br />
<!-- <youtube width="600" height="200">https://www.youtube.com/watch?v=UUDNEQhRSO4</youtube> --><br />
<div class="text-inverted"><br />
<div align="center"><br />
<span class="plainlinks">'''[https://www.youtube.com/@ag3d-netzwerk117 <span style="color:#020a73">Hier geht's zum YouTube-Kanal der AG3D!</span>]'''</span><br />
</div> <br />
</div> <br />
</div><br />
</div><br />
</div><br />
<div class="text-box"><br />
<div class="indextitle-b">AG3D: Ausblick und Rückblick</div><br />
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<div class="invisible-box"><br />
'''Kommende Termine'''<br />
<br />
'''08.07.2026, 10:00 Uhr'''<br><br />
Raphaela Frind : Vergleich von Agisoft Metashape und Meshroom zur Rekonstruktion kleiner Objekte mittels Structure from Motion<br />
<br />
'''16.09.2026, 10:00 Uhr'''<br><br />
??? : ???<br />
<br />
'''??.??.202?, 1?:00 Uhr'''<br><br />
Sabine de Günther: Mode in 3D - Erzählen mit und über historische Kleidung im digitalen Raum<br />
<br />
</div><br />
<div class="invisible-box"><br />
'''Vergangene Termine'''<br />
<br />
'''08.07.2026''': [[AG-Treffen_2026/07/08: Vergleich von Agisoft Metashape und Meshroom|Raphaela Frind : Vergleich von Agisoft Metashape und Meshroom zur Rekonstruktion kleiner Objekte mittels Structure from Motion]]<br />
<br />
'''24.06.2026''': [[AG-Treffen_2026/06/24 Überblick über die Grundlagen von 3D Gaussian Splatting|Roland Clauß : Überblick über die Grundlagen von 3D Gaussian Splatting]]<br />
<br />
'''27.05.2026''': [[AG-Treffen_2026/05/27|Florian Thiery : Von der Hosentasche in den Wissensgraph]]<br />
<br />
'''15.04.2026''': [[AG-Treffen_2026/04/15|Roland Clauß : Vom Einzelobjekt zur Massendigitalisierung - Hochpräzise, automatisierte 3D-Erfassung archäologischer Kleinfunde mit dem CyberGlobe-System]]<br />
<br />
'''11.03.2026''': [[AG-Treffen_2026/03/11_CT für archäologische Anwendungen|Nicole Ebinger - CT für archäologische Anwendungen]]<br />
<br />
'''[[Protokolle|Zu den Protokollen weiterer Sitzungen...]]'''<br />
</div><br />
</div><br />
</div><br />
<br />
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<div class="stacked-main-box-container"><div class="main-box stacked-main-box"><div class="indextitle">[[Kalender]]</div></div></div><br />
<div class="stacked-main-box-container"><div class="main-box stacked-main-box"><div class="indextitle">[[Mitglieder]]</div></div></div><br />
<div class="stacked-main-box-container"><div class="main-box stacked-main-box"><div class="indextitle">[[Projekte]]</div></div></div><br />
<div class="stacked-main-box-container"><div class="main-box stacked-main-box"><div class="indextitle">[[Kategorien]]</div></div></div><br />
<div class="stacked-main-box-container"><div class="main-box stacked-main-box"><div class="indextitle">[[Publikationen]]</div></div></div><br />
</div><br />
<div class="text-box"><br />
<div class="indextitle-b">Ansprechpartner:innen der AG3D</div><br />
<div><br />
{|style="border-left:solid 0px;border-right:solid 0px;border-top:solid 0px;border-bottom:solid 0px; width:100%; padding-top:5px;"<br />
|-<br />
|Maria Niklaus<br />
|Universität Stuttgart<br />
|http://www.gyrolog.de <br />
|<br />
|-<br />
|Robert Päßler<br />
|Technische Universität Dresden<br />
|https://mathematical-models.org<br />
|robert.paessler@tu-dresden.de<br />
|-<br />
|Martin Stricker<br />
|Humboldt-Universität zu Berlin<br />
|https://portal.wissenschaftliche-sammlungen.de<br />
|martin.stricker@hu-berlin.de<br />
|-<br />
|Louise Tharandt<br />
|Humboldt-Universität zu Berlin<br />
|https://wissenschaftliche-sammlungen.de<br />
|louise.tharandt@hu-berlin.de<br />
|}<br />
</div><br />
</div><br />
<div class="text-box"><br />
<div class="indextitle-b">Sonstiges</div><br />
<div><br />
{|style="border-left:solid 0px;border-right:solid 0px;border-top:solid 0px;border-bottom:solid 0px; width:100%; padding-top:5px;"<br />
|-<br />
| '''Fördermöglichkeiten:''' Siehe [https://wissenschaftliche-sammlungen.de/de/foerdermoeglichkeiten/ Website der Koordinierungsstelle für wissenschaftliche Universitätssammlungen in Deutschland]<br />
|-<br />
|''' Publikation:''' [https://ag3d.org/images/0/0b/Henkensiefken_3D-Digitalisierung_WIP_che06.pdf Henkensiefken, Claus: 3D-Digitalisierung im Museum]<br />
| <br />
| <br />
|}<br />
</div></div>Robertpaesslerhttps://ag3d.org/index.php?title=Startseite&diff=2220Startseite2026-09-09T09:09:22Z<p>Robertpaessler: </p>
<hr />
<div><div class="wrapper"><br />
<div class="description-box"><br />
<div class="indextitle-b">Über die AG3D</div><br />
Unter der AG3D versteht sich ein Netzwerk, bei dem das Thema „3D-Digitalisierung“ im Fokus steht. Werkstattberichte von Teilnehmenden, die 3D-Digitalisierungsprojekte durchgeführt haben oder gerade durchführen, bilden die Basis von Informationssammlungen, die als Hilfestellung für zukünftige Projekte fungieren können. Darüber hinaus werden Expertinnen und Experten mit Vorträgen eingeladen.<br />
Die Meetings der AG3D finden online statt.<br />
<br /><br />
<br /><br />
[[Geschichte_der_AG3D|Zur Geschichte der AG3D]] • [[Léonie Cujé, 1992 - 2024|Die AG3D trauert um ihr Gründungsmitglied Léonie Cujé]]<br />
</div> <br />
<div class="description-box-blue"> <br />
<div align="center"><br />
[[Datei:Vids26.png]]<br />
<!-- <youtube width="600" height="200">https://www.youtube.com/watch?v=UUDNEQhRSO4</youtube> --><br />
<div class="text-inverted"><br />
<div align="center"><br />
<span class="plainlinks">'''[https://www.youtube.com/@ag3d-netzwerk117 <span style="color:#020a73">Hier geht's zum YouTube-Kanal der AG3D!</span>]'''</span><br />
</div> <br />
</div> <br />
</div><br />
</div><br />
</div><br />
<div class="text-box"><br />
<div class="indextitle-b">AG3D: Ausblick und Rückblick</div><br />
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<div class="invisible-box"><br />
'''Kommende Termine'''<br />
<br />
'''08.07.2026, 10:00 Uhr'''<br><br />
Raphaela Frind : Vergleich von Agisoft Metashape und Meshroom zur Rekonstruktion kleiner Objekte mittels Structure from Motion<br />
<br />
'''16.09.2026, 10:00 Uhr'''<br><br />
??? : ???<br />
<br />
'''??.??.202?, 1?:00 Uhr'''<br><br />
Sabine de Günther: Mode in 3D - Erzählen mit und über historische Kleidung im digitalen Raum<br />
<br />
</div><br />
<div class="invisible-box"><br />
'''Vergangene Termine'''<br />
<br />
'''08.07.2026''': [[AG-Treffen_2026/07/08 Vergleich von Agisoft Metashape und Meshroom|Raphaela Frind : Vergleich von Agisoft Metashape und Meshroom zur Rekonstruktion kleiner Objekte mittels Structure from Motion]]<br />
<br />
'''24.06.2026''': [[AG-Treffen_2026/06/24 Überblick über die Grundlagen von 3D Gaussian Splatting|Roland Clauß : Überblick über die Grundlagen von 3D Gaussian Splatting]]<br />
<br />
'''27.05.2026''': [[AG-Treffen_2026/05/27|Florian Thiery : Von der Hosentasche in den Wissensgraph]]<br />
<br />
'''15.04.2026''': [[AG-Treffen_2026/04/15|Roland Clauß : Vom Einzelobjekt zur Massendigitalisierung - Hochpräzise, automatisierte 3D-Erfassung archäologischer Kleinfunde mit dem CyberGlobe-System]]<br />
<br />
'''11.03.2026''': [[AG-Treffen_2026/03/11_CT für archäologische Anwendungen|Nicole Ebinger - CT für archäologische Anwendungen]]<br />
<br />
'''[[Protokolle|Zu den Protokollen weiterer Sitzungen...]]'''<br />
</div><br />
</div><br />
</div><br />
<br />
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<div class="stacked-main-box-container"><div class="main-box stacked-main-box"><div class="indextitle">[[Kalender]]</div></div></div><br />
<div class="stacked-main-box-container"><div class="main-box stacked-main-box"><div class="indextitle">[[Mitglieder]]</div></div></div><br />
<div class="stacked-main-box-container"><div class="main-box stacked-main-box"><div class="indextitle">[[Projekte]]</div></div></div><br />
<div class="stacked-main-box-container"><div class="main-box stacked-main-box"><div class="indextitle">[[Kategorien]]</div></div></div><br />
<div class="stacked-main-box-container"><div class="main-box stacked-main-box"><div class="indextitle">[[Publikationen]]</div></div></div><br />
</div><br />
<div class="text-box"><br />
<div class="indextitle-b">Ansprechpartner:innen der AG3D</div><br />
<div><br />
{|style="border-left:solid 0px;border-right:solid 0px;border-top:solid 0px;border-bottom:solid 0px; width:100%; padding-top:5px;"<br />
|-<br />
|Maria Niklaus<br />
|Universität Stuttgart<br />
|http://www.gyrolog.de <br />
|<br />
|-<br />
|Robert Päßler<br />
|Technische Universität Dresden<br />
|https://mathematical-models.org<br />
|robert.paessler@tu-dresden.de<br />
|-<br />
|Martin Stricker<br />
|Humboldt-Universität zu Berlin<br />
|https://portal.wissenschaftliche-sammlungen.de<br />
|martin.stricker@hu-berlin.de<br />
|-<br />
|Louise Tharandt<br />
|Humboldt-Universität zu Berlin<br />
|https://wissenschaftliche-sammlungen.de<br />
|louise.tharandt@hu-berlin.de<br />
|}<br />
</div><br />
</div><br />
<div class="text-box"><br />
<div class="indextitle-b">Sonstiges</div><br />
<div><br />
{|style="border-left:solid 0px;border-right:solid 0px;border-top:solid 0px;border-bottom:solid 0px; width:100%; padding-top:5px;"<br />
|-<br />
| '''Fördermöglichkeiten:''' Siehe [https://wissenschaftliche-sammlungen.de/de/foerdermoeglichkeiten/ Website der Koordinierungsstelle für wissenschaftliche Universitätssammlungen in Deutschland]<br />
|-<br />
|''' Publikation:''' [https://ag3d.org/images/0/0b/Henkensiefken_3D-Digitalisierung_WIP_che06.pdf Henkensiefken, Claus: 3D-Digitalisierung im Museum]<br />
| <br />
| <br />
|}<br />
</div></div>Robertpaesslerhttps://ag3d.org/index.php?title=AG-Treffen_2026/07/08:_Vergleich_von_Agisoft_Metashape_und_Meshroom&diff=2219AG-Treffen 2026/07/08: Vergleich von Agisoft Metashape und Meshroom2026-09-09T09:07:50Z<p>Robertpaessler: </p>
<hr />
<div>{{Werkstattbericht<br />
|Titel = Vergleich von Agisoft Metashape und Meshroom<br />
|Datum = 08. Juli 2026<br />
|Vortragende = Raphaela Frind<br />
|Institution = Fakultät Geoinformationen HTW Dresden<br />
|Kurzbeschreibung = Im Rahmen ihrer Projektarbeit während der ersten beiden Semester des Masterstudiums Geoinformatik/Management an der Fakultät Geoinformation der HTW Dresden wurden von Raphaela Frind drei Objekte mittels SfM jeweils mit einer Handy-Kamera und einer Spiegelreflexkamera aufgenommen und mit Agisoft Metashape und Meshroom verarbeitet. Die dabei entstandenen 12 Modelle wurden anschließend hinsichtlich Detailtreue, Texturfarbtreue und gemessenen Abweichungen ausgewertet und mit einem Referenzscan der Objekte verglichen. Dabei wurde die Leistungsfähigkeit und Benutzerfreundlichkeit des proprietären Agisoft Metashape mit dem Open-Source-Produkt Meshroom verglichen. Ergebnis ist, dass die Wahl der Kamera eine geringere Rolle spielt, da mit beiden gute Rekonstruktionen entstanden sind. Bei der Wahl der Software wird die proprietäre Anwendung empfohlen, da diese alle benötigten Funktionen anbietet, eine benutzerfreundlichere Oberfläche hat und die Verarbeitung intuitiver funktioniert. Das Projekt wurde durch Frau Prof. Melanie Elias betreut. Momentan befindet sich Raphaela Frind im letzten Semester und schreibt eine Masterarbeit zum Thema "Location-based AR-Smartphoneapplikation".<br />
|Kategorien = Software<br />
}}<br />
<br />
* Die Arbeit ist ein Jahr alt - Grundlegendes sollte aber noch Bestand haben<br />
* Kameravergleich, Softwarevergleich, Anwendung an kleinen Objekten mit sehr verscheidenen Texturen<br />
** Stofftier (Fell)<br />
** Schloss aus Klemmbausteinen (Glanz)<br />
** Eule aus Stein<br />
* breuckmann Smartscan3D - als Vergleich zum SFM um Referenzpunkte zu bekommen<br />
* SFM - Kamera Nikon D5100 (anno 2011) und Handykamera (Typ?) von 2023<br />
* kein Zoom bei den Aufnahmen nutzen! <br />
* im RAW-Format aufgenommen dann in JPG umgewandelt <br />
* Software Vergleich: Agisoft vs. Meshroom<br />
* bei Meshroom viele einzelne Schritte, man muss sich dort wirklich einarbeitet<br />
* bei Meshroom wird der Hintergrund auch verbunden im Mesh<br />
* Meshroom wird online ausgeführt - keine Installation notwendig<br />
* ist ist deutlich mehr Einarbeitung notwendig - ist weniger benutzerfreundliches Interface<br />
* Maskierungen sind nicht möglich in Meshroom<br />
* Fehlerbetrachtung mit innerer Genauigkeit und äußerer Genauigkeit<br />
* in Meshroom gibt es diese Funktion der inneren Genauigkeit als Fehlerbetrachtung nicht<br />
* Fehlerbetrachtung in Agisoft möglich - Residuen werden als Stricher mit höheren Fehlern dargestellt<br />
* zusätzlich wurden in der RL echte Werte zum Vergleich gemessen - Äußere Genauigkeit <br />
* Als weitere Fehlerbetrachtung für die Äußere Genauigkeit wurden die RMS-Werte mit den Scans verglichen<br />
<br />
* Die verwendete Kamera hat weniger Einfluss auf das 3D-Modell als die verwendete Software zur Berechnung des Selbigen (Anmerkung von M. Rebhan aus dem Chat: "Die Geometriequalität hängt eher mit der Qualität und Anzahl der Fotos zusammen als mit den Algorithmen in Metashape oder Meshroom würde ich jetzt mal behaupten.") <br />
<br />
* Repräsentationsanalyse<br />
* Felltextur mit Agisoft gut dargestellt, Augen und Schild sind nicht so gut<br />
* bei der Eule sind die Augen und Krallen durch Spiegelung nicht so gut, aber das "beste Ergebnis" der drei Objekte<br />
* bei Metashape hat am besten rekonstruiert, qualitativ und quantitativ besser<br />
* zum Schloss-Modell (Anmerkung von M. Rebhan aus dem Chat: "Evtl hätte der Algo Features in den Oberflächen des Schlosses finden können wenn man Fotos mit genug Details aufnimmt. Wenn man beim Fotografieren zu stark abblendet verliert man aufgrund der Beugungsunschärfe massig Details. Und fehlende Details wirken sich natürlich auf der Keypoints und die Rekonstruktion der Geometrie aus..."<br />
<br />
* Ergebnis<br />
* Softwarevergleich - kameravergelcih - 3D-Modelle der 3 Objekte<br />
* offene Untersuchungsanfragen<br />
* Aufnahmekonfiguration ändern, Sofwareauswahl anpassen<br />
<br />
<br />
== Fragerunde ==<br />
* Welche Version von Metashape? (Marcus Rebhan ThULB Jena) - Agisoft Version 2.1.2. - Meshroom Version 2023. 3.0<br />
* Welches Scanspray für Schloss? - AESUB vanishing scanningspray https://aesub.com/de/<br />
* Welches Objektiv wurde verwendet? Welche Brennweite? - Objektiv AF-S Nikkor 18-55mm 1:3,5-5,6G VR<br />
* Wie waren die Keypoint und TiePoint Einstellungen in Metashape beim Alignment? konkreter: Einstellungen wie viele pro Foto detektiert werden? - <br />
* Wurde die Sparse Cloud nach Reconstruction Uncertainty gefiltert und danach die Kamerastandorte optimiert?<br />
* Welche Parameter wurden beim berechnen der DenseCloud eingestellt? Welches Depth-Filtering?<br />
* Zudem würde mich die Exaktheit der Geometrie interessieren, die aus dem Streifenlichtscanner kommt. Wurde dieser mal mit einem Zeiss Atos5 verglichen? (Anmerkung: Zeiss Atos 5 soll das Beste auf dem Markt sein um die Geometrie abzubilden)<br />
* Zeitaspekt - Meshroom hat bei der Bearbeitung doppelt so lange gedauert wie mit Agisoft<br />
* woher kommen die Unterschiede bei dem Softwarevergleich - aus Zeitgründen nicht untersucht (genutzte Algorithmen, etc.)<br />
* vgl. zu COLMAP - opensource aus der Wissenschaft und "quasi die Basis aller Software-Algorithmen" die genutzt werden. (Anmerkung aus dem Bereich Grafik Julian Cremerius)<br />
* Kommentar: Wenn es wirklich schnell gehen soll und von der Geometrie her keine hohen Ansprüche gestellt sind nehme ich Reality Scan, das ist am schnellsten bei guter Quali der Textur.<br />
* Anmerkung: Blendenstellung ist ausschlaggebend (kamera) - wenn zu stark geschlossene Blende werden weniger Details erfasst. Mit welcher Blende wurde das Schloss aufgenommen? *Info könnte nachgereicht werden<br />
<br />
= Sonstiges =<br />
== Diskussion zu KI und 3D ==<br />
* 3D-Reko mit AI<br />
* DUSt3R ist ein wegweisendes Spatial-AI-Modell, das aus einfachen 2D-Fotos beeindruckende 3D-Rekonstruktionen erstellt. Es ist besonders benutzerfreundlich, da es völlig ohne Vorkenntnisse über die Kamera oder deren Kalibrierung auskommt<br />
* https://dust3r.org/<br />
* https://europe.naverlabs.com/research/publications/dust3r-geometric-3d-vision-made-easy/<br />
* https://vgg-t.github.io/ <br />
* Wunschvortrag - ist von Meta-Konzern<br />
* Computer-Grafik-Forschung ist immernoch der visuelle Eindruck nicht die Genauigkeit<br />
* Scale-invariant feature transform (engl., „skaleninvariante Merkmalstransformation“, kurz SIFT) ist ein Algorithmus zur Detektion hat sich durchgesetzt<br />
* SURF - alternative, die sich nicht durchgesetzt hat. <br />
* es gibt viele, viele, zahlreiche Feature-Algorithmen<br />
<br />
== Offene Runde ==<br />
Veranstaltungen mit 3D-Bezug: <br />
<br />
SODa<br />
* Summer School https://wissenschaftliche-sammlungen.de/de/termine/soda-summer-school-2026<br />
* Einführungskurse und Tutorials werden fertiggestellt und dann publiziert: Julian Cremerius und Louise Tharandt mit Martin Stricker<br />
* SODa 3D Knowledge Base: https://sammlungen.io/kb/3d<br />
* Blender Seminar: https://sammlungen.io/events/digitale-3d-objekte-blender-modellieren-reparieren-praesentieren<br />
* 3D Tutorial: Objekt-Digitalisierung mit einfachen Mitteln https://sammlungen.io/kb/3d/3d-tutorial-objekt-digitalisierung-mit-einfachen-mitteln<br />
* Grundlagen der 3D-Digitalisierung https://sammlungen.io/kb/3d/grundlagen-der-3d-digitalisierung<br />
<br />
Marcus Rebhan<br />
* Workshop über drei Tage: War an der Uni Jena im Workshop 3D-Rekonstruktionen aus historischen Quellen, 2D-Zeichnungen etc. War recht interessant.</div>Robertpaesslerhttps://ag3d.org/index.php?title=AG-Treffen_2026/07/08:_Vergleich_von_Agisoft_Metashape_und_Meshroom&diff=2218AG-Treffen 2026/07/08: Vergleich von Agisoft Metashape und Meshroom2026-09-09T09:07:05Z<p>Robertpaessler: </p>
<hr />
<div>{{Werkstattbericht<br />
|Titel = Vergleich von Agisoft Metashape und Meshroom<br />
|Datum = 08. Juli 2026<br />
|Vortragende = Raphaela Frind<br />
|Institution = Fakultät Geoinformationen HTW Dresden<br />
|Kurzbeschreibung = Im Rahmen ihrer Projektarbeit während der ersten beiden Semester des Masterstudiums Geoinformatik/Management an der Fakultät Geoinformation der HTW Dresden wurden von Raphaela Frind drei Objekte mittels SfM jeweils mit einer Handy-Kamera und einer Spiegelreflexkamera aufgenommen und mit Agisoft Metashape und Meshroom verarbeitet. Die dabei entstandenen 12 Modelle wurden anschließend hinsichtlich Detailtreue, Texturfarbtreue und gemessenen Abweichungen ausgewertet und mit einem Referenzscan der Objekte verglichen. Dabei wurde die Leistungsfähigkeit und Benutzerfreundlichkeit des proprietären Agisoft Metashape mit dem Open-Source-Produkt Meshroom verglichen. Ergebnis ist, dass die Wahl der Kamera eine geringere Rolle spielt, da mit beiden gute Rekonstruktionen entstanden sind. Bei der Wahl der Software wird die proprietäre Anwendung empfohlen, da diese alle benötigten Funktionen anbietet, eine benutzerfreundlichere Oberfläche hat und die Verarbeitung intuitiver funktioniert. Das Projekt wurde durch Frau Prof. Melanie Elias betreut. Momentan befindet sich Raphaela Frind im letzten Semester und schreibt eine Masterarbeit zum Thema "Location-based AR-Smartphoneapplikation".<br />
|Kategorien = Software<br />
}}<br />
<br />
* Fakultät/ Geoinformationen HTWD<br />
* Die Arbeit ist ein Jahr alt - Grundlegendes sollte aber noch Bestand haben<br />
* Kameravergleich, Softwarevergleich, Anwendung an kleinen Objekten mit sehr verscheidenen Texturen<br />
* Stofftier (Fell)<br />
* Schloss aus Klemmbausteinen (Glanz)<br />
* Eule aus Stein<br />
* breuckmann Smartscan3D - als Vergleich zum SFM um Referenzpunkte zu bekommen<br />
* SFM - Kamera Nikon D5100 (anno 2011) und Handykamera (Typ?) von 2023<br />
* kein Zoom bei den Aufnahmen nutzen! <br />
* im RAW-Format aufgenommen dann in JPG umgewandelt <br />
* Software Vergleich: Agisoft vs. Meshroom<br />
* bei Meshroom viele einzelne Schritte, man muss sich dort wirklich einarbeitet<br />
* bei Meshroom wird der Hintergrund auch verbunden im Mesh<br />
* Meshroom wird online ausgeführt - keine Installation notwendig<br />
* ist ist deutlich mehr Einarbeitung notwendig - ist weniger benutzerfreundliches Interface<br />
* Maskierungen sind nicht möglich in Meshroom<br />
* Fehlerbetrachtung mit innerer Genauigkeit und äußerer Genauigkeit<br />
* in Meshroom gibt es diese Funktion der inneren Genauigkeit als Fehlerbetrachtung nicht<br />
* Fehlerbetrachtung in Agisoft möglich - Residuen werden als Stricher mit höheren Fehlern dargestellt<br />
* zusätzlich wurden in der RL echte Werte zum Vergleich gemessen - Äußere Genauigkeit <br />
* Als weitere Fehlerbetrachtung für die Äußere Genauigkeit wurden die RMS-Werte mit den Scans verglichen<br />
<br />
* Die verwendete Kamera hat weniger Einfluss auf das 3D-Modell als die verwendete Software zur Berechnung des Selbigen (Anmerkung von M. Rebhan aus dem Chat: "Die Geometriequalität hängt eher mit der Qualität und Anzahl der Fotos zusammen als mit den Algorithmen in Metashape oder Meshroom würde ich jetzt mal behaupten.") <br />
<br />
* Repräsentationsanalyse<br />
* Felltextur mit Agisoft gut dargestellt, Augen und Schild sind nicht so gut<br />
* bei der Eule sind die Augen und Krallen durch Spiegelung nicht so gut, aber das "beste Ergebnis" der drei Objekte<br />
* bei Metashape hat am besten rekonstruiert, qualitativ und quantitativ besser<br />
* zum Schloss-Modell (Anmerkung von M. Rebhan aus dem Chat: "Evtl hätte der Algo Features in den Oberflächen des Schlosses finden können wenn man Fotos mit genug Details aufnimmt. Wenn man beim Fotografieren zu stark abblendet verliert man aufgrund der Beugungsunschärfe massig Details. Und fehlende Details wirken sich natürlich auf der Keypoints und die Rekonstruktion der Geometrie aus..."<br />
<br />
* Ergebnis<br />
* Softwarevergleich - kameravergelcih - 3D-Modelle der 3 Objekte<br />
* offene Untersuchungsanfragen<br />
* Aufnahmekonfiguration ändern, Sofwareauswahl anpassen<br />
<br />
<br />
== Fragerunde ==<br />
* Welche Version von Metashape? (Marcus Rebhan ThULB Jena) - Agisoft Version 2.1.2. - Meshroom Version 2023. 3.0<br />
* Welches Scanspray für Schloss? - AESUB vanishing scanningspray https://aesub.com/de/<br />
* Welches Objektiv wurde verwendet? Welche Brennweite? - Objektiv AF-S Nikkor 18-55mm 1:3,5-5,6G VR<br />
* Wie waren die Keypoint und TiePoint Einstellungen in Metashape beim Alignment? konkreter: Einstellungen wie viele pro Foto detektiert werden? - <br />
* Wurde die Sparse Cloud nach Reconstruction Uncertainty gefiltert und danach die Kamerastandorte optimiert?<br />
* Welche Parameter wurden beim berechnen der DenseCloud eingestellt? Welches Depth-Filtering?<br />
* Zudem würde mich die Exaktheit der Geometrie interessieren, die aus dem Streifenlichtscanner kommt. Wurde dieser mal mit einem Zeiss Atos5 verglichen? (Anmerkung: Zeiss Atos 5 soll das Beste auf dem Markt sein um die Geometrie abzubilden)<br />
* Zeitaspekt - Meshroom hat bei der Bearbeitung doppelt so lange gedauert wie mit Agisoft<br />
* woher kommen die Unterschiede bei dem Softwarevergleich - aus Zeitgründen nicht untersucht (genutzte Algorithmen, etc.)<br />
* vgl. zu COLMAP - opensource aus der Wissenschaft und "quasi die Basis aller Software-Algorithmen" die genutzt werden. (Anmerkung aus dem Bereich Grafik Julian Cremerius)<br />
* Kommentar: Wenn es wirklich schnell gehen soll und von der Geometrie her keine hohen Ansprüche gestellt sind nehme ich Reality Scan, das ist am schnellsten bei guter Quali der Textur.<br />
* Anmerkung: Blendenstellung ist ausschlaggebend (kamera) - wenn zu stark geschlossene Blende werden weniger Details erfasst. Mit welcher Blende wurde das Schloss aufgenommen? *Info könnte nachgereicht werden<br />
<br />
= Sonstiges =<br />
== Diskussion zu KI und 3D ==<br />
* 3D-Reko mit AI<br />
* DUSt3R ist ein wegweisendes Spatial-AI-Modell, das aus einfachen 2D-Fotos beeindruckende 3D-Rekonstruktionen erstellt. Es ist besonders benutzerfreundlich, da es völlig ohne Vorkenntnisse über die Kamera oder deren Kalibrierung auskommt<br />
* https://dust3r.org/<br />
* https://europe.naverlabs.com/research/publications/dust3r-geometric-3d-vision-made-easy/<br />
* https://vgg-t.github.io/ <br />
* Wunschvortrag - ist von Meta-Konzern<br />
* Computer-Grafik-Forschung ist immernoch der visuelle Eindruck nicht die Genauigkeit<br />
* Scale-invariant feature transform (engl., „skaleninvariante Merkmalstransformation“, kurz SIFT) ist ein Algorithmus zur Detektion hat sich durchgesetzt<br />
* SURF - alternative, die sich nicht durchgesetzt hat. <br />
* es gibt viele, viele, zahlreiche Feature-Algorithmen<br />
<br />
== Offene Runde ==<br />
Veranstaltungen mit 3D-Bezug: <br />
<br />
SODa<br />
* Summer School https://wissenschaftliche-sammlungen.de/de/termine/soda-summer-school-2026<br />
* Einführungskurse und Tutorials werden fertiggestellt und dann publiziert: Julian Cremerius und Louise Tharandt mit Martin Stricker<br />
* SODa 3D Knowledge Base: https://sammlungen.io/kb/3d<br />
* Blender Seminar: https://sammlungen.io/events/digitale-3d-objekte-blender-modellieren-reparieren-praesentieren<br />
* 3D Tutorial: Objekt-Digitalisierung mit einfachen Mitteln https://sammlungen.io/kb/3d/3d-tutorial-objekt-digitalisierung-mit-einfachen-mitteln<br />
* Grundlagen der 3D-Digitalisierung https://sammlungen.io/kb/3d/grundlagen-der-3d-digitalisierung<br />
<br />
Marcus Rebhan<br />
* Workshop über drei Tage: War an der Uni Jena im Workshop 3D-Rekonstruktionen aus historischen Quellen, 2D-Zeichnungen etc. War recht interessant.</div>Robertpaesslerhttps://ag3d.org/index.php?title=Vorlage:Werkstattbericht&diff=2217Vorlage:Werkstattbericht2026-09-09T09:03:55Z<p>Robertpaessler: /* Protokoll des AG3D-Treffens vom {{{Datum|nicht angegeben}}} */</p>
<hr />
<div><includeonly><br />
<div style="float: right; margin: 0 0 1em 1.5em;"><br />
__TOC__<br />
</div><br />
= Informationen zur AG3D =<br />
<br />
* Mailingliste abonnieren: <https://www.listserv.dfn.de/sympa/subscribe/ag3d><br />
* Protokolle: <https://ag3d.org/index.php/Protokolle><br />
* Videos: <https://www.youtube.com/channel/UCgacyn-2vUVvVG3tySHpovA><br />
* Tassen-Benchmark: <https://ag3d.org/index.php/Tassenbenchmark><br />
* Miro-Board: <https://miro.com/app/board/o9J_l-VOz-g=/><br />
<br />
<includeonly><br />
<br />
= Protokoll des AG3D-Treffens vom {{{Datum|nicht angegeben}}} =<br />
<br />
== Metadaten zum Werkstattbericht ==<br />
<br />
* '''Thema:''' {{{Titel|nicht angegeben}}}<br />
* '''Datum:''' {{{Datum|nicht angegeben}}}<br />
* '''Vortragende Person(en):''' {{{Vortragende|nicht angegeben}}}<br />
* '''Institution:''' {{{Institution|nicht angegeben}}}<br />
* '''Kurzbeschreibung:''' {{{Kurzbeschreibung|nicht angegeben}}}<br />
* '''Kategorien:''' {{{Kategorien|nicht angegeben}}}<br />
<br />
== interaktives Protokoll zum Werkstattbericht ==<br />
<br />
</includeonly><br />
<br />
<noinclude><br />
== Verwendung ==<br />
<br />
Die Vorlage wird folgendermaßen eingebunden:<br />
<br />
<pre><br />
{{Werkstattbericht<br />
|Titel = Titel des Werkstattberichts<br />
|Datum = 12. August 2026<br />
|Vortragende = Vorname Nachname, Vorname Nachname<br />
|Institution = Institution<br />
|Kurzbeschreibung = Kurzbeschreibung<br />
|Kategorien = Kategorien<br />
}}<br />
</pre><br />
</noinclude></div>Robertpaesslerhttps://ag3d.org/index.php?title=Vorlage:Werkstattbericht&diff=2216Vorlage:Werkstattbericht2026-09-09T09:02:33Z<p>Robertpaessler: /* Protokoll des AG3D-Treffens vom {{{Datum|nicht angegeben}}} */</p>
<hr />
<div><includeonly><br />
<div style="float: right; margin: 0 0 1em 1.5em;"><br />
__TOC__<br />
</div><br />
= Informationen zur AG3D =<br />
<br />
* Mailingliste abonnieren: <https://www.listserv.dfn.de/sympa/subscribe/ag3d><br />
* Protokolle: <https://ag3d.org/index.php/Protokolle><br />
* Videos: <https://www.youtube.com/channel/UCgacyn-2vUVvVG3tySHpovA><br />
* Tassen-Benchmark: <https://ag3d.org/index.php/Tassenbenchmark><br />
* Miro-Board: <https://miro.com/app/board/o9J_l-VOz-g=/><br />
<br />
= Protokoll des AG3D-Treffens vom {{{Datum|nicht angegeben}}} =<br />
<br />
== Metadaten zum Werkstattbericht ==<br />
<br />
* '''Thema:''' {{{Titel|nicht angegeben}}}<br />
* '''Datum:''' {{{Datum|nicht angegeben}}}<br />
* '''Vortragende Person(en):''' {{{Vortragende|nicht angegeben}}}<br />
* '''Institution:''' {{{Institution|nicht angegeben}}}<br />
* '''Kurzbeschreibung:''' {{{Kurzbeschreibung|nicht angegeben}}}<br />
* '''Kategorien:''' {{{Kategorien|nicht angegeben}}}<br />
<br />
== interaktives Protokoll zum Werkstattbericht ==<br />
<br />
== Sonstiges ==<br />
<br />
== Offene Runde ==<br />
<br />
<br />
</includeonly><br />
<br />
<noinclude><br />
== Verwendung ==<br />
<br />
Die Vorlage wird folgendermaßen eingebunden:<br />
<br />
<pre><br />
{{Werkstattbericht<br />
|Titel = Titel des Werkstattberichts<br />
|Datum = 12. August 2026<br />
|Vortragende = Vorname Nachname, Vorname Nachname<br />
|Institution = Institution<br />
|Kurzbeschreibung = Kurzbeschreibung<br />
|Kategorien = Kategorien<br />
}}<br />
</pre><br />
</noinclude></div>Robertpaesslerhttps://ag3d.org/index.php?title=AG-Treffen_2026/07/08:_Vergleich_von_Agisoft_Metashape_und_Meshroom&diff=2215AG-Treffen 2026/07/08: Vergleich von Agisoft Metashape und Meshroom2026-09-09T09:01:26Z<p>Robertpaessler: </p>
<hr />
<div>{{Werkstattbericht<br />
|Titel = Vergleich von Agisoft Metashape und Meshroom<br />
|Datum = 08. Juli 2026<br />
|Vortragende = Raphaela Frind<br />
|Institution = Fakultät Geoinformationen HTW Dresden<br />
|Kurzbeschreibung = Im Rahmen ihrer Projektarbeit während der ersten beiden Semester des Masterstudiums Geoinformatik/Management an der Fakultät Geoinformation der HTW Dresden wurden von Raphaela Frind drei Objekte mittels SfM jeweils mit einer Handy-Kamera und einer Spiegelreflexkamera aufgenommen und mit Agisoft Metashape und Meshroom verarbeitet. Die dabei entstandenen 12 Modelle wurden anschließend hinsichtlich Detailtreue, Texturfarbtreue und gemessenen Abweichungen ausgewertet und mit einem Referenzscan der Objekte verglichen. Dabei wurde die Leistungsfähigkeit und Benutzerfreundlichkeit des proprietären Agisoft Metashape mit dem Open-Source-Produkt Meshroom verglichen. Ergebnis ist, dass die Wahl der Kamera eine geringere Rolle spielt, da mit beiden gute Rekonstruktionen entstanden sind. Bei der Wahl der Software wird die proprietäre Anwendung empfohlen, da diese alle benötigten Funktionen anbietet, eine benutzerfreundlichere Oberfläche hat und die Verarbeitung intuitiver funktioniert. Das Projekt wurde durch Frau Prof. Melanie Elias betreut. Momentan befindet sich Raphaela Frind im letzten Semester und schreibt eine Masterarbeit zum Thema "Location-based AR-Smartphoneapplikation".<br />
|Kategorien = Software<br />
}}<br />
<br />
* Fakultät/ Geoinformationen HTWD<br />
* Die Arbeit ist ein Jahr alt - Grundlegendes sollte aber noch Bestand haben<br />
* Kameravergleich, Softwarevergleich, Anwendung an kleinen Objekten mit sehr verscheidenen Texturen<br />
* Stofftier (Fell)<br />
* Schloss aus Klemmbausteinen (Glanz)<br />
* Eule aus Stein<br />
* breuckmann Smartscan3D - als Vergleich zum SFM um Referenzpunkte zu bekommen<br />
* SFM - Kamera Nikon D5100 (anno 2011) und Handykamera (Typ?) von 2023<br />
* kein Zoom bei den Aufnahmen nutzen! <br />
* im RAW-Format aufgenommen dann in JPG umgewandelt <br />
* Software Vergleich: Agisoft vs. Meshroom<br />
* bei Meshroom viele einzelne Schritte, man muss sich dort wirklich einarbeitet<br />
* bei Meshroom wird der Hintergrund auch verbunden im Mesh<br />
* Meshroom wird online ausgeführt - keine Installation notwendig<br />
* ist ist deutlich mehr Einarbeitung notwendig - ist weniger benutzerfreundliches Interface<br />
* Maskierungen sind nicht möglich in Meshroom<br />
* Fehlerbetrachtung mit innerer Genauigkeit und äußerer Genauigkeit<br />
* in Meshroom gibt es diese Funktion der inneren Genauigkeit als Fehlerbetrachtung nicht<br />
* Fehlerbetrachtung in Agisoft möglich - Residuen werden als Stricher mit höheren Fehlern dargestellt<br />
* zusätzlich wurden in der RL echte Werte zum Vergleich gemessen - Äußere Genauigkeit <br />
* Als weitere Fehlerbetrachtung für die Äußere Genauigkeit wurden die RMS-Werte mit den Scans verglichen<br />
<br />
* Die verwendete Kamera hat weniger Einfluss auf das 3D-Modell als die verwendete Software zur Berechnung des Selbigen (Anmerkung von M. Rebhan aus dem Chat: "Die Geometriequalität hängt eher mit der Qualität und Anzahl der Fotos zusammen als mit den Algorithmen in Metashape oder Meshroom würde ich jetzt mal behaupten.") <br />
<br />
* Repräsentationsanalyse<br />
* Felltextur mit Agisoft gut dargestellt, Augen und Schild sind nicht so gut<br />
* bei der Eule sind die Augen und Krallen durch Spiegelung nicht so gut, aber das "beste Ergebnis" der drei Objekte<br />
* bei Metashape hat am besten rekonstruiert, qualitativ und quantitativ besser<br />
* zum Schloss-Modell (Anmerkung von M. Rebhan aus dem Chat: "Evtl hätte der Algo Features in den Oberflächen des Schlosses finden können wenn man Fotos mit genug Details aufnimmt. Wenn man beim Fotografieren zu stark abblendet verliert man aufgrund der Beugungsunschärfe massig Details. Und fehlende Details wirken sich natürlich auf der Keypoints und die Rekonstruktion der Geometrie aus..."<br />
<br />
* Ergebnis<br />
* Softwarevergleich - kameravergelcih - 3D-Modelle der 3 Objekte<br />
* offene Untersuchungsanfragen<br />
* Aufnahmekonfiguration ändern, Sofwareauswahl anpassen<br />
<br />
<br />
== Fragerunde ==<br />
* Welche Version von Metashape? (Marcus Rebhan ThULB Jena) - Agisoft Version 2.1.2. - Meshroom Version 2023. 3.0<br />
* Welches Scanspray für Schloss? - AESUB vanishing scanningspray https://aesub.com/de/<br />
* Welches Objektiv wurde verwendet? Welche Brennweite? - Objektiv AF-S Nikkor 18-55mm 1:3,5-5,6G VR<br />
* Wie waren die Keypoint und TiePoint Einstellungen in Metashape beim Alignment? konkreter: Einstellungen wie viele pro Foto detektiert werden? - <br />
* Wurde die Sparse Cloud nach Reconstruction Uncertainty gefiltert und danach die Kamerastandorte optimiert?<br />
* Welche Parameter wurden beim berechnen der DenseCloud eingestellt? Welches Depth-Filtering?<br />
* Zudem würde mich die Exaktheit der Geometrie interessieren, die aus dem Streifenlichtscanner kommt. Wurde dieser mal mit einem Zeiss Atos5 verglichen? (Anmerkung: Zeiss Atos 5 soll das Beste auf dem Markt sein um die Geometrie abzubilden)<br />
* Zeitaspekt - Meshroom hat bei der Bearbeitung doppelt so lange gedauert wie mit Agisoft<br />
* woher kommen die Unterschiede bei dem Softwarevergleich - aus Zeitgründen nicht untersucht (genutzte Algorithmen, etc.)<br />
* vgl. zu COLMAP - opensource aus der Wissenschaft und "quasi die Basis aller Software-Algorithmen" die genutzt werden. (Anmerkung aus dem Bereich Grafik Julian Cremerius)<br />
* Kommentar: Wenn es wirklich schnell gehen soll und von der Geometrie her keine hohen Ansprüche gestellt sind nehme ich Reality Scan, das ist am schnellsten bei guter Quali der Textur.<br />
* Anmerkung: Blendenstellung ist ausschlaggebend (kamera) - wenn zu stark geschlossene Blende werden weniger Details erfasst. Mit welcher Blende wurde das Schloss aufgenommen? *Info könnte nachgereicht werden</div>Robertpaesslerhttps://ag3d.org/index.php?title=Vorlage:Werkstattbericht&diff=2214Vorlage:Werkstattbericht2026-09-09T08:54:56Z<p>Robertpaessler: </p>
<hr />
<div><includeonly><br />
<div style="float: right; margin: 0 0 1em 1.5em;"><br />
__TOC__<br />
</div><br />
= Informationen zur AG3D =<br />
<br />
* Mailingliste abonnieren: <https://www.listserv.dfn.de/sympa/subscribe/ag3d><br />
* Protokolle: <https://ag3d.org/index.php/Protokolle><br />
* Videos: <https://www.youtube.com/channel/UCgacyn-2vUVvVG3tySHpovA><br />
* Tassen-Benchmark: <https://ag3d.org/index.php/Tassenbenchmark><br />
* Miro-Board: <https://miro.com/app/board/o9J_l-VOz-g=/><br />
<br />
= Protokoll des AG3D-Treffens vom {{{Datum|nicht angegeben}}} =<br />
<br />
== Metadaten zum Werkstattbericht ==<br />
<br />
* '''Thema:''' {{{Titel|nicht angegeben}}}<br />
* '''Datum:''' {{{Datum|nicht angegeben}}}<br />
* '''Vortragende Person(en):''' {{{Vortragende|nicht angegeben}}}<br />
* '''Institution:''' {{{Institution|nicht angegeben}}}<br />
* '''Kurzbeschreibung:''' {{{Kurzbeschreibung|nicht angegeben}}}<br />
* '''Kategorien:''' {{{Kategorien|nicht angegeben}}}<br />
<br />
== interaktives Protokoll zum Werkstattbericht ==<br />
<br />
<br />
</includeonly><br />
<br />
<noinclude><br />
== Verwendung ==<br />
<br />
Die Vorlage wird folgendermaßen eingebunden:<br />
<br />
<pre><br />
{{Werkstattbericht<br />
|Titel = Titel des Werkstattberichts<br />
|Datum = 12. August 2026<br />
|Vortragende = Vorname Nachname, Vorname Nachname<br />
|Institution = Institution<br />
|Kurzbeschreibung = Kurzbeschreibung<br />
|Kategorien = Kategorien<br />
}}<br />
</pre><br />
</noinclude></div>Robertpaesslerhttps://ag3d.org/index.php?title=AG-Treffen_2026/07/08:_Vergleich_von_Agisoft_Metashape_und_Meshroom&diff=2213AG-Treffen 2026/07/08: Vergleich von Agisoft Metashape und Meshroom2026-09-09T08:52:01Z<p>Robertpaessler: Die Seite wurde neu angelegt: „{{Werkstattbericht |Titel = Vergleich von Agisoft Metashape und Meshroom |Datum = 08. Juli 2026 |Vortragende = Raphaela Frind |Institution = |Kurzbeschreibung = Im Rahmen ihrer Projektarbeit während der ersten beiden Semester des Masterstudiums Geoinformatik/Management an der Fakultät Geoinformation der HTW Dresden wurden von Raphaela Frind drei Objekte mittels SfM jeweils mit einer Handy-Kamera und einer Spiegelreflexkamera aufgenommen und mit Ag…“</p>
<hr />
<div>{{Werkstattbericht<br />
|Titel = Vergleich von Agisoft Metashape und Meshroom<br />
|Datum = 08. Juli 2026<br />
|Vortragende = Raphaela Frind<br />
|Institution = <br />
|Kurzbeschreibung = Im Rahmen ihrer Projektarbeit während der ersten beiden Semester des Masterstudiums Geoinformatik/Management an der Fakultät Geoinformation der HTW Dresden wurden von Raphaela Frind drei Objekte mittels SfM jeweils mit einer Handy-Kamera und einer Spiegelreflexkamera aufgenommen und mit Agisoft Metashape und Meshroom verarbeitet. Die dabei entstandenen 12 Modelle wurden anschließend hinsichtlich Detailtreue, Texturfarbtreue und gemessenen Abweichungen ausgewertet und mit einem Referenzscan der Objekte verglichen. Dabei wurde die Leistungsfähigkeit und Benutzerfreundlichkeit des proprietären Agisoft Metashape mit dem Open-Source-Produkt Meshroom verglichen. Ergebnis ist, dass die Wahl der Kamera eine geringere Rolle spielt, da mit beiden gute Rekonstruktionen entstanden sind. Bei der Wahl der Software wird die proprietäre Anwendung empfohlen, da diese alle benötigten Funktionen anbietet, eine benutzerfreundlichere Oberfläche hat und die Verarbeitung intuitiver funktioniert. Das Projekt wurde durch Frau Prof. Melanie Elias betreut. Momentan befindet sich Raphaela Frind im letzten Semester und schreibt eine Masterarbeit zum Thema "Location-based AR-Smartphoneapplikation".<br />
|Kategorien = Software<br />
}}</div>Robertpaesslerhttps://ag3d.org/index.php?title=AG-Treffen_2026/06/24_%C3%9Cberblick_%C3%BCber_die_Grundlagen_von_3D_Gaussian_Splatting&diff=2212AG-Treffen 2026/06/24 Überblick über die Grundlagen von 3D Gaussian Splatting2026-09-09T08:48:47Z<p>Robertpaessler: </p>
<hr />
<div>[[Kategorie:Protokolle 2026|07]]<br />
<br />
{{Werkstattbericht<br />
|Titel = Titel des Werkstattberichts<br />
|Datum = 24. Juni 2026<br />
|Vortragende = Vorname Nachname, Vorname Nachname<br />
|Institution = <br />
|Kurzbeschreibung = <br />
|Kategorien = <br />
}}<br />
<br />
= Werkstattbericht Roland Clauß : Überblick über die Grundlagen von 3D Gaussian Splatting =<br />
<br />
== Video bei YouTube ==<br />
<youtube>https://youtu.be/ADv3hwCDAos</youtube><br />
<br />
== Protokoll ==<br />
=== Theorie ===<br />
<br />
* 3D-Digitalisierung, feine Strukturen (Bsp. Käfer) wie Fühler und feine Haare könnten nicht dargestellt werden - hierfür wird Gaussian Spatting genutzt<br />
* bei Computer Tomographie werden einzelene Schichten aufgenommen, Dichte wird angezeigt in Farbe oder Graustufen<br />
* Meshmodell (Oberflächenmodell) vs. volumetrischs Modell (im Raum Schichten) bsp. CT-Daten<br />
* Prinzip seit 1991 bekannt/ Idee entstanden (Lee Westover, Sun Microsystems Inc.)<br />
* jeder Raumpunkt mit Farbinformation wird auf (2D)Bild projeziert mit Eigenschaften <br />
* Rückprojektion auf Bildfläche, Orthografische Projektion mit Filterfunktion einer Gaußverteilung (Gaußsche Filter produzieren keine Verzerrungen)<br />
* Bernhard Kerbl et al., Université Cóte d´Azur (2023) "wiederbelebt" und zur Rekonstruktion herangezogen vgl. zuvor war es lediglich eine Darstellung<br />
* wie kann man volumetrische Daten als Funktion darstellen, erforscht 2023 - hierfür wurde eine Funktion entwickelt um diese mathematisch darzustellen<br />
* man kann sich den Gaussian Splat als Ellipsoid vorstellen<br />
* Ein Gaussian Splat ist quasi unendlich, geht gen 0 erreicht diese aber nicht im dreidimensionalen Raum. <br />
* Pipeline gebaut aus Bildern eine realen Objektes zu einer virtuellen Repräsentation als volumetrische Daten<br />
* ohne Start Punktwolke (Sparse Cloud wie SfM), geht es nicht, diese sollte auch schon gut erstellt werden<br />
* aus volumetrischen Daten wird Bild wieder zurückgerechtnet, diese Bild wird mit Originalaufnahme verglichen und die Fehler dazwischen werden versucht zu minimieren<br />
* Entwicklung/Ziel: ist die Rückrechnung aufs Bild um den Fehler zu minimieren - Wahrer Punkt physisch der im Bild erfasst ist und dann volumetrisch dargestellt wird.<br />
* Verlustberechnung wird optimiert und auf alle Parameter angewendet, Splats werden optimiert<br />
* Densification - Verdichtung der Gaussian Splats - haben großen Einfluss auf das Ergebnis - hier gibt es vers. Wege diese zu erreichen<br />
* zwischen 20.000 und 100.000 Iterationsschritte werden als Schleife durchgeführt<br />
* Wichtig (kurz zusammengefasst): Gaussian Splats ist ein Ellipsoid (eine langgestreckt Sphere) sie sind fließend, haben eine Dichte, haben Farbe, sind eine große Menge, können Millionen sein und werden über iterative Prozesse, die immer wieder durchgeführt werden, um am nächsten an das Original zu heranzukommen, so dass es immer stabiler wird und es keine große Schwankungen/ Veränderungen mehr gibt<br />
* Vgl. SFM deterativ vs. iterativ - Gaussian splat kann auch in einer Sackgasse landen, sodass kein Ergebnis erstellt werden kann<br />
* Regel (eigentlich wie bei jeder Arbeit) ist die Basis gut, ist das Ergebnis gut: Möglichst viele Bilder, scharfe Bilder, präzise Anordnung beim SFM führen zu einem guten Gaussian Splat<br />
* Der Restfehler soll so klein wie möglich werden (ein Restfehler bleibt immer) hierfür muss die Basis der Aufnahme so gut wie möglich sein. <br />
* (s. Folie mit den einzelnen Iterations-Schritten) Schritt 4 - hier wird der Fehler L möglichst klein angestrebt<br />
* SH = Spherical Harmonics sorgen für Lebendigkeit im 3D-Modell (es wird nicht eine feste Farbe definiert, sondern abhänging von der Betrachtung dargestellt) SH-Basisfunktionen geht in der Regel bis zur Ordnung 3, was danach kommt ergibt häufig keinen Sinn mehr<br />
* Diese Ordnungen stellen die Blickrichtungen da, je höher die Ordnung, desto detailreicher (0=zwei / Nord Süd, 1=sechs, etc.)<br />
* Bei Ordnung 3 kann man 16 verschiedene Richtungen angeben, daher kann auch Glänzen und Reflektion dargestellt werden<br />
* L=0 - zwei Richtungen, ...<br />
* SH - sind mathematische Formeln die aus vers. Richtungen vers. Farben darstellen können, z.B. Reflektionen die sich mit verändern je nach Blickwinkel. <br />
* => Richtungsabhängie Farbdarstellungen<br />
* Empfehlung: SH beim Splatting immer in der Ordnung 3 <br />
* glänzende Oberflächen bei den Originalobjekten (z.B. Goldobjekte) - Gaussian Splat braucht die Reflektionen in Bild um diese später für die Darstellung zu nutzen<br />
* Lichtquelle ist fix und Objekt dreht sich = CyberGlobe vs. Objekt dreht sich und die Beleuchtung wandert mit der Blickrichtung (Ringlicht um/ an der Kamera) <br />
* SH-Koeffizienten geben die Farbe aus einer Bestimmten Richtung an - diese Bilden das Licht ab als Reflektion - dabei macht es keinen Unterschied ob das Licht fix ist oder sich mit der Kamera mitbewegt. <br />
* Über die Reflektion werden Oberflächeninformationen transportiert die das 3D-Modell realistischer erscheinen lassen, anders als beim SFM wo das Licht extra rausgerechnet wird<br />
* mittels pbr kann beim Mesh (SFM) das Licht künstlich gesetzt werden, dies ist bei Gaussian Splat derzeit nicht möglich, aber aktuell Forschungsgegenstand<br />
* durch pbr kann dann eine fotorealistische Darstellung auch beim Mesh erreicht werden (glanz bei Gold zum Beispiel) <br />
* Beim Gaussian Splat kann das licht nicht/ oder nur sehr sehr schwierig verändert werden, bringt aber vom Prinzip selbst die fotorealistische DArstellung mit den Reflektionen mit.<br />
* Instabile /Feine Objekte sind schwierig im 3D Modell zu erfassen, da sie sich bei der Aufnahme noch bewegt haben, als Gaussian Splat kann alles dargestellt werden, auch feinste Details. Dort wo es sich bewegt hat, ist im Gaussian Splat auch eine Unschärfe zu sehen, wie ein doppeltes oder unscharfes Bild<br />
* Rückproportion kann falsch dargestellt werden, ähnlich wie bei anderen Digitalisierungen, wenn Beweung in beweglichen Teilen bei der Digitzalisierung stattfindet, dann entstehen Dopplungen, Holo-Erscheinungen (bsp. "Geister-Borste" am Muschelhut)<br />
* je näher man an das Objekt heranzoomt, desto unschärfer und wirrer wird das Objket, man sieht die Ellipsoide diese sehen aus wie eine Netzkonstruktion (sieht aus wie Glasfasergewebe), langgezogene dünne "Gaswolken"<br />
* Praxistipps - Verdichtungsstrategien (s. oben) wichtig für das Endergebnis<br />
* ADC - nur im Postshot (schon älter?) - wenn in das 3D-Gaussian-Modell reingezoom wird, wird die Elipsoid-Oberfläche sichtbar<br />
* IGS+ - gibt es nur als Implementation im Lichtfeld Studio - Software, berücksichtigt vor allem die Kantendetails, Berechnung länger [Herr Roland Clauß ist nicht überzeugt von dieser Methode/ Iteration] -> "Ergebnisse sind nicht zu verwenden!" <br />
* MRNF - implementation nur im Lichtfeld Studio - Software, ist nicht open source, hat auch einen Anteil von Kantengeführten Details, allerdings hat die Iteration in der Rückproperation angefangen zu halluzinieren, setzt splats ein wo sie nicht sind [Herr Roland Clauß: es gibt Gaussian Splats die in der Oberflächendarstellung und Textur gut sind] -> aber es gibt bedenken wegen der Halluzinantionen<br />
* MCMC - (schon etwas älter, etwa seit zwei Jahren) - hat eine gewisse Zufallskomponente, mit einer Wahrscheinlichkeit werden neue GAussian Splats zufällig generiert, wie kommen diese in der Rückproportion an? damit ist es recht schnell. - !!! - Bei MCMC können u.U. Haare und Borsten besser abgebildet werden. <br />
* Splat3 - gibt es nur im Postshot - ist proprietär, bester Detaillierungsgrad<br />
* Beim Splatten wird alles in der Scene rekonstruiert, auch der Hintergrund<br />
* eher danach Bereich festlegen (Area of Intrest), da der Hintergrund hilft bei der Berechnung und Erstellung der Scene / Splats<br />
* es gibt verschiedenste Sofware (Produkte / Suite) aus dem OpenSource Bereich und nicht besonders Anwenderfreundlich<br />
* Ein Vormaskieren ist nicht zielführend, da Texturen falsch dargestellt werden können, gerade wenn es in Bereiche z.B. mit Haaren gehen, die eine Transluzenz aufweisen<br />
* Lichtfeld Studio (https://lichtfeld.io/) - einmalig 50€ - Empfehlung MRNF [Roland Clauß] - Version 5.2<br />
* Postshot (https://www.jawset.com/) - Pricing: https://www.jawset.com/shop/pricing/ - 70€ pro Monat - Empfehlung Splat3 [Roland Clauß]<br />
* beide kommen aus Deutschland<br />
* Viewer von SuperSplat - superspl.at<br />
* Gaussian Splat sind am Ende im gleichen Format, es ist egal mit welcher Verdichtung gearbeitet wurde<br />
<br />
<br />
=== Praxis ===<br />
<br />
* Lichtfeld Studio - Version 5.2 es gibt tagesaktuelle - kein <br />
* Einblick in die Software /Interface - kann schnell unübersichtlich werden. <br />
* Drauf zu achten!!! : <br />
** die reduzierung der Bilder ausstellen - die maximale Breite ausstellen. (anmerkung aus dem auditorium: einstellung auf 0 nicht möglich)<br />
** Undistort: anmachen<br />
** Mip Filter: an<br />
** skalierungsfaktor: = 1<br />
** FS-Cache: ausmachen! (sonst kann ma nach na Woche wiederkommen und es passiert nichts) <br />
** max. gaussians 15M<br />
** SH Grad = 3<br />
** Retration = 100K<br />
<br />
* Optimierung bleibt zunächst einmal im default - hier muss im allgemeinen vorsichtig sein, default einstellungen sind das beste was Herr Roland Clauß damit hinbekommen hat.<br />
<br />
* lambda DSSIM = 0.200 - 28% L1<br />
* Zwischenspeichern kann man bei z.B. 45K iteration (kann, muss aber nicht) Herr Roland Clauß wartet einfach die zwei Stunden für die Iterationen<br />
* dann starten<br />
* jetzt werden die Splats gesetzt und orientieren sich immer näher in iher Anpassung an die originalBilder<br />
* der SFM-DAtensatz der reingeladen wird, muss sehr präzise sein - Collmap, Glowmap, RC, - das lichtfeldstudio macht kein matching, rechnet einfach nur seine Daten durch. <br />
<br />
* ply - Standardformat für Gaussain Splats - Tabellenformat, weil es auch offen ist und ergänzungen gemacht werden können. <br />
<br />
<br />
* Wichtig!<br />
** MipFilter und Undistort sind die Stolperfallen bei Lichtfeldstudio<br />
** Bei RC - mind. die höchste Bildauflösung nehmen oder besser noch eine höhere Auflösung wählen, da sonst das Abbildnen einer Bildmatrix beim Abbilden auf eine andere Verluste aufkommen. <br />
<br />
* Bsp. Kellergewölbe mit GCPs (Ground control points) per Tachi einmelssen und drüber legen<br />
<br />
* importieren über Colmap (https://colmap.github.io/) - <br />
<br />
* Postshot<br />
** Camera poses = import<br />
** limit image size = ausmacen<br />
** Start training = ausmachen - wenn wir importieren, wird der Bereich des Intresses festgelegt<br />
** max. splat count = 15M<br />
** Region of Interest einstellen - Edigt-Modus: CropBox erstellen - diese auf das Objekt ziehen/beschränken, für diese CropBox bekommen wir Werte die dann für die Region of Intrest verwendet werden können - diese CropBox kann interaktiv verändert werden, es wird lediglich in der Box Splats generiert. <br />
dann noch 100 000 / 100 K Schritte/interationen<br />
** dann auf Start und loslegen<br />
** durch die CropBox wir der Hintergrund nicht mit abgebildet <br />
<br />
<br />
=== Fragen ===<br />
* kannst du noch mal auf den Einzelkämpfer eingehen? lichtfeld studio oder Postshot? <br />
* beide Software sind Einzelkämpfer<br />
<br />
* Gaussian Splat funktioniert eigentlich nur mit Nvidia-Grafik<br />
<br />
* andere Software, OpenSource Alternativen? - nicht für windwos, für Linux: <br />
* nerfstudio https://docs.nerf.studio/ (danke!)<br />
<br />
* Reflektionen: Problemstellung/Frage: Beispiel: Die Reflektionen sind im Objekt, die Splats werden angeordnet wo sie in der Rückführung im Bild den kleinsen Fehler ergeben, dadurch wird die Spiegelung im Objekt verortet/ Physikalisch u.U. korrekt<br />
<br />
= Sonstiges =<br />
<br />
== Offene Runde ==<br />
<br />
* 05. - 07.11. Denkmal Leipzig<br />
* https://www.denkmal-leipzig.de/de/<br />
* gemeinsam mit Mutec: https://www.mutec.de/de/ 05.-06.11.2026<br />
* Fachtagung und Fachvorträge sind ebenfalls vertreten<br />
<br />
== Termine ==<br />
* 08.07.: ??? <br />
* 12.08.: ??? <br />
* 16.09.: ???</div>Robertpaesslerhttps://ag3d.org/index.php?title=Vorlage:Werkstattbericht&diff=2211Vorlage:Werkstattbericht2026-09-09T08:47:45Z<p>Robertpaessler: </p>
<hr />
<div><includeonly><br />
<div style="float: right; margin: 0 0 1em 1.5em;"><br />
__TOC__<br />
</div><br />
= Informationen zur AG3D =<br />
<br />
* Mailingliste abonnieren: <https://www.listserv.dfn.de/sympa/subscribe/ag3d><br />
* Protokolle: <https://ag3d.org/index.php/Protokolle><br />
* Videos: <https://www.youtube.com/channel/UCgacyn-2vUVvVG3tySHpovA><br />
* Tassen-Benchmark: <https://ag3d.org/index.php/Tassenbenchmark><br />
* Miro-Board: <https://miro.com/app/board/o9J_l-VOz-g=/><br />
<br />
= Protokoll des AG3D-Treffens vom {{{Datum|nicht angegeben}}} =<br />
<br />
== Werkstattbericht zum Thema: {{{Titel|Werkstattbericht}}} ==<br />
<br />
=== Metadaten zum Werkstattbericht ===<br />
<br />
* '''Datum:''' {{{Datum|nicht angegeben}}}<br />
* '''Vortragende Person(en):''' {{{Vortragende|nicht angegeben}}}<br />
* '''Institution:''' {{{Institution|nicht angegeben}}}<br />
* '''Kurzbeschreibung:''' {{{Kurzbeschreibung|nicht angegeben}}}<br />
* '''Kategorien:''' {{{Kategorien|nicht angegeben}}}<br />
<br />
=== interaktives Protokoll zum Werkstattbericht ===<br />
<br />
<br />
</includeonly><br />
<br />
<noinclude><br />
== Verwendung ==<br />
<br />
Die Vorlage wird folgendermaßen eingebunden:<br />
<br />
<pre><br />
{{Werkstattbericht<br />
|Titel = Titel des Werkstattberichts<br />
|Datum = 12. August 2026<br />
|Vortragende = Vorname Nachname, Vorname Nachname<br />
|Institution = Institution<br />
|Kurzbeschreibung = Kurzbeschreibung<br />
|Kategorien = Kategorien<br />
}}<br />
</pre><br />
</noinclude></div>Robertpaesslerhttps://ag3d.org/index.php?title=AG-Treffen_2026/06/24_%C3%9Cberblick_%C3%BCber_die_Grundlagen_von_3D_Gaussian_Splatting&diff=2210AG-Treffen 2026/06/24 Überblick über die Grundlagen von 3D Gaussian Splatting2026-09-09T08:47:18Z<p>Robertpaessler: </p>
<hr />
<div>[[Kategorie:Protokolle 2026|07]]<br />
<br />
{{Werkstattbericht<br />
|Titel = Titel des Werkstattberichts<br />
|Datum = 24. Juni 2026<br />
|Vortragende = Vorname Nachname, Vorname Nachname<br />
|Institution = <br />
|Kurzbeschreibung = <br />
|Kategorien = <br />
}}<br />
<br />
AG3D interaktives Protokoll vom 24.06.2026, 10:00 Uhr<br />
<br />
= Informationen zur AG3D =<br />
<br />
== Links & Ressourcen ==<br />
* Wiki: <https://ag3d.org><br />
* Mailingliste abonnieren: <https://www.listserv.dfn.de/sympa/subscribe/ag3d><br />
* Protokolle: <https://ag3d.org/index.php/Protokolle><br />
* Videos: <https://www.youtube.com/channel/UCgacyn-2vUVvVG3tySHpovA><br />
* Tassen-Benchmark: <https://ag3d.org/index.php/Tassenbenchmark><br />
* Miro-Board: <https://miro.com/app/board/o9J_l-VOz-g=/><br />
<br />
= Werkstattbericht Roland Clauß : Überblick über die Grundlagen von 3D Gaussian Splatting =<br />
<br />
== Video bei YouTube ==<br />
<youtube>https://youtu.be/ADv3hwCDAos</youtube><br />
<br />
== Protokoll ==<br />
=== Theorie ===<br />
<br />
* 3D-Digitalisierung, feine Strukturen (Bsp. Käfer) wie Fühler und feine Haare könnten nicht dargestellt werden - hierfür wird Gaussian Spatting genutzt<br />
* bei Computer Tomographie werden einzelene Schichten aufgenommen, Dichte wird angezeigt in Farbe oder Graustufen<br />
* Meshmodell (Oberflächenmodell) vs. volumetrischs Modell (im Raum Schichten) bsp. CT-Daten<br />
* Prinzip seit 1991 bekannt/ Idee entstanden (Lee Westover, Sun Microsystems Inc.)<br />
* jeder Raumpunkt mit Farbinformation wird auf (2D)Bild projeziert mit Eigenschaften <br />
* Rückprojektion auf Bildfläche, Orthografische Projektion mit Filterfunktion einer Gaußverteilung (Gaußsche Filter produzieren keine Verzerrungen)<br />
* Bernhard Kerbl et al., Université Cóte d´Azur (2023) "wiederbelebt" und zur Rekonstruktion herangezogen vgl. zuvor war es lediglich eine Darstellung<br />
* wie kann man volumetrische Daten als Funktion darstellen, erforscht 2023 - hierfür wurde eine Funktion entwickelt um diese mathematisch darzustellen<br />
* man kann sich den Gaussian Splat als Ellipsoid vorstellen<br />
* Ein Gaussian Splat ist quasi unendlich, geht gen 0 erreicht diese aber nicht im dreidimensionalen Raum. <br />
* Pipeline gebaut aus Bildern eine realen Objektes zu einer virtuellen Repräsentation als volumetrische Daten<br />
* ohne Start Punktwolke (Sparse Cloud wie SfM), geht es nicht, diese sollte auch schon gut erstellt werden<br />
* aus volumetrischen Daten wird Bild wieder zurückgerechtnet, diese Bild wird mit Originalaufnahme verglichen und die Fehler dazwischen werden versucht zu minimieren<br />
* Entwicklung/Ziel: ist die Rückrechnung aufs Bild um den Fehler zu minimieren - Wahrer Punkt physisch der im Bild erfasst ist und dann volumetrisch dargestellt wird.<br />
* Verlustberechnung wird optimiert und auf alle Parameter angewendet, Splats werden optimiert<br />
* Densification - Verdichtung der Gaussian Splats - haben großen Einfluss auf das Ergebnis - hier gibt es vers. Wege diese zu erreichen<br />
* zwischen 20.000 und 100.000 Iterationsschritte werden als Schleife durchgeführt<br />
* Wichtig (kurz zusammengefasst): Gaussian Splats ist ein Ellipsoid (eine langgestreckt Sphere) sie sind fließend, haben eine Dichte, haben Farbe, sind eine große Menge, können Millionen sein und werden über iterative Prozesse, die immer wieder durchgeführt werden, um am nächsten an das Original zu heranzukommen, so dass es immer stabiler wird und es keine große Schwankungen/ Veränderungen mehr gibt<br />
* Vgl. SFM deterativ vs. iterativ - Gaussian splat kann auch in einer Sackgasse landen, sodass kein Ergebnis erstellt werden kann<br />
* Regel (eigentlich wie bei jeder Arbeit) ist die Basis gut, ist das Ergebnis gut: Möglichst viele Bilder, scharfe Bilder, präzise Anordnung beim SFM führen zu einem guten Gaussian Splat<br />
* Der Restfehler soll so klein wie möglich werden (ein Restfehler bleibt immer) hierfür muss die Basis der Aufnahme so gut wie möglich sein. <br />
* (s. Folie mit den einzelnen Iterations-Schritten) Schritt 4 - hier wird der Fehler L möglichst klein angestrebt<br />
* SH = Spherical Harmonics sorgen für Lebendigkeit im 3D-Modell (es wird nicht eine feste Farbe definiert, sondern abhänging von der Betrachtung dargestellt) SH-Basisfunktionen geht in der Regel bis zur Ordnung 3, was danach kommt ergibt häufig keinen Sinn mehr<br />
* Diese Ordnungen stellen die Blickrichtungen da, je höher die Ordnung, desto detailreicher (0=zwei / Nord Süd, 1=sechs, etc.)<br />
* Bei Ordnung 3 kann man 16 verschiedene Richtungen angeben, daher kann auch Glänzen und Reflektion dargestellt werden<br />
* L=0 - zwei Richtungen, ...<br />
* SH - sind mathematische Formeln die aus vers. Richtungen vers. Farben darstellen können, z.B. Reflektionen die sich mit verändern je nach Blickwinkel. <br />
* => Richtungsabhängie Farbdarstellungen<br />
* Empfehlung: SH beim Splatting immer in der Ordnung 3 <br />
* glänzende Oberflächen bei den Originalobjekten (z.B. Goldobjekte) - Gaussian Splat braucht die Reflektionen in Bild um diese später für die Darstellung zu nutzen<br />
* Lichtquelle ist fix und Objekt dreht sich = CyberGlobe vs. Objekt dreht sich und die Beleuchtung wandert mit der Blickrichtung (Ringlicht um/ an der Kamera) <br />
* SH-Koeffizienten geben die Farbe aus einer Bestimmten Richtung an - diese Bilden das Licht ab als Reflektion - dabei macht es keinen Unterschied ob das Licht fix ist oder sich mit der Kamera mitbewegt. <br />
* Über die Reflektion werden Oberflächeninformationen transportiert die das 3D-Modell realistischer erscheinen lassen, anders als beim SFM wo das Licht extra rausgerechnet wird<br />
* mittels pbr kann beim Mesh (SFM) das Licht künstlich gesetzt werden, dies ist bei Gaussian Splat derzeit nicht möglich, aber aktuell Forschungsgegenstand<br />
* durch pbr kann dann eine fotorealistische Darstellung auch beim Mesh erreicht werden (glanz bei Gold zum Beispiel) <br />
* Beim Gaussian Splat kann das licht nicht/ oder nur sehr sehr schwierig verändert werden, bringt aber vom Prinzip selbst die fotorealistische DArstellung mit den Reflektionen mit.<br />
* Instabile /Feine Objekte sind schwierig im 3D Modell zu erfassen, da sie sich bei der Aufnahme noch bewegt haben, als Gaussian Splat kann alles dargestellt werden, auch feinste Details. Dort wo es sich bewegt hat, ist im Gaussian Splat auch eine Unschärfe zu sehen, wie ein doppeltes oder unscharfes Bild<br />
* Rückproportion kann falsch dargestellt werden, ähnlich wie bei anderen Digitalisierungen, wenn Beweung in beweglichen Teilen bei der Digitzalisierung stattfindet, dann entstehen Dopplungen, Holo-Erscheinungen (bsp. "Geister-Borste" am Muschelhut)<br />
* je näher man an das Objekt heranzoomt, desto unschärfer und wirrer wird das Objket, man sieht die Ellipsoide diese sehen aus wie eine Netzkonstruktion (sieht aus wie Glasfasergewebe), langgezogene dünne "Gaswolken"<br />
* Praxistipps - Verdichtungsstrategien (s. oben) wichtig für das Endergebnis<br />
* ADC - nur im Postshot (schon älter?) - wenn in das 3D-Gaussian-Modell reingezoom wird, wird die Elipsoid-Oberfläche sichtbar<br />
* IGS+ - gibt es nur als Implementation im Lichtfeld Studio - Software, berücksichtigt vor allem die Kantendetails, Berechnung länger [Herr Roland Clauß ist nicht überzeugt von dieser Methode/ Iteration] -> "Ergebnisse sind nicht zu verwenden!" <br />
* MRNF - implementation nur im Lichtfeld Studio - Software, ist nicht open source, hat auch einen Anteil von Kantengeführten Details, allerdings hat die Iteration in der Rückproperation angefangen zu halluzinieren, setzt splats ein wo sie nicht sind [Herr Roland Clauß: es gibt Gaussian Splats die in der Oberflächendarstellung und Textur gut sind] -> aber es gibt bedenken wegen der Halluzinantionen<br />
* MCMC - (schon etwas älter, etwa seit zwei Jahren) - hat eine gewisse Zufallskomponente, mit einer Wahrscheinlichkeit werden neue GAussian Splats zufällig generiert, wie kommen diese in der Rückproportion an? damit ist es recht schnell. - !!! - Bei MCMC können u.U. Haare und Borsten besser abgebildet werden. <br />
* Splat3 - gibt es nur im Postshot - ist proprietär, bester Detaillierungsgrad<br />
* Beim Splatten wird alles in der Scene rekonstruiert, auch der Hintergrund<br />
* eher danach Bereich festlegen (Area of Intrest), da der Hintergrund hilft bei der Berechnung und Erstellung der Scene / Splats<br />
* es gibt verschiedenste Sofware (Produkte / Suite) aus dem OpenSource Bereich und nicht besonders Anwenderfreundlich<br />
* Ein Vormaskieren ist nicht zielführend, da Texturen falsch dargestellt werden können, gerade wenn es in Bereiche z.B. mit Haaren gehen, die eine Transluzenz aufweisen<br />
* Lichtfeld Studio (https://lichtfeld.io/) - einmalig 50€ - Empfehlung MRNF [Roland Clauß] - Version 5.2<br />
* Postshot (https://www.jawset.com/) - Pricing: https://www.jawset.com/shop/pricing/ - 70€ pro Monat - Empfehlung Splat3 [Roland Clauß]<br />
* beide kommen aus Deutschland<br />
* Viewer von SuperSplat - superspl.at<br />
* Gaussian Splat sind am Ende im gleichen Format, es ist egal mit welcher Verdichtung gearbeitet wurde<br />
<br />
<br />
=== Praxis ===<br />
<br />
* Lichtfeld Studio - Version 5.2 es gibt tagesaktuelle - kein <br />
* Einblick in die Software /Interface - kann schnell unübersichtlich werden. <br />
* Drauf zu achten!!! : <br />
** die reduzierung der Bilder ausstellen - die maximale Breite ausstellen. (anmerkung aus dem auditorium: einstellung auf 0 nicht möglich)<br />
** Undistort: anmachen<br />
** Mip Filter: an<br />
** skalierungsfaktor: = 1<br />
** FS-Cache: ausmachen! (sonst kann ma nach na Woche wiederkommen und es passiert nichts) <br />
** max. gaussians 15M<br />
** SH Grad = 3<br />
** Retration = 100K<br />
<br />
* Optimierung bleibt zunächst einmal im default - hier muss im allgemeinen vorsichtig sein, default einstellungen sind das beste was Herr Roland Clauß damit hinbekommen hat.<br />
<br />
* lambda DSSIM = 0.200 - 28% L1<br />
* Zwischenspeichern kann man bei z.B. 45K iteration (kann, muss aber nicht) Herr Roland Clauß wartet einfach die zwei Stunden für die Iterationen<br />
* dann starten<br />
* jetzt werden die Splats gesetzt und orientieren sich immer näher in iher Anpassung an die originalBilder<br />
* der SFM-DAtensatz der reingeladen wird, muss sehr präzise sein - Collmap, Glowmap, RC, - das lichtfeldstudio macht kein matching, rechnet einfach nur seine Daten durch. <br />
<br />
* ply - Standardformat für Gaussain Splats - Tabellenformat, weil es auch offen ist und ergänzungen gemacht werden können. <br />
<br />
<br />
* Wichtig!<br />
** MipFilter und Undistort sind die Stolperfallen bei Lichtfeldstudio<br />
** Bei RC - mind. die höchste Bildauflösung nehmen oder besser noch eine höhere Auflösung wählen, da sonst das Abbildnen einer Bildmatrix beim Abbilden auf eine andere Verluste aufkommen. <br />
<br />
* Bsp. Kellergewölbe mit GCPs (Ground control points) per Tachi einmelssen und drüber legen<br />
<br />
* importieren über Colmap (https://colmap.github.io/) - <br />
<br />
* Postshot<br />
** Camera poses = import<br />
** limit image size = ausmacen<br />
** Start training = ausmachen - wenn wir importieren, wird der Bereich des Intresses festgelegt<br />
** max. splat count = 15M<br />
** Region of Interest einstellen - Edigt-Modus: CropBox erstellen - diese auf das Objekt ziehen/beschränken, für diese CropBox bekommen wir Werte die dann für die Region of Intrest verwendet werden können - diese CropBox kann interaktiv verändert werden, es wird lediglich in der Box Splats generiert. <br />
dann noch 100 000 / 100 K Schritte/interationen<br />
** dann auf Start und loslegen<br />
** durch die CropBox wir der Hintergrund nicht mit abgebildet <br />
<br />
<br />
=== Fragen ===<br />
* kannst du noch mal auf den Einzelkämpfer eingehen? lichtfeld studio oder Postshot? <br />
* beide Software sind Einzelkämpfer<br />
<br />
* Gaussian Splat funktioniert eigentlich nur mit Nvidia-Grafik<br />
<br />
* andere Software, OpenSource Alternativen? - nicht für windwos, für Linux: <br />
* nerfstudio https://docs.nerf.studio/ (danke!)<br />
<br />
* Reflektionen: Problemstellung/Frage: Beispiel: Die Reflektionen sind im Objekt, die Splats werden angeordnet wo sie in der Rückführung im Bild den kleinsen Fehler ergeben, dadurch wird die Spiegelung im Objekt verortet/ Physikalisch u.U. korrekt<br />
<br />
= Sonstiges =<br />
<br />
== Offene Runde ==<br />
<br />
* 05. - 07.11. Denkmal Leipzig<br />
* https://www.denkmal-leipzig.de/de/<br />
* gemeinsam mit Mutec: https://www.mutec.de/de/ 05.-06.11.2026<br />
* Fachtagung und Fachvorträge sind ebenfalls vertreten<br />
<br />
== Termine ==<br />
* 08.07.: ??? <br />
* 12.08.: ??? <br />
* 16.09.: ???</div>Robertpaesslerhttps://ag3d.org/index.php?title=Vorlage:Werkstattbericht&diff=2209Vorlage:Werkstattbericht2026-09-09T08:45:30Z<p>Robertpaessler: </p>
<hr />
<div><includeonly><br />
<div style="float: right; margin: 0 0 1em 1.5em;"><br />
__TOC__<br />
</div><br />
= Informationen zur AG3D =<br />
<br />
* Mailingliste abonnieren: <https://www.listserv.dfn.de/sympa/subscribe/ag3d><br />
* Protokolle: <https://ag3d.org/index.php/Protokolle><br />
* Videos: <https://www.youtube.com/channel/UCgacyn-2vUVvVG3tySHpovA><br />
* Tassen-Benchmark: <https://ag3d.org/index.php/Tassenbenchmark><br />
* Miro-Board: <https://miro.com/app/board/o9J_l-VOz-g=/><br />
<br />
= Protokoll des AG3D-Treffens vom {{{Datum|nicht angegeben}}} =<br />
<br />
== Werkstattbericht zum Thema: {{{Titel|Werkstattbericht}}} ==<br />
<br />
=== Metadaten zum Werkstattbericht ===<br />
<br />
* '''Datum:''' {{{Datum|nicht angegeben}}}<br />
* '''Vortragende Person(en):''' {{{Vortragende|nicht angegeben}}}<br />
* '''Institution:''' {{{Imstitution|nicht angegeben}}}<br />
* '''Kurzbeschreibung:''' {{{Kurzbeschreibung|nicht angegeben}}}<br />
* '''Kategorien:''' {{{Kategorien|nicht angegeben}}}<br />
<br />
=== interaktives Protokoll zum Werkstattbericht ===<br />
<br />
<br />
</includeonly><br />
<br />
<noinclude><br />
== Verwendung ==<br />
<br />
Die Vorlage wird folgendermaßen eingebunden:<br />
<br />
<pre><br />
{{Werkstattbericht<br />
|Titel = Titel des Werkstattberichts<br />
|Datum = 12. August 2026<br />
|Vortragende = Vorname Nachname, Vorname Nachname<br />
|Institution = Institution<br />
|Kurzbeschreibung = Kurzbeschreibung<br />
|Kategorien = Kategorien<br />
}}<br />
</pre><br />
</noinclude></div>Robertpaesslerhttps://ag3d.org/index.php?title=Vorlage:Werkstattbericht&diff=2208Vorlage:Werkstattbericht2026-09-09T08:43:01Z<p>Robertpaessler: </p>
<hr />
<div><includeonly><br />
= Informationen zur AG3D =<br />
<br />
* Mailingliste abonnieren: <https://www.listserv.dfn.de/sympa/subscribe/ag3d><br />
* Protokolle: <https://ag3d.org/index.php/Protokolle><br />
* Videos: <https://www.youtube.com/channel/UCgacyn-2vUVvVG3tySHpovA><br />
* Tassen-Benchmark: <https://ag3d.org/index.php/Tassenbenchmark><br />
* Miro-Board: <https://miro.com/app/board/o9J_l-VOz-g=/><br />
<br />
= Protokoll des AG3D-Treffens vom {{{Datum|nicht angegeben}}} =<br />
<br />
== Werkstattbericht zum Thema: {{{Titel|Werkstattbericht}}} ==<br />
<br />
=== Metadaten zum Werkstattbericht ===<br />
<br />
* '''Datum:''' {{{Datum|nicht angegeben}}}<br />
* '''Vortragende Person(en):''' {{{Vortragende|nicht angegeben}}}<br />
* '''Institution:''' {{{Imstitution|nicht angegeben}}}<br />
* '''Kurzbeschreibung:''' {{{Kurzbeschreibung|nicht angegeben}}}<br />
* '''Kategorien:''' {{{Kategorien|nicht angegeben}}}<br />
</includeonly><br />
<br />
<noinclude><br />
== Verwendung ==<br />
<br />
Die Vorlage wird folgendermaßen eingebunden:<br />
<br />
<pre><br />
{{Werkstattbericht<br />
|Titel = Titel des Werkstattberichts<br />
|Datum = 12. August 2026<br />
|Vortragende = Vorname Nachname, Vorname Nachname<br />
|Institution = Institution<br />
|Kurzbeschreibung = Kurzbeschreibung<br />
|Kategorien = Kategorien<br />
}}<br />
</pre><br />
</noinclude></div>Robertpaesslerhttps://ag3d.org/index.php?title=Vorlage:Werkstattbericht&diff=2207Vorlage:Werkstattbericht2026-09-09T08:37:29Z<p>Robertpaessler: </p>
<hr />
<div><includeonly><br />
= Protokoll des AG3D-Treffens vom {{{Datum|nicht angegeben}}} =<br />
<br />
= Informationen zur AG3D =<br />
<br />
* Mailingliste abonnieren: <https://www.listserv.dfn.de/sympa/subscribe/ag3d><br />
* Protokolle: <https://ag3d.org/index.php/Protokolle><br />
* Videos: <https://www.youtube.com/channel/UCgacyn-2vUVvVG3tySHpovA><br />
* Tassen-Benchmark: <https://ag3d.org/index.php/Tassenbenchmark><br />
* Miro-Board: <https://miro.com/app/board/o9J_l-VOz-g=/><br />
<br />
= Werkstattbericht =<br />
'''{{{Titel|Werkstattbericht}}}'''<br />
<br />
* '''Datum:''' {{{Datum|nicht angegeben}}}<br />
* '''Vortragende Person(en):''' {{{Vortragende|nicht angegeben}}}<br />
* '''Institution:''' {{{Imstitution|nicht angegeben}}}<br />
* '''Kurzbeschreibung:''' {{{Kurzbeschreibung|nicht angegeben}}}<br />
* '''Kategorien:''' {{{Kategorien|nicht angegeben}}}<br />
</includeonly><br />
<br />
<noinclude><br />
== Verwendung ==<br />
<br />
Die Vorlage wird folgendermaßen eingebunden:<br />
<br />
<pre><br />
{{Werkstattbericht<br />
|Titel = Titel des Werkstattberichts<br />
|Datum = 12. August 2026<br />
|Vortragende = Vorname Nachname, Vorname Nachname<br />
|Institution = Institution<br />
|Kurzbeschreibung = Kurzbeschreibung<br />
|Kategorien = Kategorien<br />
}}<br />
</pre><br />
</noinclude></div>Robertpaesslerhttps://ag3d.org/index.php?title=AG-Treffen_2026/06/24_%C3%9Cberblick_%C3%BCber_die_Grundlagen_von_3D_Gaussian_Splatting&diff=2206AG-Treffen 2026/06/24 Überblick über die Grundlagen von 3D Gaussian Splatting2026-09-09T08:36:47Z<p>Robertpaessler: </p>
<hr />
<div>[[Kategorie:Protokolle 2026|07]]<br />
<br />
{{Werkstattbericht<br />
|Titel = Titel des Werkstattberichts<br />
|Datum = 24. Juni 2026<br />
|Vortragende = Vorname Nachname, Vorname Nachname<br />
|Institution = Institution<br />
|Kurzbeschreibung = Kurzbeschreibung<br />
|Kategorien = Kategorien<br />
}}<br />
<br />
AG3D interaktives Protokoll vom 24.06.2026, 10:00 Uhr<br />
<br />
= Informationen zur AG3D =<br />
<br />
== Links & Ressourcen ==<br />
* Wiki: <https://ag3d.org><br />
* Mailingliste abonnieren: <https://www.listserv.dfn.de/sympa/subscribe/ag3d><br />
* Protokolle: <https://ag3d.org/index.php/Protokolle><br />
* Videos: <https://www.youtube.com/channel/UCgacyn-2vUVvVG3tySHpovA><br />
* Tassen-Benchmark: <https://ag3d.org/index.php/Tassenbenchmark><br />
* Miro-Board: <https://miro.com/app/board/o9J_l-VOz-g=/><br />
<br />
= Werkstattbericht Roland Clauß : Überblick über die Grundlagen von 3D Gaussian Splatting =<br />
<br />
== Video bei YouTube ==<br />
<youtube>https://youtu.be/ADv3hwCDAos</youtube><br />
<br />
== Protokoll ==<br />
=== Theorie ===<br />
<br />
* 3D-Digitalisierung, feine Strukturen (Bsp. Käfer) wie Fühler und feine Haare könnten nicht dargestellt werden - hierfür wird Gaussian Spatting genutzt<br />
* bei Computer Tomographie werden einzelene Schichten aufgenommen, Dichte wird angezeigt in Farbe oder Graustufen<br />
* Meshmodell (Oberflächenmodell) vs. volumetrischs Modell (im Raum Schichten) bsp. CT-Daten<br />
* Prinzip seit 1991 bekannt/ Idee entstanden (Lee Westover, Sun Microsystems Inc.)<br />
* jeder Raumpunkt mit Farbinformation wird auf (2D)Bild projeziert mit Eigenschaften <br />
* Rückprojektion auf Bildfläche, Orthografische Projektion mit Filterfunktion einer Gaußverteilung (Gaußsche Filter produzieren keine Verzerrungen)<br />
* Bernhard Kerbl et al., Université Cóte d´Azur (2023) "wiederbelebt" und zur Rekonstruktion herangezogen vgl. zuvor war es lediglich eine Darstellung<br />
* wie kann man volumetrische Daten als Funktion darstellen, erforscht 2023 - hierfür wurde eine Funktion entwickelt um diese mathematisch darzustellen<br />
* man kann sich den Gaussian Splat als Ellipsoid vorstellen<br />
* Ein Gaussian Splat ist quasi unendlich, geht gen 0 erreicht diese aber nicht im dreidimensionalen Raum. <br />
* Pipeline gebaut aus Bildern eine realen Objektes zu einer virtuellen Repräsentation als volumetrische Daten<br />
* ohne Start Punktwolke (Sparse Cloud wie SfM), geht es nicht, diese sollte auch schon gut erstellt werden<br />
* aus volumetrischen Daten wird Bild wieder zurückgerechtnet, diese Bild wird mit Originalaufnahme verglichen und die Fehler dazwischen werden versucht zu minimieren<br />
* Entwicklung/Ziel: ist die Rückrechnung aufs Bild um den Fehler zu minimieren - Wahrer Punkt physisch der im Bild erfasst ist und dann volumetrisch dargestellt wird.<br />
* Verlustberechnung wird optimiert und auf alle Parameter angewendet, Splats werden optimiert<br />
* Densification - Verdichtung der Gaussian Splats - haben großen Einfluss auf das Ergebnis - hier gibt es vers. Wege diese zu erreichen<br />
* zwischen 20.000 und 100.000 Iterationsschritte werden als Schleife durchgeführt<br />
* Wichtig (kurz zusammengefasst): Gaussian Splats ist ein Ellipsoid (eine langgestreckt Sphere) sie sind fließend, haben eine Dichte, haben Farbe, sind eine große Menge, können Millionen sein und werden über iterative Prozesse, die immer wieder durchgeführt werden, um am nächsten an das Original zu heranzukommen, so dass es immer stabiler wird und es keine große Schwankungen/ Veränderungen mehr gibt<br />
* Vgl. SFM deterativ vs. iterativ - Gaussian splat kann auch in einer Sackgasse landen, sodass kein Ergebnis erstellt werden kann<br />
* Regel (eigentlich wie bei jeder Arbeit) ist die Basis gut, ist das Ergebnis gut: Möglichst viele Bilder, scharfe Bilder, präzise Anordnung beim SFM führen zu einem guten Gaussian Splat<br />
* Der Restfehler soll so klein wie möglich werden (ein Restfehler bleibt immer) hierfür muss die Basis der Aufnahme so gut wie möglich sein. <br />
* (s. Folie mit den einzelnen Iterations-Schritten) Schritt 4 - hier wird der Fehler L möglichst klein angestrebt<br />
* SH = Spherical Harmonics sorgen für Lebendigkeit im 3D-Modell (es wird nicht eine feste Farbe definiert, sondern abhänging von der Betrachtung dargestellt) SH-Basisfunktionen geht in der Regel bis zur Ordnung 3, was danach kommt ergibt häufig keinen Sinn mehr<br />
* Diese Ordnungen stellen die Blickrichtungen da, je höher die Ordnung, desto detailreicher (0=zwei / Nord Süd, 1=sechs, etc.)<br />
* Bei Ordnung 3 kann man 16 verschiedene Richtungen angeben, daher kann auch Glänzen und Reflektion dargestellt werden<br />
* L=0 - zwei Richtungen, ...<br />
* SH - sind mathematische Formeln die aus vers. Richtungen vers. Farben darstellen können, z.B. Reflektionen die sich mit verändern je nach Blickwinkel. <br />
* => Richtungsabhängie Farbdarstellungen<br />
* Empfehlung: SH beim Splatting immer in der Ordnung 3 <br />
* glänzende Oberflächen bei den Originalobjekten (z.B. Goldobjekte) - Gaussian Splat braucht die Reflektionen in Bild um diese später für die Darstellung zu nutzen<br />
* Lichtquelle ist fix und Objekt dreht sich = CyberGlobe vs. Objekt dreht sich und die Beleuchtung wandert mit der Blickrichtung (Ringlicht um/ an der Kamera) <br />
* SH-Koeffizienten geben die Farbe aus einer Bestimmten Richtung an - diese Bilden das Licht ab als Reflektion - dabei macht es keinen Unterschied ob das Licht fix ist oder sich mit der Kamera mitbewegt. <br />
* Über die Reflektion werden Oberflächeninformationen transportiert die das 3D-Modell realistischer erscheinen lassen, anders als beim SFM wo das Licht extra rausgerechnet wird<br />
* mittels pbr kann beim Mesh (SFM) das Licht künstlich gesetzt werden, dies ist bei Gaussian Splat derzeit nicht möglich, aber aktuell Forschungsgegenstand<br />
* durch pbr kann dann eine fotorealistische Darstellung auch beim Mesh erreicht werden (glanz bei Gold zum Beispiel) <br />
* Beim Gaussian Splat kann das licht nicht/ oder nur sehr sehr schwierig verändert werden, bringt aber vom Prinzip selbst die fotorealistische DArstellung mit den Reflektionen mit.<br />
* Instabile /Feine Objekte sind schwierig im 3D Modell zu erfassen, da sie sich bei der Aufnahme noch bewegt haben, als Gaussian Splat kann alles dargestellt werden, auch feinste Details. Dort wo es sich bewegt hat, ist im Gaussian Splat auch eine Unschärfe zu sehen, wie ein doppeltes oder unscharfes Bild<br />
* Rückproportion kann falsch dargestellt werden, ähnlich wie bei anderen Digitalisierungen, wenn Beweung in beweglichen Teilen bei der Digitzalisierung stattfindet, dann entstehen Dopplungen, Holo-Erscheinungen (bsp. "Geister-Borste" am Muschelhut)<br />
* je näher man an das Objekt heranzoomt, desto unschärfer und wirrer wird das Objket, man sieht die Ellipsoide diese sehen aus wie eine Netzkonstruktion (sieht aus wie Glasfasergewebe), langgezogene dünne "Gaswolken"<br />
* Praxistipps - Verdichtungsstrategien (s. oben) wichtig für das Endergebnis<br />
* ADC - nur im Postshot (schon älter?) - wenn in das 3D-Gaussian-Modell reingezoom wird, wird die Elipsoid-Oberfläche sichtbar<br />
* IGS+ - gibt es nur als Implementation im Lichtfeld Studio - Software, berücksichtigt vor allem die Kantendetails, Berechnung länger [Herr Roland Clauß ist nicht überzeugt von dieser Methode/ Iteration] -> "Ergebnisse sind nicht zu verwenden!" <br />
* MRNF - implementation nur im Lichtfeld Studio - Software, ist nicht open source, hat auch einen Anteil von Kantengeführten Details, allerdings hat die Iteration in der Rückproperation angefangen zu halluzinieren, setzt splats ein wo sie nicht sind [Herr Roland Clauß: es gibt Gaussian Splats die in der Oberflächendarstellung und Textur gut sind] -> aber es gibt bedenken wegen der Halluzinantionen<br />
* MCMC - (schon etwas älter, etwa seit zwei Jahren) - hat eine gewisse Zufallskomponente, mit einer Wahrscheinlichkeit werden neue GAussian Splats zufällig generiert, wie kommen diese in der Rückproportion an? damit ist es recht schnell. - !!! - Bei MCMC können u.U. Haare und Borsten besser abgebildet werden. <br />
* Splat3 - gibt es nur im Postshot - ist proprietär, bester Detaillierungsgrad<br />
* Beim Splatten wird alles in der Scene rekonstruiert, auch der Hintergrund<br />
* eher danach Bereich festlegen (Area of Intrest), da der Hintergrund hilft bei der Berechnung und Erstellung der Scene / Splats<br />
* es gibt verschiedenste Sofware (Produkte / Suite) aus dem OpenSource Bereich und nicht besonders Anwenderfreundlich<br />
* Ein Vormaskieren ist nicht zielführend, da Texturen falsch dargestellt werden können, gerade wenn es in Bereiche z.B. mit Haaren gehen, die eine Transluzenz aufweisen<br />
* Lichtfeld Studio (https://lichtfeld.io/) - einmalig 50€ - Empfehlung MRNF [Roland Clauß] - Version 5.2<br />
* Postshot (https://www.jawset.com/) - Pricing: https://www.jawset.com/shop/pricing/ - 70€ pro Monat - Empfehlung Splat3 [Roland Clauß]<br />
* beide kommen aus Deutschland<br />
* Viewer von SuperSplat - superspl.at<br />
* Gaussian Splat sind am Ende im gleichen Format, es ist egal mit welcher Verdichtung gearbeitet wurde<br />
<br />
<br />
=== Praxis ===<br />
<br />
* Lichtfeld Studio - Version 5.2 es gibt tagesaktuelle - kein <br />
* Einblick in die Software /Interface - kann schnell unübersichtlich werden. <br />
* Drauf zu achten!!! : <br />
** die reduzierung der Bilder ausstellen - die maximale Breite ausstellen. (anmerkung aus dem auditorium: einstellung auf 0 nicht möglich)<br />
** Undistort: anmachen<br />
** Mip Filter: an<br />
** skalierungsfaktor: = 1<br />
** FS-Cache: ausmachen! (sonst kann ma nach na Woche wiederkommen und es passiert nichts) <br />
** max. gaussians 15M<br />
** SH Grad = 3<br />
** Retration = 100K<br />
<br />
* Optimierung bleibt zunächst einmal im default - hier muss im allgemeinen vorsichtig sein, default einstellungen sind das beste was Herr Roland Clauß damit hinbekommen hat.<br />
<br />
* lambda DSSIM = 0.200 - 28% L1<br />
* Zwischenspeichern kann man bei z.B. 45K iteration (kann, muss aber nicht) Herr Roland Clauß wartet einfach die zwei Stunden für die Iterationen<br />
* dann starten<br />
* jetzt werden die Splats gesetzt und orientieren sich immer näher in iher Anpassung an die originalBilder<br />
* der SFM-DAtensatz der reingeladen wird, muss sehr präzise sein - Collmap, Glowmap, RC, - das lichtfeldstudio macht kein matching, rechnet einfach nur seine Daten durch. <br />
<br />
* ply - Standardformat für Gaussain Splats - Tabellenformat, weil es auch offen ist und ergänzungen gemacht werden können. <br />
<br />
<br />
* Wichtig!<br />
** MipFilter und Undistort sind die Stolperfallen bei Lichtfeldstudio<br />
** Bei RC - mind. die höchste Bildauflösung nehmen oder besser noch eine höhere Auflösung wählen, da sonst das Abbildnen einer Bildmatrix beim Abbilden auf eine andere Verluste aufkommen. <br />
<br />
* Bsp. Kellergewölbe mit GCPs (Ground control points) per Tachi einmelssen und drüber legen<br />
<br />
* importieren über Colmap (https://colmap.github.io/) - <br />
<br />
* Postshot<br />
** Camera poses = import<br />
** limit image size = ausmacen<br />
** Start training = ausmachen - wenn wir importieren, wird der Bereich des Intresses festgelegt<br />
** max. splat count = 15M<br />
** Region of Interest einstellen - Edigt-Modus: CropBox erstellen - diese auf das Objekt ziehen/beschränken, für diese CropBox bekommen wir Werte die dann für die Region of Intrest verwendet werden können - diese CropBox kann interaktiv verändert werden, es wird lediglich in der Box Splats generiert. <br />
dann noch 100 000 / 100 K Schritte/interationen<br />
** dann auf Start und loslegen<br />
** durch die CropBox wir der Hintergrund nicht mit abgebildet <br />
<br />
<br />
=== Fragen ===<br />
* kannst du noch mal auf den Einzelkämpfer eingehen? lichtfeld studio oder Postshot? <br />
* beide Software sind Einzelkämpfer<br />
<br />
* Gaussian Splat funktioniert eigentlich nur mit Nvidia-Grafik<br />
<br />
* andere Software, OpenSource Alternativen? - nicht für windwos, für Linux: <br />
* nerfstudio https://docs.nerf.studio/ (danke!)<br />
<br />
* Reflektionen: Problemstellung/Frage: Beispiel: Die Reflektionen sind im Objekt, die Splats werden angeordnet wo sie in der Rückführung im Bild den kleinsen Fehler ergeben, dadurch wird die Spiegelung im Objekt verortet/ Physikalisch u.U. korrekt<br />
<br />
= Sonstiges =<br />
<br />
== Offene Runde ==<br />
<br />
* 05. - 07.11. Denkmal Leipzig<br />
* https://www.denkmal-leipzig.de/de/<br />
* gemeinsam mit Mutec: https://www.mutec.de/de/ 05.-06.11.2026<br />
* Fachtagung und Fachvorträge sind ebenfalls vertreten<br />
<br />
== Termine ==<br />
* 08.07.: ??? <br />
* 12.08.: ??? <br />
* 16.09.: ???</div>Robertpaesslerhttps://ag3d.org/index.php?title=Vorlage:Werkstattbericht&diff=2205Vorlage:Werkstattbericht2026-09-09T08:36:19Z<p>Robertpaessler: </p>
<hr />
<div><includeonly><br />
Protokoll des AG3D-Treffens vom {{{Datum|nicht angegeben}}}<br />
<br />
= Informationen zur AG3D =<br />
<br />
* Mailingliste abonnieren: <https://www.listserv.dfn.de/sympa/subscribe/ag3d><br />
* Protokolle: <https://ag3d.org/index.php/Protokolle><br />
* Videos: <https://www.youtube.com/channel/UCgacyn-2vUVvVG3tySHpovA><br />
* Tassen-Benchmark: <https://ag3d.org/index.php/Tassenbenchmark><br />
* Miro-Board: <https://miro.com/app/board/o9J_l-VOz-g=/><br />
<br />
= Werkstattbericht =<br />
'''{{{Titel|Werkstattbericht}}}'''<br />
<br />
* '''Datum:''' {{{Datum|nicht angegeben}}}<br />
* '''Vortragende Person(en):''' {{{Vortragende|nicht angegeben}}}<br />
* '''Institution:''' {{{Imstitution|nicht angegeben}}}<br />
* '''Kurzbeschreibung:''' {{{Kurzbeschreibung|nicht angegeben}}}<br />
* '''Kategorien:''' {{{Kategorien|nicht angegeben}}}<br />
</includeonly><br />
<br />
<noinclude><br />
== Verwendung ==<br />
<br />
Die Vorlage wird folgendermaßen eingebunden:<br />
<br />
<pre><br />
{{Werkstattbericht<br />
|Titel = Titel des Werkstattberichts<br />
|Datum = 12. August 2026<br />
|Vortragende = Vorname Nachname, Vorname Nachname<br />
|Institution = Institution<br />
|Kurzbeschreibung = Kurzbeschreibung<br />
|Kategorien = Kategorien<br />
}}<br />
</pre><br />
</noinclude></div>Robertpaesslerhttps://ag3d.org/index.php?title=Vorlage:Werkstattbericht&diff=2204Vorlage:Werkstattbericht2026-09-09T08:33:36Z<p>Robertpaessler: </p>
<hr />
<div><includeonly><br />
Protokoll des AG3D-Treffens vom {{{Datum|nicht angegeben}}}<br />
<br />
== Werkstattbericht ==<br />
'''{{{Titel|Werkstattbericht}}}'''<br />
<br />
* '''Datum:''' {{{Datum|nicht angegeben}}}<br />
* '''Vortragende Person(en):''' {{{Vortragende|nicht angegeben}}}<br />
* '''Institution:''' {{{Imstitution|nicht angegeben}}}<br />
* '''Kurzbeschreibung:''' {{{Kurzbeschreibung|nicht angegeben}}}<br />
* '''Kategorien:''' {{{Kategorien|nicht angegeben}}}<br />
</includeonly><br />
<br />
<noinclude><br />
== Verwendung ==<br />
<br />
Die Vorlage wird folgendermaßen eingebunden:<br />
<br />
<pre><br />
{{Werkstattbericht<br />
|Titel = Titel des Werkstattberichts<br />
|Datum = 12. August 2026<br />
|Vortragende = Vorname Nachname, Vorname Nachname<br />
|Institution = Institution<br />
|Kurzbeschreibung = Kurzbeschreibung<br />
|Kategorien = Kategorien<br />
}}<br />
</pre><br />
</noinclude></div>Robertpaesslerhttps://ag3d.org/index.php?title=Vorlage:Werkstattbericht&diff=2203Vorlage:Werkstattbericht2026-09-09T08:31:33Z<p>Robertpaessler: </p>
<hr />
<div><includeonly><br />
== Werkstattbericht ==<br />
'''{{{Titel|Werkstattbericht}}}'''<br />
<br />
* '''Datum:''' {{{Datum|nicht angegeben}}}<br />
* '''Vortragende Person(en):''' {{{Vortragende|nicht angegeben}}}<br />
* '''Institution:''' {{{Imstitution|nicht angegeben}}}<br />
* '''Kurzbeschreibung:''' {{{Kurzbeschreibung|nicht angegeben}}}<br />
* '''Kategorien:''' {{{Kategorien|nicht angegeben}}}<br />
</includeonly><br />
<br />
<noinclude><br />
== Verwendung ==<br />
<br />
Die Vorlage wird folgendermaßen eingebunden:<br />
<br />
<pre><br />
{{Werkstattbericht<br />
|Titel = Titel des Werkstattberichts<br />
|Datum = 12. August 2026<br />
|Vortragende = Vorname Nachname, Vorname Nachname<br />
|Institution = Institution<br />
|Kurzbeschreibung = Kurzbeschreibung<br />
|Kategorien = Kategorien<br />
}}<br />
</pre><br />
</noinclude></div>Robertpaesslerhttps://ag3d.org/index.php?title=Vorlage:Werkstattbericht&diff=2202Vorlage:Werkstattbericht2026-09-09T08:30:22Z<p>Robertpaessler: </p>
<hr />
<div><includeonly><br />
== Werkstattbericht ==<br />
'''{{{Titel|Werkstattbericht}}}'''<br />
<br />
* '''Datum:''' {{{Datum|nicht angegeben}}}<br />
* '''Vortragende Person(en):''' {{{Vortragende|nicht angegeben}}}<br />
* '''Institution:''' {{{Imstitution|nicht angegeben}}}<br />
* '''Kurzbeschreibung:''' {{{Kurzbeschreibung|nicht angegeben}}}<br />
* '''Kategorien:''' {{{Kategorien|nicht angegeben}}}<br />
</includeonly><br />
<br />
<noinclude><br />
== Verwendung ==<br />
<br />
Die Vorlage wird folgendermaßen eingebunden:<br />
<br />
<pre><br />
{{Werkstattbericht<br />
|Titel = Titel des Werkstattberichts<br />
|Datum = 12. August 2026<br />
|Vortragende = Vorname Nachname, Vorname Nachname<br />
}}<br />
</pre><br />
</noinclude></div>Robertpaesslerhttps://ag3d.org/index.php?title=Vorlage:Werkstattbericht&diff=2201Vorlage:Werkstattbericht2026-09-09T08:25:34Z<p>Robertpaessler: </p>
<hr />
<div><includeonly><br />
== Werkstattbericht ==<br />
'''{{{Titel|Werkstattbericht}}}'''<br />
<br />
* '''Datum:''' {{{Datum|nicht angegeben}}}<br />
* '''Vortragende Person(en):''' {{{Vortragende|nicht angegeben}}}<br />
</includeonly><br />
<br />
<noinclude><br />
== Verwendung ==<br />
<br />
Die Vorlage wird folgendermaßen eingebunden:<br />
<br />
<pre><br />
{{Werkstattbericht<br />
|Titel = Titel des Werkstattberichts<br />
|Datum = 12. August 2026<br />
|Vortragende = Vorname Nachname, Vorname Nachname<br />
}}<br />
</pre><br />
</noinclude></div>Robertpaesslerhttps://ag3d.org/index.php?title=AG-Treffen_2026/04/15&diff=2200AG-Treffen 2026/04/152026-09-09T08:20:58Z<p>Robertpaessler: Robertpaessler verschob die Seite AG-Treffen 2026/04/15 nach AG-Treffen 2026/04/15: Vom Einzelobjekt zur Massendigitalisierung</p>
<hr />
<div>#WEITERLEITUNG [[AG-Treffen 2026/04/15: Vom Einzelobjekt zur Massendigitalisierung]]</div>Robertpaesslerhttps://ag3d.org/index.php?title=AG-Treffen_2026/04/15:_Vom_Einzelobjekt_zur_Massendigitalisierung&diff=2199AG-Treffen 2026/04/15: Vom Einzelobjekt zur Massendigitalisierung2026-09-09T08:20:57Z<p>Robertpaessler: Robertpaessler verschob die Seite AG-Treffen 2026/04/15 nach AG-Treffen 2026/04/15: Vom Einzelobjekt zur Massendigitalisierung</p>
<hr />
<div>[[Kategorie:Protokolle 2026|09]]<br />
AG3D interaktives Protokoll vom 15.04.2026, 10:00 Uhr<br />
<br />
= Informationen zur AG3D =<br />
<br />
== Neue Mitglieder ==<br />
<br />
* Jan Peuckert (Münzkabinett Berlin)<br />
* Johannes Eberhardt (Münzkabinett Berlin)<br />
* Maria Anastasiadou (Heidelberg, byzantinische Siegel)<br />
<br />
== Links & Ressourcen ==<br />
* Wiki: <https://ag3d.org><br />
* Mailingliste abonnieren: <https://www.listserv.dfn.de/sympa/subscribe/ag3d><br />
* Protokolle: <https://ag3d.org/index.php/Protokolle><br />
* Videos: <https://www.youtube.com/channel/UCgacyn-2vUVvVG3tySHpovA><br />
* Tassen-Benchmark: <https://ag3d.org/index.php/Tassenbenchmark><br />
* Miro-Board: <https://miro.com/app/board/o9J_l-VOz-g=/><br />
<br />
= Werkstattbericht Roland Clauß : Vom Einzelobjekt zur Massendigitalisierung: Hochpräzise, automatisierte 3D-Erfassung archäologischer Kleinfunde mit dem CyberGlobe-System =<br />
<br />
== Video ==<br />
<youtube>https://youtu.be/Jf3WHUF1UBU</youtube><br />
<br />
* https://dr-clauss.net/cyberglobe/ <br />
* www.dr-clauss.de<br />
<br />
* Clauss highest resolution´ gibt es schon über 30 Jahre, Familienunternehmen - alles aus eigener Hand -> großer Erfahrungsschatz<br />
* 2006 : Kunstwerke hochauflösend digitalisiert (Abendmahl, Mona Lisa, etc.)<br />
* In-House Optik Labor und Produktion - sehr hohe Vertigungstiefe = ("nur was man selber macht, hat man wirklich Einfluss drauf") z.B. Motoren werde <br />
* selbst hergestellt, bis zum kleinen Kabel (wichtig! für ruhig laufende Drehteller.)<br />
* 2010 Laserphotogrammetrie (Bergbau)<br />
* Produktion von Motoren, Drehteller und-bühnen, Panoramaköpfe (Bestseller), bildbasierte Fern-Inspektionsysteme, Laserscanner, Systeme für Forensik, Wärmebildkameras, Videogrammetrie (für Pyrotechnik) - fyi: jedes Feuerwerk ist von der BAM geprüft und dafür wurde das System von Clauss genutzt.<br />
* Drehbühne/-teller kann punktuell mit bis zu 400 kg belastet werden. <br />
* Kunstmuseum Basel nutzt "piXplorer 500" für Rundgänge im Museum, auch Deutschlandweit in der Forensik im Einsatz - Ein Gigapixel als auflösender Standard<br />
* Live Darstellung Cyber-Globe 3D Scanner (https://dr-clauss.de/produkt/cyberglobe/ )<br />
* Büste, Nofretete Darstellung: glänzende Oberfläche, kräftige Farben - start 10:30 Uhr - Aufnahme soll etwa 10 min dauern - wurde mit einem Knopf gestartet, fertig.<br />
* Bilder wurden auf Speicherkarte gespeichert <br />
* Software (Rodeon) wird geöffnet, Stack reinkopiert, Endfile benennen und Start drücken<br />
* Rodeon ist selbst entwickelt, Algorithmus ist bekannt<br />
* Käfig/Korb wird erst mal mit berechnet und im Programm dann beschnitten bevor es texturiert wird<br />
* RODEONprocessor mit Batch<br />
<br />
* 3D Modelle und Gaussian Splats sind zu generieren, Genauigkeit 30 Mikrometer<br />
* passt in einen "normalen Kombi" Kofferraum, recht portabel, Kugeldurchmesser von 1 Meter<br />
* Objekte bis etwa Fußball-groß<br />
* System ist auf einer Trägerplatte montiert für den transport. Aufbau wird das System um 90° gedreht, aufgestellt und die Träerplatte abgebaut, dann werden noch Lichter etc. pp angeschlossen und System ist aufgebaut.<br />
* 200 Watt LED Licht Leistung, 4 Lampen, hoher Color Index, hohe Farbqualität<br />
* es wird kein Licht im UV- und im IR-Bereich ausgestrahlt, u.U. aus konservatorischer Sicht wichtig/interessant<br />
* Diffuser Hintergrund (Halbrunde milchige Kugel hinter dem Kamera-System)<br />
* Objekte sollten mittig zentriert sein, ist zumindest hilfreich für Auflösung<br />
* transparenter höhenverstellbarer Objektträger<br />
* 144 vermessene kalibrierte metrologische Messmarken<br />
* Objekt ist immer 1:1 in Originalmaßen gescannt<br />
* "Objektkorb" kann ausgetauscht werden, Wechsel zu Insektenhalter oder anderen Spezialhaltern<br />
Bildverarbeitung "der Flut an Bildern" mit Batchsystem (über Nacht verarbeiten, vollautomatisch)<br />
* EINFACHSTE batchverarbeitung - somit keine undurchsichtigen Algorithmen <br />
* Kameraobjektive können ausgetauscht werden für kleinere Objekte, andere Brennweite<br />
* vers. Auflösungen und Brennweiten mit vers. Objektiven möglich - dazu dann unterschiedlich große transparente Teller/Objektträger, sodass die Marker im Bild sind bei kleineren Objekten<br />
* Transparenter Objektträger:<br />
** bekannt ist, Objekt umzulagern / drehen, um von beiden Seiten das Objekt aufzunehmen und dann in der Bearbeitung wieder zusammenzusetzen - in sich bewegliche Objekte<br />
** andere Lösung: Glasobjektträger, führt aber zu Farbveränderungen, Transmissionsspektrum, weiteres Problem sind Reflexionen und Doppeltreflexionen<br />
mit Polfilter ist Reflexion zu unterdrücken, aber bekommt es nicht komplett weg, auch nicht mit Kreuzpolarisation<br />
* größtes Problem der Glasplatte ist die optische Brechung (Farben könnten korrigiert werden), was zu einer Verzerrung des Objektes führt: Doppelte Brechung an zwei Grenzflächen, Problem des Strahlengangs welcher ja das eigentliche Objekt detektieren soll, aber durch das Glas verzerrt (Brechungseffekte) wird: Brown-Conrady-Modell<br />
<br />
* Cyber-Globe: kein Glas, von oben wie unten in einem Rutsch Aufnahme des Objektes<br />
* Cyber-Globe benutzt Spezialkunststoff, Dicke von 120 mikrometer, belastbar bis 20 kg, 1,3 Brechungsindex, hohe transluzens (95%)<br />
* Brechung an Grenzfläche ist vorhanden, aber viel niedriger als bei einer Glasfläche: Fehler bei etwa 0,2 Pixel<br />
* Die Materialstärke macht den Unterschied zum Glas (vgl. Glas mit 0,12mm Stärke würde nicht sehr stabil sein)<br />
* "Spezialkunststoff": säurebeständig, ... <br />
* Wichtig! Fehlerquotient ist nicht = 0 - im Vergleich aber verschwindent gering, liegt bei 0,02 pixel (?) - 0,2 Pixel<br />
* metrologische Genauigkeit nach VDI/VDE 2634 Blatt 3 geprüft<br />
<br />
* Beispiele<br />
** "Das Mammutle" - Material: Elfenbein, transluzente Oberfläche, <br />
*** längere Brennweite bedingt geringe Tiefenschärfe -> Lösung Focus-Stacking = 40 Bilder pro Stapel, 522 Stapel<br />
*** ca. 90 Minuten Aufnahmezeit, 40 Bilder pro Stapel, 522 Stapel, 20.880 Einzelbilder<br />
*** Berechnung des Modells - hat durch Focusstacking "etwas" länger gedauert<br />
*** Berechnungsdauer ca. 2,5 Std.<br />
** Antike Keramik (Hochschule Marburg)<br />
** Gegenstände der Alltagskultur in Hessen<br />
*** Scherben, als Cluster, mehrere Scherben auf dem Trägerteller (Uni Heidelberg?), in einem Rutsch mehrere Objekte aufnehmen<br />
*** https://samples.dr-clauss.de/cyberglobe/scherben/<br />
** Byzantinische Keilschrifttafeln<br />
** mit Fokusstack erstellt<br />
** Festzustellen: Fokus-Stacking ist weiterhin Stand der Dinge um hochauflösende Bilder zu bekommen!<br />
<br />
* Grenzen ausgestet: Kaffeebohne<br />
** 450 dpi = 20 mikrometer<br />
** 8000 dpi = 3 Mikrometer - Bsp. Kaffeebohne<br />
<br />
* Internetpräsenz<br />
* Geometrie reduzierung für Internetpräsenz: Lösung ist die Normal-Map z.B. bei SketchFab (hier liegt die Begrenzung glaube ich bei 500MB) <br />
* 3DHOP - Nexusformat kann Millionen Polygone darstellen - da die Geometrie gestreamt wird. <br />
* Nexusformat ist opensource und 3DHOP ist kostenlos<br />
<br />
* Flechte, Organische Materialien, Haare, etc. pp., Schiff mit Stoff, Fäden, <br />
** !!!!! Gaussian splatting !!!! - Bsp. Flechte - kann nicht von Polygonen abgelichten werden.<br />
** https://samples.dr-clauss.de/cyberglobe/flechte2/<br />
* Rauchfrau (Haare) https://superspl.at/scene/2cd2e7f5 <br />
<br />
* Münze: https://skfb.ly/prsro<br />
<br />
<br />
== Fragen ==<br />
<br />
* Besteht die Möglichkeit UV- bzw. IR-Licht zu nutzen, um "nicht-Sichtbares" im 3D-Modell sichtbar zu machen? z.B. Bemalung, Farbfassungen - (Antwort: im Nahbereich besteht die Möglichkeit - es fehlt aber noch Erfahrung, Stefen Bauer, Forschung, steht an. NIR und Nah-UV ist kein Problem, Objektträger hat keinen Einfluss - SIR-Bereich fehlt die ERfahrung)<br />
<br />
* Verständnisfrage: Insekten-Digitalisierung vs. 30 Mikrometer (Genauigkeit) - ist diese nicht noch höher, damit Fühler etc. dargestellt werden können. (vgl. mir bekannte Systeme mit bis 15 Mikrometer Punktabstand im 3D-Modell kann so feine Strukturen nicht darstellen<br />
** kleiner Drehteller - bis zu 3 mikrometer Auflösung mit nem 90er Objektiv<br />
** Material des Objektträgers - (kommen wir sicherlich noch zu:) STichwort: Lichtbrechung, Spiegelung, Strahlengang der das Objekt erfassen muss - kein ** Glas! - Glasträger verändert den Farbwert - Lichtwellen<br />
<br />
* kann man verschiedene Brennweiten bei einem Objekt einsetzen? (Antwort: nicht vorgesehen, man kann das machen, wird aber derzeit nicht unterstützt von der Software)<br />
<br />
* gibt es ein Drehtellersystem, das nur Drehung und Kameraauslösung synchronisiert (Stichwort: Finanzierungsmöglichkeiten, flexible Module, <br />
Antwort: werden noch hergestellt, bsp. steht in Leipzig Naturkundemuseum eine Variante www.clauss.museum Bsp.)<br />
<br />
* "Verdreckung" oder Kratzer der Trägerplatte, Probleme? <br />
* Antwort: der Objektträger kann zerkratzen, kann schmutzig werden... diese Dinge bilden sich im Modell mit ab. wenn zu viele Kratzer Trägerplatte austauschen, etwa 200 Euro Ersatz<br />
* Ersatz mit Arbeit neu zu bespannen - Ring wird eingesendet und dann neu bespannt. <br />
* Material: kann nicht genau genannt werden. größeres Entwicklerteam. <br />
<br />
* RAW-Formate? Focus-STacking bei über 20.000 Bildern - wie groß ist die Datenmenge? GB-Bereich?<br />
* Datensatz: bsp. das Mammutle 140 GB<br />
<br />
* Anzahl Fotos für Fokusstacking, wie abgeleitet? Idee/mögliche Antwort: evtl. DOF-Master = Objektdimension zum Schärfebereich - ein Objekt kann einmal als Probe abgefahren werden, vom vorderen Fokuspunkt bis zum letzten Fokuspunkt, um das Objek von vorne bis hinten abzubilden.<br />
* Objekt ist skaliert anhand der Passmarken<br />
<br />
* Kann man Reflektionsmaps mit erstellen - gibt es an der Stelle EInschränkungen welche Objekte gescannt werden können<br />
* Antwort: glänzende Objekte sind nicht problematisch! - schwierig sind homogene Oberfläche, wo keine Detail detektiert werden können (noch! - es wird ein erweiterungskitt geben, die diesen Problem lösen werden) <br />
* Es werden keine Reflektionmaps erstellt. Aufnahme der Geometrie mit Textur und runtergerechnet bekommt man noch eine normalpmap <br />
<br />
* Spiegelung der Passarken (gute Frage!) - Maskierung/ Maskenerstellung mit unterschiedlichen Hintergrundfarben (weiß - Schwarz vom Käfig?)<br />
* Spiegelung der Passmarken sind nicht sichtbar/hat keinen Einfluss auf die Berechnung, auf dem Bildschirm waren die Passmarken auf der Unterseite zu sehen (keine Spiegelung)<br />
<br />
* Wird mit Depth-Maps gearbeitet? Maskierungen für unscharfe Bereiche? <br />
* Es wird der Hintergrund zunächst teilweise mitberechnet<br />
<br />
* Spezifikation des PCs<br />
** 3060 GPU von<br />
** 64 GB RAM<br />
** 64bit <br />
** Windows 10 und höher<br />
<br />
<br />
* Welches Programm berechnet das Modell? ( RODEONprocessor mit Batch)<br />
* open cv - wird drauf zurückgegriffen - es wird Basecolour /_Albedo als Basis ausgegeben<br />
<br />
* Welches Programm stackt die Bilder (Helicon Focus? oder alles aus eigener Hand?) <br />
* ist HeliconFocus im Hintergrund<br />
<br />
*Viewer? sieht nach 3DHOP / ATON aus? (unten steht made with cyber globe ...???) Antwort: 3DHOP mit Nexus Format .nxs für Streaming mit dynamischer Nachladung der Geometrie<br />
<br />
* Im Ergebnis: Darstellung des Hintergrundes? Design? kann auch neutral sein? <br />
* kann auch neutral sein. <br />
<br />
* Welche Auflösung hat die Textur? Die Textur wurde nicht nachbearbeitet? jedweder Punkt auf dem Objekt ist scharf dargestellt, augenscheinlich - ich sehe keine Fehler (z.B. Schwammigkeit) in der Textur.<br />
* 16k x 16k<br />
<br />
* Können die Modelle angeschaut werden - als 3D-Modell, nicht als Video? Link evtl. zur Verfügung stellen?<br />
<br />
* Werden die Modelle in der Geometrie für Internetdarstellung/ Präsentation reduziert? Antwort siehe Internetpräsenz / 3DHOP streaming<br />
<br />
* Gibt es eine log-Datei für die Berechungsparameter für das 3D-Modell oder einen Report zur Qualität der Berechnung des 3D-Modells? Antwort: ja gibt es, für jeden Prozess kann man die log Datei anschauen, direkt im Programm, auch für jede Marke geometrische Abweichung, Kameraposition und Parameter<br />
<br />
* Objektmaterial, Gold Beispiel, gibt es Probleme bei glönzenden Materialien? Antwort: gibt Oberflächen die gut gehen und welche die schwierig sind, Glanz an sich nicht das Problem, wird in der Berechnung wegrgerechnet / maskiert. Schwieriger, wenn keine Oberflächeninfos vorhanden sind, einfarbig, keine Texture etc. ABER: Erweiterungskit kommt in den nächsten Wochen, das dieses Problem löst<br />
<br />
* Fokusstacking Probleme? Muss berücksichtigt werden, es muss in sehr fein abgestuften Schritten durchgeführt werden<br />
<br />
* Kosten: 29.800 für gesamtes Basissystem<br />
<br />
*Links zu Beispielen:<br />
** Flechte: https://samples.dr-clauss.de/cyberglobe/flechte2/<br />
** Scherben: https://samples.dr-clauss.de/cyberglobe/scherben/<br />
** Münze: https://skfb.ly/prsro<br />
<br />
= Offene Runde =<br />
<br />
== Sonstiges ==<br />
<br />
die nächsten Termine<br />
<br />
* 27.05.: Florian Thiery : Von der Hosentasche in den Wissensgraph? FAIRification-Workflow: Smartphone – 3D Modell – FAIR Digital Object – SquirrelBase <br />
* 24.06.: ??? <br />
* 08.07.: ??? <br />
* 12.08.: ??? <br />
* 16.09.: ??? <br />
<br />
<br />
weitere AG3D Themen: Gaussian Splatting (frühere Vorträge: https://ag3d.org/index.php?search=gaussian&title=Spezial%3ASuche&go=Seite )</div>Robertpaesslerhttps://ag3d.org/index.php?title=AG-Treffen_2026/05/27&diff=2198AG-Treffen 2026/05/272026-09-09T08:18:11Z<p>Robertpaessler: Robertpaessler verschob die Seite AG-Treffen 2026/05/27 nach AG-Treffen 2026/05/27: Von der Hosentasche in den Wissensgraph</p>
<hr />
<div>#WEITERLEITUNG [[AG-Treffen 2026/05/27: Von der Hosentasche in den Wissensgraph]]</div>Robertpaesslerhttps://ag3d.org/index.php?title=AG-Treffen_2026/05/27:_Von_der_Hosentasche_in_den_Wissensgraph&diff=2197AG-Treffen 2026/05/27: Von der Hosentasche in den Wissensgraph2026-09-09T08:18:11Z<p>Robertpaessler: Robertpaessler verschob die Seite AG-Treffen 2026/05/27 nach AG-Treffen 2026/05/27: Von der Hosentasche in den Wissensgraph</p>
<hr />
<div>[[Kategorie:Protokolle 2026|08]]<br />
AG3D interaktives Protokoll vom 27.05.2026, 10:00 Uhr<br />
<br />
<br />
= Informationen zur AG3D =<br />
<br />
== Links & Ressourcen ==<br />
* Wiki: <https://ag3d.org><br />
* Mailingliste abonnieren: <https://www.listserv.dfn.de/sympa/subscribe/ag3d><br />
* Protokolle: <https://ag3d.org/index.php/Protokolle><br />
* Videos: <https://www.youtube.com/channel/UCgacyn-2vUVvVG3tySHpovA><br />
* Tassen-Benchmark: <https://ag3d.org/index.php/Tassenbenchmark><br />
* Miro-Board: <https://miro.com/app/board/o9J_l-VOz-g=/><br />
<br />
= Werkstattbericht Florian Thiery : Von der Hosentasche in den Wissensgraph? FAIRification-Workflow: Smartphone – 3D Modell – FAIR Digital Object – SquirrelBase =<br />
<br />
== Video ==<br />
<youtube>https://youtu.be/K9M4mIP0mZg</youtube><br />
<br />
== Protokoll ==<br />
<br />
* LOD<br />
* Federated Knowledge Graph Ecosystem<br />
* Mix von LOD (RDF), Wikibase und FDO<br />
* https://squirrelbase.wikibase.cloud/wiki/Main_Page<br />
* Squirrel Implementation allgemein<br />
* Bsp. MD.cff<br />
* Files and Roles<br />
* FDOx<br />
* SquirrelBase als Hub<br />
* Ogham in 3D Projekt: https://ogham.celt.dias.ie/ <br />
* Linked Open Ogham Data: https://ogham.link/ <br />
* allgemein: RESEARCH squirrel ENGINEERS network: https://squirrel.link/ <br />
* App für die "Hosentasche": https://www.kiriengine.app/<br />
<br />
== Fragen ==<br />
<br />
* Robert: Du hast gesagt relativ einfach Systeme, die so schon da sind, die müsste man nur zusammen bekommen. Du hattest jetzt viele Jahre Zeit da rauszufinden, wo du landen möchtest. Wenn ich nicht weiß, was ich am Ende haben möchte, wie fang ich da an?<br />
** Florian Thiery: Ich sehe es ein bisschen an Caroline, sie ist in OpenStreetMap hineingeboren, das ist das erste - Es kommt darauf an, wo man her kommt, je nachdem wo man her kommt, dann fallen einem Sachen einfacher, wenn man bereits mit Daten zu tun hatte ist das einfacher, das muss man einfach lernen. Gerade im 3D finde ich cool, dass man da nicht viel mitbringen muss, weil die da schon einiges mit bringen. Früher bei uns im Studium, da musste man viel mit Try und Error arbeiten. Ist die Frage, wo man ist, wenn man in der Uni-Sammlung ist, dann hat man einen anderen Fokus. Es kommt drauf an in welcher Community man unterwegs ist, weil da ist auch der Fokus ein anderer. Diese Übergeordneten Konzepte in diesen Communities können zusammengebracht werden. Denn die unterschiedliche Semantic ist oft ein Problem, denn viele Leute wissen nicht, dass es bestimmte Software gibt oder wissen auch nicht, wonach sie suchen müssen, um diese Software zu finden. Früher hat man oft gedacht, die Technologie ist noch nicht so weit also müssen wir uns nicht drum kümmern. Jetzt ist es aber so, dass wir ein Angebot haben, aber oft wissen die Leute nicht, was sie eigentlich machen möchte. Das heißt wir brauchen Leute, die ihnen helfen, dass sie wissen, was sie überhaupt haben wollen. Du brauchst vor allem wie bei allen technischen Dinge, die Komponente Mensch, die alle Dinge zusammen bringt und eben zu fokusieren und auch die Terminologie Dinge zu beschreiben und Communities zusammen zu bringen. Also ich weiß nicht, was meine Kollegen von Soda dazu denken. Aber es gibt Arbeit ja.<br />
<br />
* Robert: Es wäre besser, wenn es einfachere Steckverbindungen geben würde, dass man alles miteinander verbinden könnte.<br />
** Florian: Hab ich leider keine einfache Lösung. Es gibt auch Whisky, was ich reinwerfen könnte. Es gibt immer ein Semantic System, aber dann ist die Frage, wie man die anderen Daten zusammenbringt und das geht dann nicht, weil es nicht die Steckverbindungen gibt. Jedes System hat auch seine Vor und Nachteile. Ich bin da immer heil froh, wenn es da Lösungen gibt. Ich nehme da immer Wikibase.<br />
<br />
* Clarissa: Kundegespräch - meiste Zeit geht drauf rauszufinden, was der Kunde will. KI könnte so eine Steckverbindung sein.<br />
** Florian: Die Entwicklung von der KIRI Engine war ja auch eine Interessante Sache, die kamen zunächst gar nicht auf die Idee, dass es auch für Culture Heritage sein könnte, die dachten, dass wäre nur was für Interior Design. - So sind wir, also Caroline und ich dann in Kontakt gekommen und Also die Ann Caroline, hat dann auch eben ihre Vorträge gemacht und so sind wir dann auch in Kontakt gekommen eben für Wikipage. Also man kommt dann von Hölzchen auf Stöckchen, was ich noch nicht ran gekommen bin ist mit KI zu programmieren. Da ist es dann praktisch, wenn man dann von der Informatik kommt. Aber, was wichtig ist, man muss wissen, was man will! Das heißt man muss selbst wissen, was wichtig ist und was man will. Ohne die Punkte, die mir wichtig wären könnte ich die KI nicht füttern. Das positive ist, dass der menschliche Part nicht unwichtig wird. Die KI hilft nur dabei. Wenn du aber mit Mist von Anfang an arbeitest, dann wird auch nur Mist weiter reingetragen. KI hat also zwei verschiedene Dinge, KI ist dabei nur ein Tool.<br />
<br />
* Clarissa: Guter Punkt, dass die Komponente Mensch nicht wegfällt. Ist immer noch wichtig zu reviewen.<br />
** Florian: Ohne richtige Kenntnisse wie Structure for Motion funktioniert oder generell 3D, dann funktioniert eben das Programm auch nicht. Da merkt man halt schon, dass KI halt auch nur dabei hilft. Wenn man eben da nicht die Ingenieurkenntnisse hat, dann halluziniert eben die KI und das gab es eben früher nicht. Man braucht trotzdem die fundierten Grundkenntnisse. Das bleibt nicht aus. Das ist auf der einen Seite gut, dass eben die Jobs erhalten bleiben. Auf der anderen Seite muss man in den Humanities eben immer validieren, was man da macht. Ich weiß nicht Louise wie ihr das seht.<br />
** Louise: Ich kenn das eben aus dem 3D Bereich, dass man sagen muss, dass das eben nicht das Original ist und nur ein Abgleich. Das ist immer noch ein Ding.<br />
<br />
* Nochmal zurück zu dem Vortrag, das ist ja an sich relativ simpel. Habt ihr da eine Dokumentation, wie ihr von einem Teil zum Nächsten kommt? Also sie haben irgendeine App, wo man ein 3D-Modell erstellt und dann holt man eine Datenbank. Also wie kommt man da rein? Gibt es was worauf ihr referenziert?<br />
** Florian: Du sprichst wieder das Thema Dokumentation an. Nein, das haben wir leider noch nicht. Ich versuche das immer in NFDI einbaue. Ich versuche immer einen semi-automatischen Prozess haben, also dass man einen Python-Script hast und dann ausführst und dann -blopp - hat er das alles gemacht. Die Idee wäre schon, dass ich da einen Workflow einbaue, der mit wenigen Programmierkenntnissen sich ihre Komponenten zusammen bauen können. Natürlich ist im Zweifelsfall wird die Squirrel-Base angefragt, dann holt man sich das da raus und tut das Turtle-Fille schreiben und dann kriegt man wupp alle Wiki-Links und alles zusammen, das wäre meine Idee, wie man Leute damit bringen könnte, die mit ein bisschen Affinität das hinkriegen können. Aber gerade Dokumentation ist schwierig. Mittlerweile ist das mit KI einfacher, aber ich bin da auch immer so einer bis zum Stand mach ich das, aber wenn das nicht die Hauptbeschäftigung ist, dann möchte man lieber das Projekt weiter bringen, als die Dokumentation zu schreibe. Klar, um das an den Mann zu bringen - da guck ich in Richtung SoDa - wenn wir das zusammen machen könnten, dann würde wir das bestimmt hinkriegen. Es ist ja auch nur eine Idee, wenn es eine besser gibt - top, dann nehm ich die.<br />
<br />
* Louise: Gerade die Basic-Funktion sind schon wichtig. Dass man da Arbeit reinstecken muss, eben das zu Dokumentieren und umzusetzen, dass man dann sieht, dass es eben auch gute Ergebnisse gibt. Eben dass man auch sieht, was zusammenhängt.<br />
** Florian: Ich hatte das an den Oldenburger 3D-Tagen vorgestellt und da gab es eine schöne AG-3D Session, sowas wäre halt eine Idee, weil ich das machen wollen würde und jeder, der mir dabei helfen möchte, der ist herzlich eingeladen mir zu schreiben. Das ist halt wieder so eine Ein-Mann-Sache, je mehr Leute dabei sind, desto eher kommt man voran und kann das bündeln. Wer mir helfen möchte, dass zu bündeln und in die Welt hinaus zu tragen, ist herzlich eingeladen mir zu schreiben.<br />
<br />
<br />
= Sonstiges = <br />
<br />
== Offene Runde ==<br />
<br />
Idee einen Langzeitvergleich von generierten 3D-Modellen von damals und heute.<br />
Clarissa Kopanitsak hat ihre Masterarbeit fertig mit dem Titel "Forschung oder Spielerei? Der Nutzen von 3D-digitalisierten technischen Artefakten am Beispiel des Schwetzinger Pumpwerkes von 1762". Eine Veröffentlichung ist geplant.<br />
Frage an alle von Sabine de Günther (jetzt SeDOA Innovation Lab -> https://diamond-open-access.de/services/sedoa-innovation-lab/): Gibt es Zeitschriften, die bereits navigierbare 3D-Modelle OA publizieren ? HIntergrund ist eine mögliche Fallstudie zur Integration von 3D in Publikationen (disziplinenübergreifend) <br />
Maastricht, Pure 3D-Modelle<br />
https://modelviewer.dev/<br />
https://3d.si.edu/voyager-story-standalone-> Werkstattbericht<br />
<br />
== Ternine ==<br />
<br />
* 24.06.: Roland Clauß – Gaussian Splats<br />
* 08.07.: ??? <br />
* 12.08.: ??? <br />
* 16.09.: ???</div>Robertpaesslerhttps://ag3d.org/index.php?title=AG-Treffen_2026/06/24_%C3%9Cberblick_%C3%BCber_die_Grundlagen_von_3D_Gaussian_Splatting&diff=2196AG-Treffen 2026/06/24 Überblick über die Grundlagen von 3D Gaussian Splatting2026-08-19T09:59:00Z<p>Robertpaessler: /* Informationen zur AG3D2 */</p>
<hr />
<div>[[Kategorie:Protokolle 2026|07]]<br />
AG3D interaktives Protokoll vom 24.06.2026, 10:00 Uhr<br />
<br />
= Informationen zur AG3D =<br />
<br />
== Links & Ressourcen ==<br />
* Wiki: <https://ag3d.org><br />
* Mailingliste abonnieren: <https://www.listserv.dfn.de/sympa/subscribe/ag3d><br />
* Protokolle: <https://ag3d.org/index.php/Protokolle><br />
* Videos: <https://www.youtube.com/channel/UCgacyn-2vUVvVG3tySHpovA><br />
* Tassen-Benchmark: <https://ag3d.org/index.php/Tassenbenchmark><br />
* Miro-Board: <https://miro.com/app/board/o9J_l-VOz-g=/><br />
<br />
= Werkstattbericht Roland Clauß : Überblick über die Grundlagen von 3D Gaussian Splatting =<br />
<br />
== Video bei YouTube ==<br />
<youtube>https://youtu.be/ADv3hwCDAos</youtube><br />
<br />
== Protokoll ==<br />
=== Theorie ===<br />
<br />
* 3D-Digitalisierung, feine Strukturen (Bsp. Käfer) wie Fühler und feine Haare könnten nicht dargestellt werden - hierfür wird Gaussian Spatting genutzt<br />
* bei Computer Tomographie werden einzelene Schichten aufgenommen, Dichte wird angezeigt in Farbe oder Graustufen<br />
* Meshmodell (Oberflächenmodell) vs. volumetrischs Modell (im Raum Schichten) bsp. CT-Daten<br />
* Prinzip seit 1991 bekannt/ Idee entstanden (Lee Westover, Sun Microsystems Inc.)<br />
* jeder Raumpunkt mit Farbinformation wird auf (2D)Bild projeziert mit Eigenschaften <br />
* Rückprojektion auf Bildfläche, Orthografische Projektion mit Filterfunktion einer Gaußverteilung (Gaußsche Filter produzieren keine Verzerrungen)<br />
* Bernhard Kerbl et al., Université Cóte d´Azur (2023) "wiederbelebt" und zur Rekonstruktion herangezogen vgl. zuvor war es lediglich eine Darstellung<br />
* wie kann man volumetrische Daten als Funktion darstellen, erforscht 2023 - hierfür wurde eine Funktion entwickelt um diese mathematisch darzustellen<br />
* man kann sich den Gaussian Splat als Ellipsoid vorstellen<br />
* Ein Gaussian Splat ist quasi unendlich, geht gen 0 erreicht diese aber nicht im dreidimensionalen Raum. <br />
* Pipeline gebaut aus Bildern eine realen Objektes zu einer virtuellen Repräsentation als volumetrische Daten<br />
* ohne Start Punktwolke (Sparse Cloud wie SfM), geht es nicht, diese sollte auch schon gut erstellt werden<br />
* aus volumetrischen Daten wird Bild wieder zurückgerechtnet, diese Bild wird mit Originalaufnahme verglichen und die Fehler dazwischen werden versucht zu minimieren<br />
* Entwicklung/Ziel: ist die Rückrechnung aufs Bild um den Fehler zu minimieren - Wahrer Punkt physisch der im Bild erfasst ist und dann volumetrisch dargestellt wird.<br />
* Verlustberechnung wird optimiert und auf alle Parameter angewendet, Splats werden optimiert<br />
* Densification - Verdichtung der Gaussian Splats - haben großen Einfluss auf das Ergebnis - hier gibt es vers. Wege diese zu erreichen<br />
* zwischen 20.000 und 100.000 Iterationsschritte werden als Schleife durchgeführt<br />
* Wichtig (kurz zusammengefasst): Gaussian Splats ist ein Ellipsoid (eine langgestreckt Sphere) sie sind fließend, haben eine Dichte, haben Farbe, sind eine große Menge, können Millionen sein und werden über iterative Prozesse, die immer wieder durchgeführt werden, um am nächsten an das Original zu heranzukommen, so dass es immer stabiler wird und es keine große Schwankungen/ Veränderungen mehr gibt<br />
* Vgl. SFM deterativ vs. iterativ - Gaussian splat kann auch in einer Sackgasse landen, sodass kein Ergebnis erstellt werden kann<br />
* Regel (eigentlich wie bei jeder Arbeit) ist die Basis gut, ist das Ergebnis gut: Möglichst viele Bilder, scharfe Bilder, präzise Anordnung beim SFM führen zu einem guten Gaussian Splat<br />
* Der Restfehler soll so klein wie möglich werden (ein Restfehler bleibt immer) hierfür muss die Basis der Aufnahme so gut wie möglich sein. <br />
* (s. Folie mit den einzelnen Iterations-Schritten) Schritt 4 - hier wird der Fehler L möglichst klein angestrebt<br />
* SH = Spherical Harmonics sorgen für Lebendigkeit im 3D-Modell (es wird nicht eine feste Farbe definiert, sondern abhänging von der Betrachtung dargestellt) SH-Basisfunktionen geht in der Regel bis zur Ordnung 3, was danach kommt ergibt häufig keinen Sinn mehr<br />
* Diese Ordnungen stellen die Blickrichtungen da, je höher die Ordnung, desto detailreicher (0=zwei / Nord Süd, 1=sechs, etc.)<br />
* Bei Ordnung 3 kann man 16 verschiedene Richtungen angeben, daher kann auch Glänzen und Reflektion dargestellt werden<br />
* L=0 - zwei Richtungen, ...<br />
* SH - sind mathematische Formeln die aus vers. Richtungen vers. Farben darstellen können, z.B. Reflektionen die sich mit verändern je nach Blickwinkel. <br />
* => Richtungsabhängie Farbdarstellungen<br />
* Empfehlung: SH beim Splatting immer in der Ordnung 3 <br />
* glänzende Oberflächen bei den Originalobjekten (z.B. Goldobjekte) - Gaussian Splat braucht die Reflektionen in Bild um diese später für die Darstellung zu nutzen<br />
* Lichtquelle ist fix und Objekt dreht sich = CyberGlobe vs. Objekt dreht sich und die Beleuchtung wandert mit der Blickrichtung (Ringlicht um/ an der Kamera) <br />
* SH-Koeffizienten geben die Farbe aus einer Bestimmten Richtung an - diese Bilden das Licht ab als Reflektion - dabei macht es keinen Unterschied ob das Licht fix ist oder sich mit der Kamera mitbewegt. <br />
* Über die Reflektion werden Oberflächeninformationen transportiert die das 3D-Modell realistischer erscheinen lassen, anders als beim SFM wo das Licht extra rausgerechnet wird<br />
* mittels pbr kann beim Mesh (SFM) das Licht künstlich gesetzt werden, dies ist bei Gaussian Splat derzeit nicht möglich, aber aktuell Forschungsgegenstand<br />
* durch pbr kann dann eine fotorealistische Darstellung auch beim Mesh erreicht werden (glanz bei Gold zum Beispiel) <br />
* Beim Gaussian Splat kann das licht nicht/ oder nur sehr sehr schwierig verändert werden, bringt aber vom Prinzip selbst die fotorealistische DArstellung mit den Reflektionen mit.<br />
* Instabile /Feine Objekte sind schwierig im 3D Modell zu erfassen, da sie sich bei der Aufnahme noch bewegt haben, als Gaussian Splat kann alles dargestellt werden, auch feinste Details. Dort wo es sich bewegt hat, ist im Gaussian Splat auch eine Unschärfe zu sehen, wie ein doppeltes oder unscharfes Bild<br />
* Rückproportion kann falsch dargestellt werden, ähnlich wie bei anderen Digitalisierungen, wenn Beweung in beweglichen Teilen bei der Digitzalisierung stattfindet, dann entstehen Dopplungen, Holo-Erscheinungen (bsp. "Geister-Borste" am Muschelhut)<br />
* je näher man an das Objekt heranzoomt, desto unschärfer und wirrer wird das Objket, man sieht die Ellipsoide diese sehen aus wie eine Netzkonstruktion (sieht aus wie Glasfasergewebe), langgezogene dünne "Gaswolken"<br />
* Praxistipps - Verdichtungsstrategien (s. oben) wichtig für das Endergebnis<br />
* ADC - nur im Postshot (schon älter?) - wenn in das 3D-Gaussian-Modell reingezoom wird, wird die Elipsoid-Oberfläche sichtbar<br />
* IGS+ - gibt es nur als Implementation im Lichtfeld Studio - Software, berücksichtigt vor allem die Kantendetails, Berechnung länger [Herr Roland Clauß ist nicht überzeugt von dieser Methode/ Iteration] -> "Ergebnisse sind nicht zu verwenden!" <br />
* MRNF - implementation nur im Lichtfeld Studio - Software, ist nicht open source, hat auch einen Anteil von Kantengeführten Details, allerdings hat die Iteration in der Rückproperation angefangen zu halluzinieren, setzt splats ein wo sie nicht sind [Herr Roland Clauß: es gibt Gaussian Splats die in der Oberflächendarstellung und Textur gut sind] -> aber es gibt bedenken wegen der Halluzinantionen<br />
* MCMC - (schon etwas älter, etwa seit zwei Jahren) - hat eine gewisse Zufallskomponente, mit einer Wahrscheinlichkeit werden neue GAussian Splats zufällig generiert, wie kommen diese in der Rückproportion an? damit ist es recht schnell. - !!! - Bei MCMC können u.U. Haare und Borsten besser abgebildet werden. <br />
* Splat3 - gibt es nur im Postshot - ist proprietär, bester Detaillierungsgrad<br />
* Beim Splatten wird alles in der Scene rekonstruiert, auch der Hintergrund<br />
* eher danach Bereich festlegen (Area of Intrest), da der Hintergrund hilft bei der Berechnung und Erstellung der Scene / Splats<br />
* es gibt verschiedenste Sofware (Produkte / Suite) aus dem OpenSource Bereich und nicht besonders Anwenderfreundlich<br />
* Ein Vormaskieren ist nicht zielführend, da Texturen falsch dargestellt werden können, gerade wenn es in Bereiche z.B. mit Haaren gehen, die eine Transluzenz aufweisen<br />
* Lichtfeld Studio (https://lichtfeld.io/) - einmalig 50€ - Empfehlung MRNF [Roland Clauß] - Version 5.2<br />
* Postshot (https://www.jawset.com/) - Pricing: https://www.jawset.com/shop/pricing/ - 70€ pro Monat - Empfehlung Splat3 [Roland Clauß]<br />
* beide kommen aus Deutschland<br />
* Viewer von SuperSplat - superspl.at<br />
* Gaussian Splat sind am Ende im gleichen Format, es ist egal mit welcher Verdichtung gearbeitet wurde<br />
<br />
<br />
=== Praxis ===<br />
<br />
* Lichtfeld Studio - Version 5.2 es gibt tagesaktuelle - kein <br />
* Einblick in die Software /Interface - kann schnell unübersichtlich werden. <br />
* Drauf zu achten!!! : <br />
** die reduzierung der Bilder ausstellen - die maximale Breite ausstellen. (anmerkung aus dem auditorium: einstellung auf 0 nicht möglich)<br />
** Undistort: anmachen<br />
** Mip Filter: an<br />
** skalierungsfaktor: = 1<br />
** FS-Cache: ausmachen! (sonst kann ma nach na Woche wiederkommen und es passiert nichts) <br />
** max. gaussians 15M<br />
** SH Grad = 3<br />
** Retration = 100K<br />
<br />
* Optimierung bleibt zunächst einmal im default - hier muss im allgemeinen vorsichtig sein, default einstellungen sind das beste was Herr Roland Clauß damit hinbekommen hat.<br />
<br />
* lambda DSSIM = 0.200 - 28% L1<br />
* Zwischenspeichern kann man bei z.B. 45K iteration (kann, muss aber nicht) Herr Roland Clauß wartet einfach die zwei Stunden für die Iterationen<br />
* dann starten<br />
* jetzt werden die Splats gesetzt und orientieren sich immer näher in iher Anpassung an die originalBilder<br />
* der SFM-DAtensatz der reingeladen wird, muss sehr präzise sein - Collmap, Glowmap, RC, - das lichtfeldstudio macht kein matching, rechnet einfach nur seine Daten durch. <br />
<br />
* ply - Standardformat für Gaussain Splats - Tabellenformat, weil es auch offen ist und ergänzungen gemacht werden können. <br />
<br />
<br />
* Wichtig!<br />
** MipFilter und Undistort sind die Stolperfallen bei Lichtfeldstudio<br />
** Bei RC - mind. die höchste Bildauflösung nehmen oder besser noch eine höhere Auflösung wählen, da sonst das Abbildnen einer Bildmatrix beim Abbilden auf eine andere Verluste aufkommen. <br />
<br />
* Bsp. Kellergewölbe mit GCPs (Ground control points) per Tachi einmelssen und drüber legen<br />
<br />
* importieren über Colmap (https://colmap.github.io/) - <br />
<br />
* Postshot<br />
** Camera poses = import<br />
** limit image size = ausmacen<br />
** Start training = ausmachen - wenn wir importieren, wird der Bereich des Intresses festgelegt<br />
** max. splat count = 15M<br />
** Region of Interest einstellen - Edigt-Modus: CropBox erstellen - diese auf das Objekt ziehen/beschränken, für diese CropBox bekommen wir Werte die dann für die Region of Intrest verwendet werden können - diese CropBox kann interaktiv verändert werden, es wird lediglich in der Box Splats generiert. <br />
dann noch 100 000 / 100 K Schritte/interationen<br />
** dann auf Start und loslegen<br />
** durch die CropBox wir der Hintergrund nicht mit abgebildet <br />
<br />
<br />
=== Fragen ===<br />
* kannst du noch mal auf den Einzelkämpfer eingehen? lichtfeld studio oder Postshot? <br />
* beide Software sind Einzelkämpfer<br />
<br />
* Gaussian Splat funktioniert eigentlich nur mit Nvidia-Grafik<br />
<br />
* andere Software, OpenSource Alternativen? - nicht für windwos, für Linux: <br />
* nerfstudio https://docs.nerf.studio/ (danke!)<br />
<br />
* Reflektionen: Problemstellung/Frage: Beispiel: Die Reflektionen sind im Objekt, die Splats werden angeordnet wo sie in der Rückführung im Bild den kleinsen Fehler ergeben, dadurch wird die Spiegelung im Objekt verortet/ Physikalisch u.U. korrekt<br />
<br />
= Sonstiges =<br />
<br />
== Offene Runde ==<br />
<br />
* 05. - 07.11. Denkmal Leipzig<br />
* https://www.denkmal-leipzig.de/de/<br />
* gemeinsam mit Mutec: https://www.mutec.de/de/ 05.-06.11.2026<br />
* Fachtagung und Fachvorträge sind ebenfalls vertreten<br />
<br />
== Termine ==<br />
* 08.07.: ??? <br />
* 12.08.: ??? <br />
* 16.09.: ???</div>Robertpaesslerhttps://ag3d.org/index.php?title=AG-Treffen_2026/06/24_%C3%9Cberblick_%C3%BCber_die_Grundlagen_von_3D_Gaussian_Splatting&diff=2195AG-Treffen 2026/06/24 Überblick über die Grundlagen von 3D Gaussian Splatting2026-08-19T09:58:54Z<p>Robertpaessler: </p>
<hr />
<div>[[Kategorie:Protokolle 2026|07]]<br />
AG3D interaktives Protokoll vom 24.06.2026, 10:00 Uhr<br />
<br />
= Informationen zur AG3D2 =<br />
<br />
== Links & Ressourcen ==<br />
* Wiki: <https://ag3d.org><br />
* Mailingliste abonnieren: <https://www.listserv.dfn.de/sympa/subscribe/ag3d><br />
* Protokolle: <https://ag3d.org/index.php/Protokolle><br />
* Videos: <https://www.youtube.com/channel/UCgacyn-2vUVvVG3tySHpovA><br />
* Tassen-Benchmark: <https://ag3d.org/index.php/Tassenbenchmark><br />
* Miro-Board: <https://miro.com/app/board/o9J_l-VOz-g=/><br />
<br />
= Werkstattbericht Roland Clauß : Überblick über die Grundlagen von 3D Gaussian Splatting =<br />
<br />
== Video bei YouTube ==<br />
<youtube>https://youtu.be/ADv3hwCDAos</youtube><br />
<br />
== Protokoll ==<br />
=== Theorie ===<br />
<br />
* 3D-Digitalisierung, feine Strukturen (Bsp. Käfer) wie Fühler und feine Haare könnten nicht dargestellt werden - hierfür wird Gaussian Spatting genutzt<br />
* bei Computer Tomographie werden einzelene Schichten aufgenommen, Dichte wird angezeigt in Farbe oder Graustufen<br />
* Meshmodell (Oberflächenmodell) vs. volumetrischs Modell (im Raum Schichten) bsp. CT-Daten<br />
* Prinzip seit 1991 bekannt/ Idee entstanden (Lee Westover, Sun Microsystems Inc.)<br />
* jeder Raumpunkt mit Farbinformation wird auf (2D)Bild projeziert mit Eigenschaften <br />
* Rückprojektion auf Bildfläche, Orthografische Projektion mit Filterfunktion einer Gaußverteilung (Gaußsche Filter produzieren keine Verzerrungen)<br />
* Bernhard Kerbl et al., Université Cóte d´Azur (2023) "wiederbelebt" und zur Rekonstruktion herangezogen vgl. zuvor war es lediglich eine Darstellung<br />
* wie kann man volumetrische Daten als Funktion darstellen, erforscht 2023 - hierfür wurde eine Funktion entwickelt um diese mathematisch darzustellen<br />
* man kann sich den Gaussian Splat als Ellipsoid vorstellen<br />
* Ein Gaussian Splat ist quasi unendlich, geht gen 0 erreicht diese aber nicht im dreidimensionalen Raum. <br />
* Pipeline gebaut aus Bildern eine realen Objektes zu einer virtuellen Repräsentation als volumetrische Daten<br />
* ohne Start Punktwolke (Sparse Cloud wie SfM), geht es nicht, diese sollte auch schon gut erstellt werden<br />
* aus volumetrischen Daten wird Bild wieder zurückgerechtnet, diese Bild wird mit Originalaufnahme verglichen und die Fehler dazwischen werden versucht zu minimieren<br />
* Entwicklung/Ziel: ist die Rückrechnung aufs Bild um den Fehler zu minimieren - Wahrer Punkt physisch der im Bild erfasst ist und dann volumetrisch dargestellt wird.<br />
* Verlustberechnung wird optimiert und auf alle Parameter angewendet, Splats werden optimiert<br />
* Densification - Verdichtung der Gaussian Splats - haben großen Einfluss auf das Ergebnis - hier gibt es vers. Wege diese zu erreichen<br />
* zwischen 20.000 und 100.000 Iterationsschritte werden als Schleife durchgeführt<br />
* Wichtig (kurz zusammengefasst): Gaussian Splats ist ein Ellipsoid (eine langgestreckt Sphere) sie sind fließend, haben eine Dichte, haben Farbe, sind eine große Menge, können Millionen sein und werden über iterative Prozesse, die immer wieder durchgeführt werden, um am nächsten an das Original zu heranzukommen, so dass es immer stabiler wird und es keine große Schwankungen/ Veränderungen mehr gibt<br />
* Vgl. SFM deterativ vs. iterativ - Gaussian splat kann auch in einer Sackgasse landen, sodass kein Ergebnis erstellt werden kann<br />
* Regel (eigentlich wie bei jeder Arbeit) ist die Basis gut, ist das Ergebnis gut: Möglichst viele Bilder, scharfe Bilder, präzise Anordnung beim SFM führen zu einem guten Gaussian Splat<br />
* Der Restfehler soll so klein wie möglich werden (ein Restfehler bleibt immer) hierfür muss die Basis der Aufnahme so gut wie möglich sein. <br />
* (s. Folie mit den einzelnen Iterations-Schritten) Schritt 4 - hier wird der Fehler L möglichst klein angestrebt<br />
* SH = Spherical Harmonics sorgen für Lebendigkeit im 3D-Modell (es wird nicht eine feste Farbe definiert, sondern abhänging von der Betrachtung dargestellt) SH-Basisfunktionen geht in der Regel bis zur Ordnung 3, was danach kommt ergibt häufig keinen Sinn mehr<br />
* Diese Ordnungen stellen die Blickrichtungen da, je höher die Ordnung, desto detailreicher (0=zwei / Nord Süd, 1=sechs, etc.)<br />
* Bei Ordnung 3 kann man 16 verschiedene Richtungen angeben, daher kann auch Glänzen und Reflektion dargestellt werden<br />
* L=0 - zwei Richtungen, ...<br />
* SH - sind mathematische Formeln die aus vers. Richtungen vers. Farben darstellen können, z.B. Reflektionen die sich mit verändern je nach Blickwinkel. <br />
* => Richtungsabhängie Farbdarstellungen<br />
* Empfehlung: SH beim Splatting immer in der Ordnung 3 <br />
* glänzende Oberflächen bei den Originalobjekten (z.B. Goldobjekte) - Gaussian Splat braucht die Reflektionen in Bild um diese später für die Darstellung zu nutzen<br />
* Lichtquelle ist fix und Objekt dreht sich = CyberGlobe vs. Objekt dreht sich und die Beleuchtung wandert mit der Blickrichtung (Ringlicht um/ an der Kamera) <br />
* SH-Koeffizienten geben die Farbe aus einer Bestimmten Richtung an - diese Bilden das Licht ab als Reflektion - dabei macht es keinen Unterschied ob das Licht fix ist oder sich mit der Kamera mitbewegt. <br />
* Über die Reflektion werden Oberflächeninformationen transportiert die das 3D-Modell realistischer erscheinen lassen, anders als beim SFM wo das Licht extra rausgerechnet wird<br />
* mittels pbr kann beim Mesh (SFM) das Licht künstlich gesetzt werden, dies ist bei Gaussian Splat derzeit nicht möglich, aber aktuell Forschungsgegenstand<br />
* durch pbr kann dann eine fotorealistische Darstellung auch beim Mesh erreicht werden (glanz bei Gold zum Beispiel) <br />
* Beim Gaussian Splat kann das licht nicht/ oder nur sehr sehr schwierig verändert werden, bringt aber vom Prinzip selbst die fotorealistische DArstellung mit den Reflektionen mit.<br />
* Instabile /Feine Objekte sind schwierig im 3D Modell zu erfassen, da sie sich bei der Aufnahme noch bewegt haben, als Gaussian Splat kann alles dargestellt werden, auch feinste Details. Dort wo es sich bewegt hat, ist im Gaussian Splat auch eine Unschärfe zu sehen, wie ein doppeltes oder unscharfes Bild<br />
* Rückproportion kann falsch dargestellt werden, ähnlich wie bei anderen Digitalisierungen, wenn Beweung in beweglichen Teilen bei der Digitzalisierung stattfindet, dann entstehen Dopplungen, Holo-Erscheinungen (bsp. "Geister-Borste" am Muschelhut)<br />
* je näher man an das Objekt heranzoomt, desto unschärfer und wirrer wird das Objket, man sieht die Ellipsoide diese sehen aus wie eine Netzkonstruktion (sieht aus wie Glasfasergewebe), langgezogene dünne "Gaswolken"<br />
* Praxistipps - Verdichtungsstrategien (s. oben) wichtig für das Endergebnis<br />
* ADC - nur im Postshot (schon älter?) - wenn in das 3D-Gaussian-Modell reingezoom wird, wird die Elipsoid-Oberfläche sichtbar<br />
* IGS+ - gibt es nur als Implementation im Lichtfeld Studio - Software, berücksichtigt vor allem die Kantendetails, Berechnung länger [Herr Roland Clauß ist nicht überzeugt von dieser Methode/ Iteration] -> "Ergebnisse sind nicht zu verwenden!" <br />
* MRNF - implementation nur im Lichtfeld Studio - Software, ist nicht open source, hat auch einen Anteil von Kantengeführten Details, allerdings hat die Iteration in der Rückproperation angefangen zu halluzinieren, setzt splats ein wo sie nicht sind [Herr Roland Clauß: es gibt Gaussian Splats die in der Oberflächendarstellung und Textur gut sind] -> aber es gibt bedenken wegen der Halluzinantionen<br />
* MCMC - (schon etwas älter, etwa seit zwei Jahren) - hat eine gewisse Zufallskomponente, mit einer Wahrscheinlichkeit werden neue GAussian Splats zufällig generiert, wie kommen diese in der Rückproportion an? damit ist es recht schnell. - !!! - Bei MCMC können u.U. Haare und Borsten besser abgebildet werden. <br />
* Splat3 - gibt es nur im Postshot - ist proprietär, bester Detaillierungsgrad<br />
* Beim Splatten wird alles in der Scene rekonstruiert, auch der Hintergrund<br />
* eher danach Bereich festlegen (Area of Intrest), da der Hintergrund hilft bei der Berechnung und Erstellung der Scene / Splats<br />
* es gibt verschiedenste Sofware (Produkte / Suite) aus dem OpenSource Bereich und nicht besonders Anwenderfreundlich<br />
* Ein Vormaskieren ist nicht zielführend, da Texturen falsch dargestellt werden können, gerade wenn es in Bereiche z.B. mit Haaren gehen, die eine Transluzenz aufweisen<br />
* Lichtfeld Studio (https://lichtfeld.io/) - einmalig 50€ - Empfehlung MRNF [Roland Clauß] - Version 5.2<br />
* Postshot (https://www.jawset.com/) - Pricing: https://www.jawset.com/shop/pricing/ - 70€ pro Monat - Empfehlung Splat3 [Roland Clauß]<br />
* beide kommen aus Deutschland<br />
* Viewer von SuperSplat - superspl.at<br />
* Gaussian Splat sind am Ende im gleichen Format, es ist egal mit welcher Verdichtung gearbeitet wurde<br />
<br />
<br />
=== Praxis ===<br />
<br />
* Lichtfeld Studio - Version 5.2 es gibt tagesaktuelle - kein <br />
* Einblick in die Software /Interface - kann schnell unübersichtlich werden. <br />
* Drauf zu achten!!! : <br />
** die reduzierung der Bilder ausstellen - die maximale Breite ausstellen. (anmerkung aus dem auditorium: einstellung auf 0 nicht möglich)<br />
** Undistort: anmachen<br />
** Mip Filter: an<br />
** skalierungsfaktor: = 1<br />
** FS-Cache: ausmachen! (sonst kann ma nach na Woche wiederkommen und es passiert nichts) <br />
** max. gaussians 15M<br />
** SH Grad = 3<br />
** Retration = 100K<br />
<br />
* Optimierung bleibt zunächst einmal im default - hier muss im allgemeinen vorsichtig sein, default einstellungen sind das beste was Herr Roland Clauß damit hinbekommen hat.<br />
<br />
* lambda DSSIM = 0.200 - 28% L1<br />
* Zwischenspeichern kann man bei z.B. 45K iteration (kann, muss aber nicht) Herr Roland Clauß wartet einfach die zwei Stunden für die Iterationen<br />
* dann starten<br />
* jetzt werden die Splats gesetzt und orientieren sich immer näher in iher Anpassung an die originalBilder<br />
* der SFM-DAtensatz der reingeladen wird, muss sehr präzise sein - Collmap, Glowmap, RC, - das lichtfeldstudio macht kein matching, rechnet einfach nur seine Daten durch. <br />
<br />
* ply - Standardformat für Gaussain Splats - Tabellenformat, weil es auch offen ist und ergänzungen gemacht werden können. <br />
<br />
<br />
* Wichtig!<br />
** MipFilter und Undistort sind die Stolperfallen bei Lichtfeldstudio<br />
** Bei RC - mind. die höchste Bildauflösung nehmen oder besser noch eine höhere Auflösung wählen, da sonst das Abbildnen einer Bildmatrix beim Abbilden auf eine andere Verluste aufkommen. <br />
<br />
* Bsp. Kellergewölbe mit GCPs (Ground control points) per Tachi einmelssen und drüber legen<br />
<br />
* importieren über Colmap (https://colmap.github.io/) - <br />
<br />
* Postshot<br />
** Camera poses = import<br />
** limit image size = ausmacen<br />
** Start training = ausmachen - wenn wir importieren, wird der Bereich des Intresses festgelegt<br />
** max. splat count = 15M<br />
** Region of Interest einstellen - Edigt-Modus: CropBox erstellen - diese auf das Objekt ziehen/beschränken, für diese CropBox bekommen wir Werte die dann für die Region of Intrest verwendet werden können - diese CropBox kann interaktiv verändert werden, es wird lediglich in der Box Splats generiert. <br />
dann noch 100 000 / 100 K Schritte/interationen<br />
** dann auf Start und loslegen<br />
** durch die CropBox wir der Hintergrund nicht mit abgebildet <br />
<br />
<br />
=== Fragen ===<br />
* kannst du noch mal auf den Einzelkämpfer eingehen? lichtfeld studio oder Postshot? <br />
* beide Software sind Einzelkämpfer<br />
<br />
* Gaussian Splat funktioniert eigentlich nur mit Nvidia-Grafik<br />
<br />
* andere Software, OpenSource Alternativen? - nicht für windwos, für Linux: <br />
* nerfstudio https://docs.nerf.studio/ (danke!)<br />
<br />
* Reflektionen: Problemstellung/Frage: Beispiel: Die Reflektionen sind im Objekt, die Splats werden angeordnet wo sie in der Rückführung im Bild den kleinsen Fehler ergeben, dadurch wird die Spiegelung im Objekt verortet/ Physikalisch u.U. korrekt<br />
<br />
= Sonstiges =<br />
<br />
== Offene Runde ==<br />
<br />
* 05. - 07.11. Denkmal Leipzig<br />
* https://www.denkmal-leipzig.de/de/<br />
* gemeinsam mit Mutec: https://www.mutec.de/de/ 05.-06.11.2026<br />
* Fachtagung und Fachvorträge sind ebenfalls vertreten<br />
<br />
== Termine ==<br />
* 08.07.: ??? <br />
* 12.08.: ??? <br />
* 16.09.: ???</div>Robertpaesslerhttps://ag3d.org/index.php?title=AG-Treffen_2026/06/24_%C3%9Cberblick_%C3%BCber_die_Grundlagen_von_3D_Gaussian_Splatting&diff=2183AG-Treffen 2026/06/24 Überblick über die Grundlagen von 3D Gaussian Splatting2026-08-12T09:11:02Z<p>Robertpaessler: /* Werkstattbericht Roland Clauß : Überblick über die Grundlagen von 3D Gaussian Splatting */</p>
<hr />
<div>[[Kategorie:Protokolle 2026|07]]<br />
AG3D interaktives Protokoll vom 24.06.2026, 10:00 Uhr<br />
<br />
= Informationen zur AG3D =<br />
<br />
== Links & Ressourcen ==<br />
* Wiki: <https://ag3d.org><br />
* Mailingliste abonnieren: <https://www.listserv.dfn.de/sympa/subscribe/ag3d><br />
* Protokolle: <https://ag3d.org/index.php/Protokolle><br />
* Videos: <https://www.youtube.com/channel/UCgacyn-2vUVvVG3tySHpovA><br />
* Tassen-Benchmark: <https://ag3d.org/index.php/Tassenbenchmark><br />
* Miro-Board: <https://miro.com/app/board/o9J_l-VOz-g=/><br />
<br />
= Werkstattbericht Roland Clauß : Überblick über die Grundlagen von 3D Gaussian Splatting =<br />
<br />
== Video bei YouTube ==<br />
<br />
Link zum YouTube-Channel: <br />
<br />
== Protokoll ==<br />
=== Theorie ===<br />
<br />
* 3D-Digitalisierung, feine Strukturen (Bsp. Käfer) wie Fühler und feine Haare könnten nicht dargestellt werden - hierfür wird Gaussian Spatting genutzt<br />
* bei Computer Tomographie werden einzelene Schichten aufgenommen, Dichte wird angezeigt in Farbe oder Graustufen<br />
* Meshmodell (Oberflächenmodell) vs. volumetrischs Modell (im Raum Schichten) bsp. CT-Daten<br />
* Prinzip seit 1991 bekannt/ Idee entstanden (Lee Westover, Sun Microsystems Inc.)<br />
* jeder Raumpunkt mit Farbinformation wird auf (2D)Bild projeziert mit Eigenschaften <br />
* Rückprojektion auf Bildfläche, Orthografische Projektion mit Filterfunktion einer Gaußverteilung (Gaußsche Filter produzieren keine Verzerrungen)<br />
* Bernhard Kerbl et al., Université Cóte d´Azur (2023) "wiederbelebt" und zur Rekonstruktion herangezogen vgl. zuvor war es lediglich eine Darstellung<br />
* wie kann man volumetrische Daten als Funktion darstellen, erforscht 2023 - hierfür wurde eine Funktion entwickelt um diese mathematisch darzustellen<br />
* man kann sich den Gaussian Splat als Ellipsoid vorstellen<br />
* Ein Gaussian Splat ist quasi unendlich, geht gen 0 erreicht diese aber nicht im dreidimensionalen Raum. <br />
* Pipeline gebaut aus Bildern eine realen Objektes zu einer virtuellen Repräsentation als volumetrische Daten<br />
* ohne Start Punktwolke (Sparse Cloud wie SfM), geht es nicht, diese sollte auch schon gut erstellt werden<br />
* aus volumetrischen Daten wird Bild wieder zurückgerechtnet, diese Bild wird mit Originalaufnahme verglichen und die Fehler dazwischen werden versucht zu minimieren<br />
* Entwicklung/Ziel: ist die Rückrechnung aufs Bild um den Fehler zu minimieren - Wahrer Punkt physisch der im Bild erfasst ist und dann volumetrisch dargestellt wird.<br />
* Verlustberechnung wird optimiert und auf alle Parameter angewendet, Splats werden optimiert<br />
* Densification - Verdichtung der Gaussian Splats - haben großen Einfluss auf das Ergebnis - hier gibt es vers. Wege diese zu erreichen<br />
* zwischen 20.000 und 100.000 Iterationsschritte werden als Schleife durchgeführt<br />
* Wichtig (kurz zusammengefasst): Gaussian Splats ist ein Ellipsoid (eine langgestreckt Sphere) sie sind fließend, haben eine Dichte, haben Farbe, sind eine große Menge, können Millionen sein und werden über iterative Prozesse, die immer wieder durchgeführt werden, um am nächsten an das Original zu heranzukommen, so dass es immer stabiler wird und es keine große Schwankungen/ Veränderungen mehr gibt<br />
* Vgl. SFM deterativ vs. iterativ - Gaussian splat kann auch in einer Sackgasse landen, sodass kein Ergebnis erstellt werden kann<br />
* Regel (eigentlich wie bei jeder Arbeit) ist die Basis gut, ist das Ergebnis gut: Möglichst viele Bilder, scharfe Bilder, präzise Anordnung beim SFM führen zu einem guten Gaussian Splat<br />
* Der Restfehler soll so klein wie möglich werden (ein Restfehler bleibt immer) hierfür muss die Basis der Aufnahme so gut wie möglich sein. <br />
* (s. Folie mit den einzelnen Iterations-Schritten) Schritt 4 - hier wird der Fehler L möglichst klein angestrebt<br />
* SH = Spherical Harmonics sorgen für Lebendigkeit im 3D-Modell (es wird nicht eine feste Farbe definiert, sondern abhänging von der Betrachtung dargestellt) SH-Basisfunktionen geht in der Regel bis zur Ordnung 3, was danach kommt ergibt häufig keinen Sinn mehr<br />
* Diese Ordnungen stellen die Blickrichtungen da, je höher die Ordnung, desto detailreicher (0=zwei / Nord Süd, 1=sechs, etc.)<br />
* Bei Ordnung 3 kann man 16 verschiedene Richtungen angeben, daher kann auch Glänzen und Reflektion dargestellt werden<br />
* L=0 - zwei Richtungen, ...<br />
* SH - sind mathematische Formeln die aus vers. Richtungen vers. Farben darstellen können, z.B. Reflektionen die sich mit verändern je nach Blickwinkel. <br />
* => Richtungsabhängie Farbdarstellungen<br />
* Empfehlung: SH beim Splatting immer in der Ordnung 3 <br />
* glänzende Oberflächen bei den Originalobjekten (z.B. Goldobjekte) - Gaussian Splat braucht die Reflektionen in Bild um diese später für die Darstellung zu nutzen<br />
* Lichtquelle ist fix und Objekt dreht sich = CyberGlobe vs. Objekt dreht sich und die Beleuchtung wandert mit der Blickrichtung (Ringlicht um/ an der Kamera) <br />
* SH-Koeffizienten geben die Farbe aus einer Bestimmten Richtung an - diese Bilden das Licht ab als Reflektion - dabei macht es keinen Unterschied ob das Licht fix ist oder sich mit der Kamera mitbewegt. <br />
* Über die Reflektion werden Oberflächeninformationen transportiert die das 3D-Modell realistischer erscheinen lassen, anders als beim SFM wo das Licht extra rausgerechnet wird<br />
* mittels pbr kann beim Mesh (SFM) das Licht künstlich gesetzt werden, dies ist bei Gaussian Splat derzeit nicht möglich, aber aktuell Forschungsgegenstand<br />
* durch pbr kann dann eine fotorealistische Darstellung auch beim Mesh erreicht werden (glanz bei Gold zum Beispiel) <br />
* Beim Gaussian Splat kann das licht nicht/ oder nur sehr sehr schwierig verändert werden, bringt aber vom Prinzip selbst die fotorealistische DArstellung mit den Reflektionen mit.<br />
* Instabile /Feine Objekte sind schwierig im 3D Modell zu erfassen, da sie sich bei der Aufnahme noch bewegt haben, als Gaussian Splat kann alles dargestellt werden, auch feinste Details. Dort wo es sich bewegt hat, ist im Gaussian Splat auch eine Unschärfe zu sehen, wie ein doppeltes oder unscharfes Bild<br />
* Rückproportion kann falsch dargestellt werden, ähnlich wie bei anderen Digitalisierungen, wenn Beweung in beweglichen Teilen bei der Digitzalisierung stattfindet, dann entstehen Dopplungen, Holo-Erscheinungen (bsp. "Geister-Borste" am Muschelhut)<br />
* je näher man an das Objekt heranzoomt, desto unschärfer und wirrer wird das Objket, man sieht die Ellipsoide diese sehen aus wie eine Netzkonstruktion (sieht aus wie Glasfasergewebe), langgezogene dünne "Gaswolken"<br />
* Praxistipps - Verdichtungsstrategien (s. oben) wichtig für das Endergebnis<br />
* ADC - nur im Postshot (schon älter?) - wenn in das 3D-Gaussian-Modell reingezoom wird, wird die Elipsoid-Oberfläche sichtbar<br />
* IGS+ - gibt es nur als Implementation im Lichtfeld Studio - Software, berücksichtigt vor allem die Kantendetails, Berechnung länger [Herr Roland Clauß ist nicht überzeugt von dieser Methode/ Iteration] -> "Ergebnisse sind nicht zu verwenden!" <br />
* MRNF - implementation nur im Lichtfeld Studio - Software, ist nicht open source, hat auch einen Anteil von Kantengeführten Details, allerdings hat die Iteration in der Rückproperation angefangen zu halluzinieren, setzt splats ein wo sie nicht sind [Herr Roland Clauß: es gibt Gaussian Splats die in der Oberflächendarstellung und Textur gut sind] -> aber es gibt bedenken wegen der Halluzinantionen<br />
* MCMC - (schon etwas älter, etwa seit zwei Jahren) - hat eine gewisse Zufallskomponente, mit einer Wahrscheinlichkeit werden neue GAussian Splats zufällig generiert, wie kommen diese in der Rückproportion an? damit ist es recht schnell. - !!! - Bei MCMC können u.U. Haare und Borsten besser abgebildet werden. <br />
* Splat3 - gibt es nur im Postshot - ist proprietär, bester Detaillierungsgrad<br />
* Beim Splatten wird alles in der Scene rekonstruiert, auch der Hintergrund<br />
* eher danach Bereich festlegen (Area of Intrest), da der Hintergrund hilft bei der Berechnung und Erstellung der Scene / Splats<br />
* es gibt verschiedenste Sofware (Produkte / Suite) aus dem OpenSource Bereich und nicht besonders Anwenderfreundlich<br />
* Ein Vormaskieren ist nicht zielführend, da Texturen falsch dargestellt werden können, gerade wenn es in Bereiche z.B. mit Haaren gehen, die eine Transluzenz aufweisen<br />
* Lichtfeld Studio (https://lichtfeld.io/) - einmalig 50€ - Empfehlung MRNF [Roland Clauß] - Version 5.2<br />
* Postshot (https://www.jawset.com/) - Pricing: https://www.jawset.com/shop/pricing/ - 70€ pro Monat - Empfehlung Splat3 [Roland Clauß]<br />
* beide kommen aus Deutschland<br />
* Viewer von SuperSplat - superspl.at<br />
* Gaussian Splat sind am Ende im gleichen Format, es ist egal mit welcher Verdichtung gearbeitet wurde<br />
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=== Praxis ===<br />
<br />
* Lichtfeld Studio - Version 5.2 es gibt tagesaktuelle - kein <br />
* Einblick in die Software /Interface - kann schnell unübersichtlich werden. <br />
* Drauf zu achten!!! : <br />
** die reduzierung der Bilder ausstellen - die maximale Breite ausstellen. (anmerkung aus dem auditorium: einstellung auf 0 nicht möglich)<br />
** Undistort: anmachen<br />
** Mip Filter: an<br />
** skalierungsfaktor: = 1<br />
** FS-Cache: ausmachen! (sonst kann ma nach na Woche wiederkommen und es passiert nichts) <br />
** max. gaussians 15M<br />
** SH Grad = 3<br />
** Retration = 100K<br />
<br />
* Optimierung bleibt zunächst einmal im default - hier muss im allgemeinen vorsichtig sein, default einstellungen sind das beste was Herr Roland Clauß damit hinbekommen hat.<br />
<br />
* lambda DSSIM = 0.200 - 28% L1<br />
* Zwischenspeichern kann man bei z.B. 45K iteration (kann, muss aber nicht) Herr Roland Clauß wartet einfach die zwei Stunden für die Iterationen<br />
* dann starten<br />
* jetzt werden die Splats gesetzt und orientieren sich immer näher in iher Anpassung an die originalBilder<br />
* der SFM-DAtensatz der reingeladen wird, muss sehr präzise sein - Collmap, Glowmap, RC, - das lichtfeldstudio macht kein matching, rechnet einfach nur seine Daten durch. <br />
<br />
* ply - Standardformat für Gaussain Splats - Tabellenformat, weil es auch offen ist und ergänzungen gemacht werden können. <br />
<br />
<br />
* Wichtig!<br />
** MipFilter und Undistort sind die Stolperfallen bei Lichtfeldstudio<br />
** Bei RC - mind. die höchste Bildauflösung nehmen oder besser noch eine höhere Auflösung wählen, da sonst das Abbildnen einer Bildmatrix beim Abbilden auf eine andere Verluste aufkommen. <br />
<br />
* Bsp. Kellergewölbe mit GCPs (Ground control points) per Tachi einmelssen und drüber legen<br />
<br />
* importieren über Colmap (https://colmap.github.io/) - <br />
<br />
* Postshot<br />
** Camera poses = import<br />
** limit image size = ausmacen<br />
** Start training = ausmachen - wenn wir importieren, wird der Bereich des Intresses festgelegt<br />
** max. splat count = 15M<br />
** Region of Interest einstellen - Edigt-Modus: CropBox erstellen - diese auf das Objekt ziehen/beschränken, für diese CropBox bekommen wir Werte die dann für die Region of Intrest verwendet werden können - diese CropBox kann interaktiv verändert werden, es wird lediglich in der Box Splats generiert. <br />
dann noch 100 000 / 100 K Schritte/interationen<br />
** dann auf Start und loslegen<br />
** durch die CropBox wir der Hintergrund nicht mit abgebildet <br />
<br />
<br />
=== Fragen ===<br />
* kannst du noch mal auf den Einzelkämpfer eingehen? lichtfeld studio oder Postshot? <br />
* beide Software sind Einzelkämpfer<br />
<br />
* Gaussian Splat funktioniert eigentlich nur mit Nvidia-Grafik<br />
<br />
* andere Software, OpenSource Alternativen? - nicht für windwos, für Linux: <br />
* nerfstudio https://docs.nerf.studio/ (danke!)<br />
<br />
* Reflektionen: Problemstellung/Frage: Beispiel: Die Reflektionen sind im Objekt, die Splats werden angeordnet wo sie in der Rückführung im Bild den kleinsen Fehler ergeben, dadurch wird die Spiegelung im Objekt verortet/ Physikalisch u.U. korrekt<br />
<br />
= Sonstiges =<br />
<br />
== Offene Runde ==<br />
<br />
* 05. - 07.11. Denkmal Leipzig<br />
* https://www.denkmal-leipzig.de/de/<br />
* gemeinsam mit Mutec: https://www.mutec.de/de/ 05.-06.11.2026<br />
* Fachtagung und Fachvorträge sind ebenfalls vertreten<br />
<br />
== Termine ==<br />
* 08.07.: ??? <br />
* 12.08.: ??? <br />
* 16.09.: ???</div>Robertpaesslerhttps://ag3d.org/index.php?title=Vorlage:Werkstattbericht&diff=2182Vorlage:Werkstattbericht2026-08-12T09:09:48Z<p>Robertpaessler: </p>
<hr />
<div><includeonly><br />
'''{{{Titel|Werkstattbericht}}}'''<br />
<br />
* '''Datum:''' {{{Datum|nicht angegeben}}}<br />
* '''Vortragende Person(en):''' {{{Vortragende|nicht angegeben}}}<br />
</includeonly><br />
<br />
<noinclude><br />
== Verwendung ==<br />
<br />
Die Vorlage wird folgendermaßen eingebunden:<br />
<br />
<pre><br />
{{Werkstattbericht<br />
|Titel = Titel des Werkstattberichts<br />
|Datum = 12. August 2026<br />
|Vortragende = Vorname Nachname, Vorname Nachname<br />
}}<br />
</pre><br />
</noinclude></div>Robertpaesslerhttps://ag3d.org/index.php?title=Vorlage:Werkstattbericht&diff=2180Vorlage:Werkstattbericht2026-08-12T09:07:28Z<p>Robertpaessler: </p>
<hr />
<div><includeonly><br />
= {{{Titel|Werkstattbericht}}} =<br />
<br />
* '''Datum:''' {{{Datum|nicht angegeben}}}<br />
* '''Vortragende Person(en):''' {{{Vortragende|nicht angegeben}}}<br />
</includeonly><br />
<br />
<noinclude><br />
== Verwendung ==<br />
<br />
Die Vorlage wird folgendermaßen eingebunden:<br />
<br />
<pre><br />
{{Werkstattbericht<br />
|Titel = Titel des Werkstattberichts<br />
|Datum = 12. August 2026<br />
|Vortragende = Vorname Nachname, Vorname Nachname<br />
}}<br />
</pre><br />
</noinclude></div>Robertpaesslerhttps://ag3d.org/index.php?title=AG-Treffen_2026/06/24_%C3%9Cberblick_%C3%BCber_die_Grundlagen_von_3D_Gaussian_Splatting&diff=2179AG-Treffen 2026/06/24 Überblick über die Grundlagen von 3D Gaussian Splatting2026-08-12T09:06:04Z<p>Robertpaessler: /* Werkstattbericht Roland Clauß : Überblick über die Grundlagen von 3D Gaussian Splatting */</p>
<hr />
<div>[[Kategorie:Protokolle 2026|07]]<br />
AG3D interaktives Protokoll vom 24.06.2026, 10:00 Uhr<br />
<br />
= Informationen zur AG3D =<br />
<br />
== Links & Ressourcen ==<br />
* Wiki: <https://ag3d.org><br />
* Mailingliste abonnieren: <https://www.listserv.dfn.de/sympa/subscribe/ag3d><br />
* Protokolle: <https://ag3d.org/index.php/Protokolle><br />
* Videos: <https://www.youtube.com/channel/UCgacyn-2vUVvVG3tySHpovA><br />
* Tassen-Benchmark: <https://ag3d.org/index.php/Tassenbenchmark><br />
* Miro-Board: <https://miro.com/app/board/o9J_l-VOz-g=/><br />
<br />
= Werkstattbericht Roland Clauß : Überblick über die Grundlagen von 3D Gaussian Splatting =<br />
<br />
{{Werkstattbericht<br />
|Titel = Überblick über die Grundlagen von 3D Gaussian Splatting<br />
|Datum = 24. Juni 2026<br />
|Vortragende = Roland Clauß<br />
}}<br />
<br />
== Video bei YouTube ==<br />
<br />
Link zum YouTube-Channel: <br />
<br />
== Protokoll ==<br />
=== Theorie ===<br />
<br />
* 3D-Digitalisierung, feine Strukturen (Bsp. Käfer) wie Fühler und feine Haare könnten nicht dargestellt werden - hierfür wird Gaussian Spatting genutzt<br />
* bei Computer Tomographie werden einzelene Schichten aufgenommen, Dichte wird angezeigt in Farbe oder Graustufen<br />
* Meshmodell (Oberflächenmodell) vs. volumetrischs Modell (im Raum Schichten) bsp. CT-Daten<br />
* Prinzip seit 1991 bekannt/ Idee entstanden (Lee Westover, Sun Microsystems Inc.)<br />
* jeder Raumpunkt mit Farbinformation wird auf (2D)Bild projeziert mit Eigenschaften <br />
* Rückprojektion auf Bildfläche, Orthografische Projektion mit Filterfunktion einer Gaußverteilung (Gaußsche Filter produzieren keine Verzerrungen)<br />
* Bernhard Kerbl et al., Université Cóte d´Azur (2023) "wiederbelebt" und zur Rekonstruktion herangezogen vgl. zuvor war es lediglich eine Darstellung<br />
* wie kann man volumetrische Daten als Funktion darstellen, erforscht 2023 - hierfür wurde eine Funktion entwickelt um diese mathematisch darzustellen<br />
* man kann sich den Gaussian Splat als Ellipsoid vorstellen<br />
* Ein Gaussian Splat ist quasi unendlich, geht gen 0 erreicht diese aber nicht im dreidimensionalen Raum. <br />
* Pipeline gebaut aus Bildern eine realen Objektes zu einer virtuellen Repräsentation als volumetrische Daten<br />
* ohne Start Punktwolke (Sparse Cloud wie SfM), geht es nicht, diese sollte auch schon gut erstellt werden<br />
* aus volumetrischen Daten wird Bild wieder zurückgerechtnet, diese Bild wird mit Originalaufnahme verglichen und die Fehler dazwischen werden versucht zu minimieren<br />
* Entwicklung/Ziel: ist die Rückrechnung aufs Bild um den Fehler zu minimieren - Wahrer Punkt physisch der im Bild erfasst ist und dann volumetrisch dargestellt wird.<br />
* Verlustberechnung wird optimiert und auf alle Parameter angewendet, Splats werden optimiert<br />
* Densification - Verdichtung der Gaussian Splats - haben großen Einfluss auf das Ergebnis - hier gibt es vers. Wege diese zu erreichen<br />
* zwischen 20.000 und 100.000 Iterationsschritte werden als Schleife durchgeführt<br />
* Wichtig (kurz zusammengefasst): Gaussian Splats ist ein Ellipsoid (eine langgestreckt Sphere) sie sind fließend, haben eine Dichte, haben Farbe, sind eine große Menge, können Millionen sein und werden über iterative Prozesse, die immer wieder durchgeführt werden, um am nächsten an das Original zu heranzukommen, so dass es immer stabiler wird und es keine große Schwankungen/ Veränderungen mehr gibt<br />
* Vgl. SFM deterativ vs. iterativ - Gaussian splat kann auch in einer Sackgasse landen, sodass kein Ergebnis erstellt werden kann<br />
* Regel (eigentlich wie bei jeder Arbeit) ist die Basis gut, ist das Ergebnis gut: Möglichst viele Bilder, scharfe Bilder, präzise Anordnung beim SFM führen zu einem guten Gaussian Splat<br />
* Der Restfehler soll so klein wie möglich werden (ein Restfehler bleibt immer) hierfür muss die Basis der Aufnahme so gut wie möglich sein. <br />
* (s. Folie mit den einzelnen Iterations-Schritten) Schritt 4 - hier wird der Fehler L möglichst klein angestrebt<br />
* SH = Spherical Harmonics sorgen für Lebendigkeit im 3D-Modell (es wird nicht eine feste Farbe definiert, sondern abhänging von der Betrachtung dargestellt) SH-Basisfunktionen geht in der Regel bis zur Ordnung 3, was danach kommt ergibt häufig keinen Sinn mehr<br />
* Diese Ordnungen stellen die Blickrichtungen da, je höher die Ordnung, desto detailreicher (0=zwei / Nord Süd, 1=sechs, etc.)<br />
* Bei Ordnung 3 kann man 16 verschiedene Richtungen angeben, daher kann auch Glänzen und Reflektion dargestellt werden<br />
* L=0 - zwei Richtungen, ...<br />
* SH - sind mathematische Formeln die aus vers. Richtungen vers. Farben darstellen können, z.B. Reflektionen die sich mit verändern je nach Blickwinkel. <br />
* => Richtungsabhängie Farbdarstellungen<br />
* Empfehlung: SH beim Splatting immer in der Ordnung 3 <br />
* glänzende Oberflächen bei den Originalobjekten (z.B. Goldobjekte) - Gaussian Splat braucht die Reflektionen in Bild um diese später für die Darstellung zu nutzen<br />
* Lichtquelle ist fix und Objekt dreht sich = CyberGlobe vs. Objekt dreht sich und die Beleuchtung wandert mit der Blickrichtung (Ringlicht um/ an der Kamera) <br />
* SH-Koeffizienten geben die Farbe aus einer Bestimmten Richtung an - diese Bilden das Licht ab als Reflektion - dabei macht es keinen Unterschied ob das Licht fix ist oder sich mit der Kamera mitbewegt. <br />
* Über die Reflektion werden Oberflächeninformationen transportiert die das 3D-Modell realistischer erscheinen lassen, anders als beim SFM wo das Licht extra rausgerechnet wird<br />
* mittels pbr kann beim Mesh (SFM) das Licht künstlich gesetzt werden, dies ist bei Gaussian Splat derzeit nicht möglich, aber aktuell Forschungsgegenstand<br />
* durch pbr kann dann eine fotorealistische Darstellung auch beim Mesh erreicht werden (glanz bei Gold zum Beispiel) <br />
* Beim Gaussian Splat kann das licht nicht/ oder nur sehr sehr schwierig verändert werden, bringt aber vom Prinzip selbst die fotorealistische DArstellung mit den Reflektionen mit.<br />
* Instabile /Feine Objekte sind schwierig im 3D Modell zu erfassen, da sie sich bei der Aufnahme noch bewegt haben, als Gaussian Splat kann alles dargestellt werden, auch feinste Details. Dort wo es sich bewegt hat, ist im Gaussian Splat auch eine Unschärfe zu sehen, wie ein doppeltes oder unscharfes Bild<br />
* Rückproportion kann falsch dargestellt werden, ähnlich wie bei anderen Digitalisierungen, wenn Beweung in beweglichen Teilen bei der Digitzalisierung stattfindet, dann entstehen Dopplungen, Holo-Erscheinungen (bsp. "Geister-Borste" am Muschelhut)<br />
* je näher man an das Objekt heranzoomt, desto unschärfer und wirrer wird das Objket, man sieht die Ellipsoide diese sehen aus wie eine Netzkonstruktion (sieht aus wie Glasfasergewebe), langgezogene dünne "Gaswolken"<br />
* Praxistipps - Verdichtungsstrategien (s. oben) wichtig für das Endergebnis<br />
* ADC - nur im Postshot (schon älter?) - wenn in das 3D-Gaussian-Modell reingezoom wird, wird die Elipsoid-Oberfläche sichtbar<br />
* IGS+ - gibt es nur als Implementation im Lichtfeld Studio - Software, berücksichtigt vor allem die Kantendetails, Berechnung länger [Herr Roland Clauß ist nicht überzeugt von dieser Methode/ Iteration] -> "Ergebnisse sind nicht zu verwenden!" <br />
* MRNF - implementation nur im Lichtfeld Studio - Software, ist nicht open source, hat auch einen Anteil von Kantengeführten Details, allerdings hat die Iteration in der Rückproperation angefangen zu halluzinieren, setzt splats ein wo sie nicht sind [Herr Roland Clauß: es gibt Gaussian Splats die in der Oberflächendarstellung und Textur gut sind] -> aber es gibt bedenken wegen der Halluzinantionen<br />
* MCMC - (schon etwas älter, etwa seit zwei Jahren) - hat eine gewisse Zufallskomponente, mit einer Wahrscheinlichkeit werden neue GAussian Splats zufällig generiert, wie kommen diese in der Rückproportion an? damit ist es recht schnell. - !!! - Bei MCMC können u.U. Haare und Borsten besser abgebildet werden. <br />
* Splat3 - gibt es nur im Postshot - ist proprietär, bester Detaillierungsgrad<br />
* Beim Splatten wird alles in der Scene rekonstruiert, auch der Hintergrund<br />
* eher danach Bereich festlegen (Area of Intrest), da der Hintergrund hilft bei der Berechnung und Erstellung der Scene / Splats<br />
* es gibt verschiedenste Sofware (Produkte / Suite) aus dem OpenSource Bereich und nicht besonders Anwenderfreundlich<br />
* Ein Vormaskieren ist nicht zielführend, da Texturen falsch dargestellt werden können, gerade wenn es in Bereiche z.B. mit Haaren gehen, die eine Transluzenz aufweisen<br />
* Lichtfeld Studio (https://lichtfeld.io/) - einmalig 50€ - Empfehlung MRNF [Roland Clauß] - Version 5.2<br />
* Postshot (https://www.jawset.com/) - Pricing: https://www.jawset.com/shop/pricing/ - 70€ pro Monat - Empfehlung Splat3 [Roland Clauß]<br />
* beide kommen aus Deutschland<br />
* Viewer von SuperSplat - superspl.at<br />
* Gaussian Splat sind am Ende im gleichen Format, es ist egal mit welcher Verdichtung gearbeitet wurde<br />
<br />
<br />
=== Praxis ===<br />
<br />
* Lichtfeld Studio - Version 5.2 es gibt tagesaktuelle - kein <br />
* Einblick in die Software /Interface - kann schnell unübersichtlich werden. <br />
* Drauf zu achten!!! : <br />
** die reduzierung der Bilder ausstellen - die maximale Breite ausstellen. (anmerkung aus dem auditorium: einstellung auf 0 nicht möglich)<br />
** Undistort: anmachen<br />
** Mip Filter: an<br />
** skalierungsfaktor: = 1<br />
** FS-Cache: ausmachen! (sonst kann ma nach na Woche wiederkommen und es passiert nichts) <br />
** max. gaussians 15M<br />
** SH Grad = 3<br />
** Retration = 100K<br />
<br />
* Optimierung bleibt zunächst einmal im default - hier muss im allgemeinen vorsichtig sein, default einstellungen sind das beste was Herr Roland Clauß damit hinbekommen hat.<br />
<br />
* lambda DSSIM = 0.200 - 28% L1<br />
* Zwischenspeichern kann man bei z.B. 45K iteration (kann, muss aber nicht) Herr Roland Clauß wartet einfach die zwei Stunden für die Iterationen<br />
* dann starten<br />
* jetzt werden die Splats gesetzt und orientieren sich immer näher in iher Anpassung an die originalBilder<br />
* der SFM-DAtensatz der reingeladen wird, muss sehr präzise sein - Collmap, Glowmap, RC, - das lichtfeldstudio macht kein matching, rechnet einfach nur seine Daten durch. <br />
<br />
* ply - Standardformat für Gaussain Splats - Tabellenformat, weil es auch offen ist und ergänzungen gemacht werden können. <br />
<br />
<br />
* Wichtig!<br />
** MipFilter und Undistort sind die Stolperfallen bei Lichtfeldstudio<br />
** Bei RC - mind. die höchste Bildauflösung nehmen oder besser noch eine höhere Auflösung wählen, da sonst das Abbildnen einer Bildmatrix beim Abbilden auf eine andere Verluste aufkommen. <br />
<br />
* Bsp. Kellergewölbe mit GCPs (Ground control points) per Tachi einmelssen und drüber legen<br />
<br />
* importieren über Colmap (https://colmap.github.io/) - <br />
<br />
* Postshot<br />
** Camera poses = import<br />
** limit image size = ausmacen<br />
** Start training = ausmachen - wenn wir importieren, wird der Bereich des Intresses festgelegt<br />
** max. splat count = 15M<br />
** Region of Interest einstellen - Edigt-Modus: CropBox erstellen - diese auf das Objekt ziehen/beschränken, für diese CropBox bekommen wir Werte die dann für die Region of Intrest verwendet werden können - diese CropBox kann interaktiv verändert werden, es wird lediglich in der Box Splats generiert. <br />
dann noch 100 000 / 100 K Schritte/interationen<br />
** dann auf Start und loslegen<br />
** durch die CropBox wir der Hintergrund nicht mit abgebildet <br />
<br />
<br />
=== Fragen ===<br />
* kannst du noch mal auf den Einzelkämpfer eingehen? lichtfeld studio oder Postshot? <br />
* beide Software sind Einzelkämpfer<br />
<br />
* Gaussian Splat funktioniert eigentlich nur mit Nvidia-Grafik<br />
<br />
* andere Software, OpenSource Alternativen? - nicht für windwos, für Linux: <br />
* nerfstudio https://docs.nerf.studio/ (danke!)<br />
<br />
* Reflektionen: Problemstellung/Frage: Beispiel: Die Reflektionen sind im Objekt, die Splats werden angeordnet wo sie in der Rückführung im Bild den kleinsen Fehler ergeben, dadurch wird die Spiegelung im Objekt verortet/ Physikalisch u.U. korrekt<br />
<br />
= Sonstiges =<br />
<br />
== Offene Runde ==<br />
<br />
* 05. - 07.11. Denkmal Leipzig<br />
* https://www.denkmal-leipzig.de/de/<br />
* gemeinsam mit Mutec: https://www.mutec.de/de/ 05.-06.11.2026<br />
* Fachtagung und Fachvorträge sind ebenfalls vertreten<br />
<br />
== Termine ==<br />
* 08.07.: ??? <br />
* 12.08.: ??? <br />
* 16.09.: ???</div>Robertpaesslerhttps://ag3d.org/index.php?title=Vorlage:Werkstattbericht&diff=2178Vorlage:Werkstattbericht2026-08-12T09:04:03Z<p>Robertpaessler: </p>
<hr />
<div><includeonly><br />
'''{{{Titel|Werkstattbericht}}}'''<br />
<br />
* '''Datum:''' {{{Datum|nicht angegeben}}}<br />
* '''Vortragende Person(en):''' {{{Vortragende|nicht angegeben}}}<br />
</includeonly><br />
<br />
<noinclude><br />
== Verwendung ==<br />
<br />
Die Vorlage wird folgendermaßen eingebunden:<br />
<br />
<pre><br />
{{Werkstattbericht<br />
|Titel = Titel des Werkstattberichts<br />
|Datum = 12. August 2026<br />
|Vortragende = Vorname Nachname, Vorname Nachname<br />
}}<br />
</pre><br />
</noinclude></div>Robertpaesslerhttps://ag3d.org/index.php?title=Vorlage:Werkstattbericht&diff=2176Vorlage:Werkstattbericht2026-08-12T09:00:23Z<p>Robertpaessler: </p>
<hr />
<div><includeonly><br />
<div class="ag3d-werkstattbericht"><br />
<div class="ag3d-werkstattbericht__kopf"><br />
<div class="ag3d-werkstattbericht__typ">Werkstattbericht der AG3D</div><br />
<div class="ag3d-werkstattbericht__kurzbeschreibung"><br />
{{{Kurzbeschreibung|}}}<br />
</div><br />
</div><br />
<br />
{| class="wikitable ag3d-werkstattbericht__metadaten"<br />
|-<br />
! Datum<br />
| {{{Datum|–}}}<br />
{{#if:{{{Beginn|}}}|<br /><small>{{{Beginn}}} Uhr{{#if:{{{Ende|}}}| bis {{{Ende}}} Uhr}}</small>}}<br />
|-<br />
! Status<br />
| {{{Status|–}}}<br />
|-<br />
! Format<br />
| {{{Format|–}}}<br />
|-<br />
! Vortragende<br />
| {{{Vortragende|–}}}<br />
{{#if:{{{Institutionen|}}}|<br /><small>{{{Institutionen}}}</small>}}<br />
|-<br />
! Themen<br />
| {{{Themen|–}}}<br />
{{#if:{{{Verfahren|}}}|<br />
{{!}}-<br />
! Verfahren<br />
{{!}} {{{Verfahren}}}<br />
}}<br />
{{#if:{{{Software|}}}|<br />
{{!}}-<br />
! Software<br />
{{!}} {{{Software}}}<br />
}}<br />
{{#if:{{{Objektgattungen|}}}|<br />
{{!}}-<br />
! Objektgattungen<br />
{{!}} {{{Objektgattungen}}}<br />
}}<br />
{{#if:{{{Projekte|}}}|<br />
{{!}}-<br />
! Projekte<br />
{{!}} {{{Projekte}}}<br />
}}<br />
{{#if:{{{Video|}}}|<br />
{{!}}-<br />
! Video<br />
{{!}} {{{Video}}}<br />
}}<br />
{{#if:{{{Materialien|}}}|<br />
{{!}}-<br />
! Materialien<br />
{{!}} {{{Materialien}}}<br />
}}<br />
|-<br />
! Transkript<br />
| {{{Transkriptstatus|fehlt}}}<br />
|-<br />
! Protokoll<br />
| {{{Protokollstatus|ungeprüft}}}<br />
|-<br />
! Sprache<br />
| {{{Sprache|Deutsch}}}<br />
{{#if:{{{Letzte Prüfung|}}}|<br />
{{!}}-<br />
! Letzte fachliche Prüfung<br />
{{!}} {{{Letzte Prüfung}}}<br />
}}<br />
|}<br />
<br />
{{#if:{{{Hinweis|}}}|<br />
<div class="ag3d-werkstattbericht__hinweis"><br />
'''Hinweis:''' {{{Hinweis}}}<br />
</div><br />
}}<br />
<br />
[[Kategorie:Werkstattbericht]]<br />
{{#if:{{{Jahr|}}}|[[Kategorie:Werkstattberichte {{{Jahr}}}]]}}<br />
{{#ifeq:{{{Transkriptstatus|fehlt}}}|fehlt|[[Kategorie:Werkstattbericht ohne Transkript]]}}<br />
{{#ifeq:{{{Transkriptstatus|fehlt}}}|automatisch erstellt|[[Kategorie:Transkript zu prüfen]]}}<br />
{{#ifeq:{{{Protokollstatus|ungeprüft}}}|ungeprüft|[[Kategorie:Protokoll zu prüfen]]}}<br />
</div><br />
</includeonly></div>Robertpaesslerhttps://ag3d.org/index.php?title=Vorlage:Werkstattbericht&diff=2174Vorlage:Werkstattbericht2026-08-12T08:58:49Z<p>Robertpaessler: Die Seite wurde neu angelegt: „<includeonly> <div class="ag3d-werkstattbericht"> <div class="ag3d-werkstattbericht__kopf"> <div class="ag3d-werkstattbericht__typ">Werkstattbericht der AG3D</div> <div class="ag3d-werkstattbericht__kurzbeschreibung"> {{{Kurzbeschreibung|}}} </div> </div> {| class="wikitable ag3d-werkstattbericht__metadaten" |- ! Datum | {{{Datum|–}}} {{#if:{{{Beginn|}}}|<br /><small>{{{Beginn}}} Uhr{{#if:{{{Ende|}}}| bis {{{Ende}}} Uhr}}</small>}} |- ! Status | {{{Sta…“</p>
<hr />
<div><includeonly><br />
<div class="ag3d-werkstattbericht"><br />
<div class="ag3d-werkstattbericht__kopf"><br />
<div class="ag3d-werkstattbericht__typ">Werkstattbericht der AG3D</div><br />
<div class="ag3d-werkstattbericht__kurzbeschreibung"><br />
{{{Kurzbeschreibung|}}}<br />
</div><br />
</div><br />
<br />
{| class="wikitable ag3d-werkstattbericht__metadaten"<br />
|-<br />
! Datum<br />
| {{{Datum|–}}}<br />
{{#if:{{{Beginn|}}}|<br /><small>{{{Beginn}}} Uhr{{#if:{{{Ende|}}}| bis {{{Ende}}} Uhr}}</small>}}<br />
|-<br />
! Status<br />
| {{{Status|–}}}<br />
|-<br />
! Format<br />
| {{{Format|–}}}<br />
|-<br />
! Vortragende<br />
| {{{Vortragende|–}}}<br />
{{#if:{{{Institutionen|}}}|<br /><small>{{{Institutionen}}}</small>}}<br />
|-<br />
! Themen<br />
| {{{Themen|–}}}<br />
{{#if:{{{Verfahren|}}}|<br />
{{!}}-<br />
! Verfahren<br />
{{!}} {{{Verfahren}}}<br />
}}<br />
{{#if:{{{Software|}}}|<br />
{{!}}-<br />
! Software<br />
{{!}} {{{Software}}}<br />
}}<br />
{{#if:{{{Objektgattungen|}}}|<br />
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! Objektgattungen<br />
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}}<br />
{{#if:{{{Projekte|}}}|<br />
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! Projekte<br />
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}}<br />
{{#if:{{{Video|}}}|<br />
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}}<br />
{{#if:{{{Materialien|}}}|<br />
{{!}}-<br />
! Materialien<br />
{{!}} {{{Materialien}}}<br />
}}<br />
|-<br />
! Transkript<br />
| {{{Transkriptstatus|fehlt}}}<br />
|-<br />
! Protokoll<br />
| {{{Protokollstatus|ungeprüft}}}<br />
|-<br />
! Sprache<br />
| {{{Sprache|Deutsch}}}<br />
{{#if:{{{Letzte Prüfung|}}}|<br />
{{!}}-<br />
! Letzte fachliche Prüfung<br />
{{!}} {{{Letzte Prüfung}}}<br />
}}<br />
|}<br />
<br />
{{#if:{{{Hinweis|}}}|<br />
<div class="ag3d-werkstattbericht__hinweis"><br />
'''Hinweis:''' {{{Hinweis}}}<br />
</div><br />
}}<br />
<br />
[[Kategorie:Werkstattbericht]]<br />
{{#if:{{{Jahr|}}}|[[Kategorie:Werkstattberichte {{{Jahr}}}]]}}<br />
{{#ifeq:{{{Transkriptstatus|fehlt}}}|fehlt|[[Kategorie:Werkstattbericht ohne Transkript]]}}<br />
{{#ifeq:{{{Transkriptstatus|fehlt}}}|automatisch erstellt|[[Kategorie:Transkript zu prüfen]]}}<br />
{{#ifeq:{{{Protokollstatus|ungeprüft}}}|ungeprüft|[[Kategorie:Protokoll zu prüfen]]}}<br />
</div><br />
</includeonly><br />
<br />
<noinclude><br />
{{Dokumentation}}<br />
</noinclude></div>Robertpaesslerhttps://ag3d.org/index.php?title=AG-Treffen_2026/06/24_%C3%9Cberblick_%C3%BCber_die_Grundlagen_von_3D_Gaussian_Splatting&diff=2172AG-Treffen 2026/06/24 Überblick über die Grundlagen von 3D Gaussian Splatting2026-08-12T08:48:59Z<p>Robertpaessler: /* Werkstattbericht Roland Clauß : Überblick über die Grundlagen von 3D Gaussian Splatting */</p>
<hr />
<div>[[Kategorie:Protokolle 2026|07]]<br />
AG3D interaktives Protokoll vom 24.06.2026, 10:00 Uhr<br />
<br />
= Informationen zur AG3D =<br />
<br />
== Links & Ressourcen ==<br />
* Wiki: <https://ag3d.org><br />
* Mailingliste abonnieren: <https://www.listserv.dfn.de/sympa/subscribe/ag3d><br />
* Protokolle: <https://ag3d.org/index.php/Protokolle><br />
* Videos: <https://www.youtube.com/channel/UCgacyn-2vUVvVG3tySHpovA><br />
* Tassen-Benchmark: <https://ag3d.org/index.php/Tassenbenchmark><br />
* Miro-Board: <https://miro.com/app/board/o9J_l-VOz-g=/><br />
<br />
= Werkstattbericht Roland Clauß : Überblick über die Grundlagen von 3D Gaussian Splatting =<br />
== Video bei YouTube ==<br />
<br />
Link zum YouTube-Channel: <br />
<br />
== Protokoll ==<br />
=== Theorie ===<br />
<br />
* 3D-Digitalisierung, feine Strukturen (Bsp. Käfer) wie Fühler und feine Haare könnten nicht dargestellt werden - hierfür wird Gaussian Spatting genutzt<br />
* bei Computer Tomographie werden einzelene Schichten aufgenommen, Dichte wird angezeigt in Farbe oder Graustufen<br />
* Meshmodell (Oberflächenmodell) vs. volumetrischs Modell (im Raum Schichten) bsp. CT-Daten<br />
* Prinzip seit 1991 bekannt/ Idee entstanden (Lee Westover, Sun Microsystems Inc.)<br />
* jeder Raumpunkt mit Farbinformation wird auf (2D)Bild projeziert mit Eigenschaften <br />
* Rückprojektion auf Bildfläche, Orthografische Projektion mit Filterfunktion einer Gaußverteilung (Gaußsche Filter produzieren keine Verzerrungen)<br />
* Bernhard Kerbl et al., Université Cóte d´Azur (2023) "wiederbelebt" und zur Rekonstruktion herangezogen vgl. zuvor war es lediglich eine Darstellung<br />
* wie kann man volumetrische Daten als Funktion darstellen, erforscht 2023 - hierfür wurde eine Funktion entwickelt um diese mathematisch darzustellen<br />
* man kann sich den Gaussian Splat als Ellipsoid vorstellen<br />
* Ein Gaussian Splat ist quasi unendlich, geht gen 0 erreicht diese aber nicht im dreidimensionalen Raum. <br />
* Pipeline gebaut aus Bildern eine realen Objektes zu einer virtuellen Repräsentation als volumetrische Daten<br />
* ohne Start Punktwolke (Sparse Cloud wie SfM), geht es nicht, diese sollte auch schon gut erstellt werden<br />
* aus volumetrischen Daten wird Bild wieder zurückgerechtnet, diese Bild wird mit Originalaufnahme verglichen und die Fehler dazwischen werden versucht zu minimieren<br />
* Entwicklung/Ziel: ist die Rückrechnung aufs Bild um den Fehler zu minimieren - Wahrer Punkt physisch der im Bild erfasst ist und dann volumetrisch dargestellt wird.<br />
* Verlustberechnung wird optimiert und auf alle Parameter angewendet, Splats werden optimiert<br />
* Densification - Verdichtung der Gaussian Splats - haben großen Einfluss auf das Ergebnis - hier gibt es vers. Wege diese zu erreichen<br />
* zwischen 20.000 und 100.000 Iterationsschritte werden als Schleife durchgeführt<br />
* Wichtig (kurz zusammengefasst): Gaussian Splats ist ein Ellipsoid (eine langgestreckt Sphere) sie sind fließend, haben eine Dichte, haben Farbe, sind eine große Menge, können Millionen sein und werden über iterative Prozesse, die immer wieder durchgeführt werden, um am nächsten an das Original zu heranzukommen, so dass es immer stabiler wird und es keine große Schwankungen/ Veränderungen mehr gibt<br />
* Vgl. SFM deterativ vs. iterativ - Gaussian splat kann auch in einer Sackgasse landen, sodass kein Ergebnis erstellt werden kann<br />
* Regel (eigentlich wie bei jeder Arbeit) ist die Basis gut, ist das Ergebnis gut: Möglichst viele Bilder, scharfe Bilder, präzise Anordnung beim SFM führen zu einem guten Gaussian Splat<br />
* Der Restfehler soll so klein wie möglich werden (ein Restfehler bleibt immer) hierfür muss die Basis der Aufnahme so gut wie möglich sein. <br />
* (s. Folie mit den einzelnen Iterations-Schritten) Schritt 4 - hier wird der Fehler L möglichst klein angestrebt<br />
* SH = Spherical Harmonics sorgen für Lebendigkeit im 3D-Modell (es wird nicht eine feste Farbe definiert, sondern abhänging von der Betrachtung dargestellt) SH-Basisfunktionen geht in der Regel bis zur Ordnung 3, was danach kommt ergibt häufig keinen Sinn mehr<br />
* Diese Ordnungen stellen die Blickrichtungen da, je höher die Ordnung, desto detailreicher (0=zwei / Nord Süd, 1=sechs, etc.)<br />
* Bei Ordnung 3 kann man 16 verschiedene Richtungen angeben, daher kann auch Glänzen und Reflektion dargestellt werden<br />
* L=0 - zwei Richtungen, ...<br />
* SH - sind mathematische Formeln die aus vers. Richtungen vers. Farben darstellen können, z.B. Reflektionen die sich mit verändern je nach Blickwinkel. <br />
* => Richtungsabhängie Farbdarstellungen<br />
* Empfehlung: SH beim Splatting immer in der Ordnung 3 <br />
* glänzende Oberflächen bei den Originalobjekten (z.B. Goldobjekte) - Gaussian Splat braucht die Reflektionen in Bild um diese später für die Darstellung zu nutzen<br />
* Lichtquelle ist fix und Objekt dreht sich = CyberGlobe vs. Objekt dreht sich und die Beleuchtung wandert mit der Blickrichtung (Ringlicht um/ an der Kamera) <br />
* SH-Koeffizienten geben die Farbe aus einer Bestimmten Richtung an - diese Bilden das Licht ab als Reflektion - dabei macht es keinen Unterschied ob das Licht fix ist oder sich mit der Kamera mitbewegt. <br />
* Über die Reflektion werden Oberflächeninformationen transportiert die das 3D-Modell realistischer erscheinen lassen, anders als beim SFM wo das Licht extra rausgerechnet wird<br />
* mittels pbr kann beim Mesh (SFM) das Licht künstlich gesetzt werden, dies ist bei Gaussian Splat derzeit nicht möglich, aber aktuell Forschungsgegenstand<br />
* durch pbr kann dann eine fotorealistische Darstellung auch beim Mesh erreicht werden (glanz bei Gold zum Beispiel) <br />
* Beim Gaussian Splat kann das licht nicht/ oder nur sehr sehr schwierig verändert werden, bringt aber vom Prinzip selbst die fotorealistische DArstellung mit den Reflektionen mit.<br />
* Instabile /Feine Objekte sind schwierig im 3D Modell zu erfassen, da sie sich bei der Aufnahme noch bewegt haben, als Gaussian Splat kann alles dargestellt werden, auch feinste Details. Dort wo es sich bewegt hat, ist im Gaussian Splat auch eine Unschärfe zu sehen, wie ein doppeltes oder unscharfes Bild<br />
* Rückproportion kann falsch dargestellt werden, ähnlich wie bei anderen Digitalisierungen, wenn Beweung in beweglichen Teilen bei der Digitzalisierung stattfindet, dann entstehen Dopplungen, Holo-Erscheinungen (bsp. "Geister-Borste" am Muschelhut)<br />
* je näher man an das Objekt heranzoomt, desto unschärfer und wirrer wird das Objket, man sieht die Ellipsoide diese sehen aus wie eine Netzkonstruktion (sieht aus wie Glasfasergewebe), langgezogene dünne "Gaswolken"<br />
* Praxistipps - Verdichtungsstrategien (s. oben) wichtig für das Endergebnis<br />
* ADC - nur im Postshot (schon älter?) - wenn in das 3D-Gaussian-Modell reingezoom wird, wird die Elipsoid-Oberfläche sichtbar<br />
* IGS+ - gibt es nur als Implementation im Lichtfeld Studio - Software, berücksichtigt vor allem die Kantendetails, Berechnung länger [Herr Roland Clauß ist nicht überzeugt von dieser Methode/ Iteration] -> "Ergebnisse sind nicht zu verwenden!" <br />
* MRNF - implementation nur im Lichtfeld Studio - Software, ist nicht open source, hat auch einen Anteil von Kantengeführten Details, allerdings hat die Iteration in der Rückproperation angefangen zu halluzinieren, setzt splats ein wo sie nicht sind [Herr Roland Clauß: es gibt Gaussian Splats die in der Oberflächendarstellung und Textur gut sind] -> aber es gibt bedenken wegen der Halluzinantionen<br />
* MCMC - (schon etwas älter, etwa seit zwei Jahren) - hat eine gewisse Zufallskomponente, mit einer Wahrscheinlichkeit werden neue GAussian Splats zufällig generiert, wie kommen diese in der Rückproportion an? damit ist es recht schnell. - !!! - Bei MCMC können u.U. Haare und Borsten besser abgebildet werden. <br />
* Splat3 - gibt es nur im Postshot - ist proprietär, bester Detaillierungsgrad<br />
* Beim Splatten wird alles in der Scene rekonstruiert, auch der Hintergrund<br />
* eher danach Bereich festlegen (Area of Intrest), da der Hintergrund hilft bei der Berechnung und Erstellung der Scene / Splats<br />
* es gibt verschiedenste Sofware (Produkte / Suite) aus dem OpenSource Bereich und nicht besonders Anwenderfreundlich<br />
* Ein Vormaskieren ist nicht zielführend, da Texturen falsch dargestellt werden können, gerade wenn es in Bereiche z.B. mit Haaren gehen, die eine Transluzenz aufweisen<br />
* Lichtfeld Studio (https://lichtfeld.io/) - einmalig 50€ - Empfehlung MRNF [Roland Clauß] - Version 5.2<br />
* Postshot (https://www.jawset.com/) - Pricing: https://www.jawset.com/shop/pricing/ - 70€ pro Monat - Empfehlung Splat3 [Roland Clauß]<br />
* beide kommen aus Deutschland<br />
* Viewer von SuperSplat - superspl.at<br />
* Gaussian Splat sind am Ende im gleichen Format, es ist egal mit welcher Verdichtung gearbeitet wurde<br />
<br />
<br />
=== Praxis ===<br />
<br />
* Lichtfeld Studio - Version 5.2 es gibt tagesaktuelle - kein <br />
* Einblick in die Software /Interface - kann schnell unübersichtlich werden. <br />
* Drauf zu achten!!! : <br />
** die reduzierung der Bilder ausstellen - die maximale Breite ausstellen. (anmerkung aus dem auditorium: einstellung auf 0 nicht möglich)<br />
** Undistort: anmachen<br />
** Mip Filter: an<br />
** skalierungsfaktor: = 1<br />
** FS-Cache: ausmachen! (sonst kann ma nach na Woche wiederkommen und es passiert nichts) <br />
** max. gaussians 15M<br />
** SH Grad = 3<br />
** Retration = 100K<br />
<br />
* Optimierung bleibt zunächst einmal im default - hier muss im allgemeinen vorsichtig sein, default einstellungen sind das beste was Herr Roland Clauß damit hinbekommen hat.<br />
<br />
* lambda DSSIM = 0.200 - 28% L1<br />
* Zwischenspeichern kann man bei z.B. 45K iteration (kann, muss aber nicht) Herr Roland Clauß wartet einfach die zwei Stunden für die Iterationen<br />
* dann starten<br />
* jetzt werden die Splats gesetzt und orientieren sich immer näher in iher Anpassung an die originalBilder<br />
* der SFM-DAtensatz der reingeladen wird, muss sehr präzise sein - Collmap, Glowmap, RC, - das lichtfeldstudio macht kein matching, rechnet einfach nur seine Daten durch. <br />
<br />
* ply - Standardformat für Gaussain Splats - Tabellenformat, weil es auch offen ist und ergänzungen gemacht werden können. <br />
<br />
<br />
* Wichtig!<br />
** MipFilter und Undistort sind die Stolperfallen bei Lichtfeldstudio<br />
** Bei RC - mind. die höchste Bildauflösung nehmen oder besser noch eine höhere Auflösung wählen, da sonst das Abbildnen einer Bildmatrix beim Abbilden auf eine andere Verluste aufkommen. <br />
<br />
* Bsp. Kellergewölbe mit GCPs (Ground control points) per Tachi einmelssen und drüber legen<br />
<br />
* importieren über Colmap (https://colmap.github.io/) - <br />
<br />
* Postshot<br />
** Camera poses = import<br />
** limit image size = ausmacen<br />
** Start training = ausmachen - wenn wir importieren, wird der Bereich des Intresses festgelegt<br />
** max. splat count = 15M<br />
** Region of Interest einstellen - Edigt-Modus: CropBox erstellen - diese auf das Objekt ziehen/beschränken, für diese CropBox bekommen wir Werte die dann für die Region of Intrest verwendet werden können - diese CropBox kann interaktiv verändert werden, es wird lediglich in der Box Splats generiert. <br />
dann noch 100 000 / 100 K Schritte/interationen<br />
** dann auf Start und loslegen<br />
** durch die CropBox wir der Hintergrund nicht mit abgebildet <br />
<br />
<br />
=== Fragen ===<br />
* kannst du noch mal auf den Einzelkämpfer eingehen? lichtfeld studio oder Postshot? <br />
* beide Software sind Einzelkämpfer<br />
<br />
* Gaussian Splat funktioniert eigentlich nur mit Nvidia-Grafik<br />
<br />
* andere Software, OpenSource Alternativen? - nicht für windwos, für Linux: <br />
* nerfstudio https://docs.nerf.studio/ (danke!)<br />
<br />
* Reflektionen: Problemstellung/Frage: Beispiel: Die Reflektionen sind im Objekt, die Splats werden angeordnet wo sie in der Rückführung im Bild den kleinsen Fehler ergeben, dadurch wird die Spiegelung im Objekt verortet/ Physikalisch u.U. korrekt<br />
<br />
= Sonstiges =<br />
<br />
== Offene Runde ==<br />
<br />
* 05. - 07.11. Denkmal Leipzig<br />
* https://www.denkmal-leipzig.de/de/<br />
* gemeinsam mit Mutec: https://www.mutec.de/de/ 05.-06.11.2026<br />
* Fachtagung und Fachvorträge sind ebenfalls vertreten<br />
<br />
== Termine ==<br />
* 08.07.: ??? <br />
* 12.08.: ??? <br />
* 16.09.: ???</div>Robertpaesslerhttps://ag3d.org/index.php?title=AG-Treffen_2026/06/24_%C3%9Cberblick_%C3%BCber_die_Grundlagen_von_3D_Gaussian_Splatting&diff=2171AG-Treffen 2026/06/24 Überblick über die Grundlagen von 3D Gaussian Splatting2026-08-12T08:47:37Z<p>Robertpaessler: /* Werkstattbericht Roland Clauß : Überblick über die Grundlagen von 3D Gaussian Splatting */</p>
<hr />
<div>[[Kategorie:Protokolle 2026|07]]<br />
AG3D interaktives Protokoll vom 24.06.2026, 10:00 Uhr<br />
<br />
= Informationen zur AG3D =<br />
<br />
== Links & Ressourcen ==<br />
* Wiki: <https://ag3d.org><br />
* Mailingliste abonnieren: <https://www.listserv.dfn.de/sympa/subscribe/ag3d><br />
* Protokolle: <https://ag3d.org/index.php/Protokolle><br />
* Videos: <https://www.youtube.com/channel/UCgacyn-2vUVvVG3tySHpovA><br />
* Tassen-Benchmark: <https://ag3d.org/index.php/Tassenbenchmark><br />
* Miro-Board: <https://miro.com/app/board/o9J_l-VOz-g=/><br />
<br />
= Werkstattbericht Roland Clauß : Überblick über die Grundlagen von 3D Gaussian Splatting =<br />
== Video bei YouTube ==<br />
<br />
Link zum YouTube-Channel: <br />
<br />
== Theorie ==<br />
<br />
* 3D-Digitalisierung, feine Strukturen (Bsp. Käfer) wie Fühler und feine Haare könnten nicht dargestellt werden - hierfür wird Gaussian Spatting genutzt<br />
* bei Computer Tomographie werden einzelene Schichten aufgenommen, Dichte wird angezeigt in Farbe oder Graustufen<br />
* Meshmodell (Oberflächenmodell) vs. volumetrischs Modell (im Raum Schichten) bsp. CT-Daten<br />
* Prinzip seit 1991 bekannt/ Idee entstanden (Lee Westover, Sun Microsystems Inc.)<br />
* jeder Raumpunkt mit Farbinformation wird auf (2D)Bild projeziert mit Eigenschaften <br />
* Rückprojektion auf Bildfläche, Orthografische Projektion mit Filterfunktion einer Gaußverteilung (Gaußsche Filter produzieren keine Verzerrungen)<br />
* Bernhard Kerbl et al., Université Cóte d´Azur (2023) "wiederbelebt" und zur Rekonstruktion herangezogen vgl. zuvor war es lediglich eine Darstellung<br />
* wie kann man volumetrische Daten als Funktion darstellen, erforscht 2023 - hierfür wurde eine Funktion entwickelt um diese mathematisch darzustellen<br />
* man kann sich den Gaussian Splat als Ellipsoid vorstellen<br />
* Ein Gaussian Splat ist quasi unendlich, geht gen 0 erreicht diese aber nicht im dreidimensionalen Raum. <br />
* Pipeline gebaut aus Bildern eine realen Objektes zu einer virtuellen Repräsentation als volumetrische Daten<br />
* ohne Start Punktwolke (Sparse Cloud wie SfM), geht es nicht, diese sollte auch schon gut erstellt werden<br />
* aus volumetrischen Daten wird Bild wieder zurückgerechtnet, diese Bild wird mit Originalaufnahme verglichen und die Fehler dazwischen werden versucht zu minimieren<br />
* Entwicklung/Ziel: ist die Rückrechnung aufs Bild um den Fehler zu minimieren - Wahrer Punkt physisch der im Bild erfasst ist und dann volumetrisch dargestellt wird.<br />
* Verlustberechnung wird optimiert und auf alle Parameter angewendet, Splats werden optimiert<br />
* Densification - Verdichtung der Gaussian Splats - haben großen Einfluss auf das Ergebnis - hier gibt es vers. Wege diese zu erreichen<br />
* zwischen 20.000 und 100.000 Iterationsschritte werden als Schleife durchgeführt<br />
* Wichtig (kurz zusammengefasst): Gaussian Splats ist ein Ellipsoid (eine langgestreckt Sphere) sie sind fließend, haben eine Dichte, haben Farbe, sind eine große Menge, können Millionen sein und werden über iterative Prozesse, die immer wieder durchgeführt werden, um am nächsten an das Original zu heranzukommen, so dass es immer stabiler wird und es keine große Schwankungen/ Veränderungen mehr gibt<br />
* Vgl. SFM deterativ vs. iterativ - Gaussian splat kann auch in einer Sackgasse landen, sodass kein Ergebnis erstellt werden kann<br />
* Regel (eigentlich wie bei jeder Arbeit) ist die Basis gut, ist das Ergebnis gut: Möglichst viele Bilder, scharfe Bilder, präzise Anordnung beim SFM führen zu einem guten Gaussian Splat<br />
* Der Restfehler soll so klein wie möglich werden (ein Restfehler bleibt immer) hierfür muss die Basis der Aufnahme so gut wie möglich sein. <br />
* (s. Folie mit den einzelnen Iterations-Schritten) Schritt 4 - hier wird der Fehler L möglichst klein angestrebt<br />
* SH = Spherical Harmonics sorgen für Lebendigkeit im 3D-Modell (es wird nicht eine feste Farbe definiert, sondern abhänging von der Betrachtung dargestellt) SH-Basisfunktionen geht in der Regel bis zur Ordnung 3, was danach kommt ergibt häufig keinen Sinn mehr<br />
* Diese Ordnungen stellen die Blickrichtungen da, je höher die Ordnung, desto detailreicher (0=zwei / Nord Süd, 1=sechs, etc.)<br />
* Bei Ordnung 3 kann man 16 verschiedene Richtungen angeben, daher kann auch Glänzen und Reflektion dargestellt werden<br />
* L=0 - zwei Richtungen, ...<br />
* SH - sind mathematische Formeln die aus vers. Richtungen vers. Farben darstellen können, z.B. Reflektionen die sich mit verändern je nach Blickwinkel. <br />
* => Richtungsabhängie Farbdarstellungen<br />
* Empfehlung: SH beim Splatting immer in der Ordnung 3 <br />
* glänzende Oberflächen bei den Originalobjekten (z.B. Goldobjekte) - Gaussian Splat braucht die Reflektionen in Bild um diese später für die Darstellung zu nutzen<br />
* Lichtquelle ist fix und Objekt dreht sich = CyberGlobe vs. Objekt dreht sich und die Beleuchtung wandert mit der Blickrichtung (Ringlicht um/ an der Kamera) <br />
* SH-Koeffizienten geben die Farbe aus einer Bestimmten Richtung an - diese Bilden das Licht ab als Reflektion - dabei macht es keinen Unterschied ob das Licht fix ist oder sich mit der Kamera mitbewegt. <br />
* Über die Reflektion werden Oberflächeninformationen transportiert die das 3D-Modell realistischer erscheinen lassen, anders als beim SFM wo das Licht extra rausgerechnet wird<br />
* mittels pbr kann beim Mesh (SFM) das Licht künstlich gesetzt werden, dies ist bei Gaussian Splat derzeit nicht möglich, aber aktuell Forschungsgegenstand<br />
* durch pbr kann dann eine fotorealistische Darstellung auch beim Mesh erreicht werden (glanz bei Gold zum Beispiel) <br />
* Beim Gaussian Splat kann das licht nicht/ oder nur sehr sehr schwierig verändert werden, bringt aber vom Prinzip selbst die fotorealistische DArstellung mit den Reflektionen mit.<br />
* Instabile /Feine Objekte sind schwierig im 3D Modell zu erfassen, da sie sich bei der Aufnahme noch bewegt haben, als Gaussian Splat kann alles dargestellt werden, auch feinste Details. Dort wo es sich bewegt hat, ist im Gaussian Splat auch eine Unschärfe zu sehen, wie ein doppeltes oder unscharfes Bild<br />
* Rückproportion kann falsch dargestellt werden, ähnlich wie bei anderen Digitalisierungen, wenn Beweung in beweglichen Teilen bei der Digitzalisierung stattfindet, dann entstehen Dopplungen, Holo-Erscheinungen (bsp. "Geister-Borste" am Muschelhut)<br />
* je näher man an das Objekt heranzoomt, desto unschärfer und wirrer wird das Objket, man sieht die Ellipsoide diese sehen aus wie eine Netzkonstruktion (sieht aus wie Glasfasergewebe), langgezogene dünne "Gaswolken"<br />
* Praxistipps - Verdichtungsstrategien (s. oben) wichtig für das Endergebnis<br />
* ADC - nur im Postshot (schon älter?) - wenn in das 3D-Gaussian-Modell reingezoom wird, wird die Elipsoid-Oberfläche sichtbar<br />
* IGS+ - gibt es nur als Implementation im Lichtfeld Studio - Software, berücksichtigt vor allem die Kantendetails, Berechnung länger [Herr Roland Clauß ist nicht überzeugt von dieser Methode/ Iteration] -> "Ergebnisse sind nicht zu verwenden!" <br />
* MRNF - implementation nur im Lichtfeld Studio - Software, ist nicht open source, hat auch einen Anteil von Kantengeführten Details, allerdings hat die Iteration in der Rückproperation angefangen zu halluzinieren, setzt splats ein wo sie nicht sind [Herr Roland Clauß: es gibt Gaussian Splats die in der Oberflächendarstellung und Textur gut sind] -> aber es gibt bedenken wegen der Halluzinantionen<br />
* MCMC - (schon etwas älter, etwa seit zwei Jahren) - hat eine gewisse Zufallskomponente, mit einer Wahrscheinlichkeit werden neue GAussian Splats zufällig generiert, wie kommen diese in der Rückproportion an? damit ist es recht schnell. - !!! - Bei MCMC können u.U. Haare und Borsten besser abgebildet werden. <br />
* Splat3 - gibt es nur im Postshot - ist proprietär, bester Detaillierungsgrad<br />
* Beim Splatten wird alles in der Scene rekonstruiert, auch der Hintergrund<br />
* eher danach Bereich festlegen (Area of Intrest), da der Hintergrund hilft bei der Berechnung und Erstellung der Scene / Splats<br />
* es gibt verschiedenste Sofware (Produkte / Suite) aus dem OpenSource Bereich und nicht besonders Anwenderfreundlich<br />
* Ein Vormaskieren ist nicht zielführend, da Texturen falsch dargestellt werden können, gerade wenn es in Bereiche z.B. mit Haaren gehen, die eine Transluzenz aufweisen<br />
* Lichtfeld Studio (https://lichtfeld.io/) - einmalig 50€ - Empfehlung MRNF [Roland Clauß] - Version 5.2<br />
* Postshot (https://www.jawset.com/) - Pricing: https://www.jawset.com/shop/pricing/ - 70€ pro Monat - Empfehlung Splat3 [Roland Clauß]<br />
* beide kommen aus Deutschland<br />
* Viewer von SuperSplat - superspl.at<br />
* Gaussian Splat sind am Ende im gleichen Format, es ist egal mit welcher Verdichtung gearbeitet wurde<br />
<br />
<br />
== Praxis ==<br />
<br />
* Lichtfeld Studio - Version 5.2 es gibt tagesaktuelle - kein <br />
* Einblick in die Software /Interface - kann schnell unübersichtlich werden. <br />
* Drauf zu achten!!! : <br />
** die reduzierung der Bilder ausstellen - die maximale Breite ausstellen. (anmerkung aus dem auditorium: einstellung auf 0 nicht möglich)<br />
** Undistort: anmachen<br />
** Mip Filter: an<br />
** skalierungsfaktor: = 1<br />
** FS-Cache: ausmachen! (sonst kann ma nach na Woche wiederkommen und es passiert nichts) <br />
** max. gaussians 15M<br />
** SH Grad = 3<br />
** Retration = 100K<br />
<br />
* Optimierung bleibt zunächst einmal im default - hier muss im allgemeinen vorsichtig sein, default einstellungen sind das beste was Herr Roland Clauß damit hinbekommen hat.<br />
<br />
* lambda DSSIM = 0.200 - 28% L1<br />
* Zwischenspeichern kann man bei z.B. 45K iteration (kann, muss aber nicht) Herr Roland Clauß wartet einfach die zwei Stunden für die Iterationen<br />
* dann starten<br />
* jetzt werden die Splats gesetzt und orientieren sich immer näher in iher Anpassung an die originalBilder<br />
* der SFM-DAtensatz der reingeladen wird, muss sehr präzise sein - Collmap, Glowmap, RC, - das lichtfeldstudio macht kein matching, rechnet einfach nur seine Daten durch. <br />
<br />
* ply - Standardformat für Gaussain Splats - Tabellenformat, weil es auch offen ist und ergänzungen gemacht werden können. <br />
<br />
<br />
* Wichtig!<br />
** MipFilter und Undistort sind die Stolperfallen bei Lichtfeldstudio<br />
** Bei RC - mind. die höchste Bildauflösung nehmen oder besser noch eine höhere Auflösung wählen, da sonst das Abbildnen einer Bildmatrix beim Abbilden auf eine andere Verluste aufkommen. <br />
<br />
* Bsp. Kellergewölbe mit GCPs (Ground control points) per Tachi einmelssen und drüber legen<br />
<br />
* importieren über Colmap (https://colmap.github.io/) - <br />
<br />
* Postshot<br />
** Camera poses = import<br />
** limit image size = ausmacen<br />
** Start training = ausmachen - wenn wir importieren, wird der Bereich des Intresses festgelegt<br />
** max. splat count = 15M<br />
** Region of Interest einstellen - Edigt-Modus: CropBox erstellen - diese auf das Objekt ziehen/beschränken, für diese CropBox bekommen wir Werte die dann für die Region of Intrest verwendet werden können - diese CropBox kann interaktiv verändert werden, es wird lediglich in der Box Splats generiert. <br />
dann noch 100 000 / 100 K Schritte/interationen<br />
** dann auf Start und loslegen<br />
** durch die CropBox wir der Hintergrund nicht mit abgebildet <br />
<br />
<br />
== Fragen ==<br />
* kannst du noch mal auf den Einzelkämpfer eingehen? lichtfeld studio oder Postshot? <br />
* beide Software sind Einzelkämpfer<br />
<br />
* Gaussian Splat funktioniert eigentlich nur mit Nvidia-Grafik<br />
<br />
* andere Software, OpenSource Alternativen? - nicht für windwos, für Linux: <br />
* nerfstudio https://docs.nerf.studio/ (danke!)<br />
<br />
* Reflektionen: Problemstellung/Frage: Beispiel: Die Reflektionen sind im Objekt, die Splats werden angeordnet wo sie in der Rückführung im Bild den kleinsen Fehler ergeben, dadurch wird die Spiegelung im Objekt verortet/ Physikalisch u.U. korrekt<br />
<br />
= Sonstiges =<br />
<br />
== Offene Runde ==<br />
<br />
* 05. - 07.11. Denkmal Leipzig<br />
* https://www.denkmal-leipzig.de/de/<br />
* gemeinsam mit Mutec: https://www.mutec.de/de/ 05.-06.11.2026<br />
* Fachtagung und Fachvorträge sind ebenfalls vertreten<br />
<br />
== Termine ==<br />
* 08.07.: ??? <br />
* 12.08.: ??? <br />
* 16.09.: ???</div>Robertpaesslerhttps://ag3d.org/index.php?title=AG-Treffen_2026/06/24_%C3%9Cberblick_%C3%BCber_die_Grundlagen_von_3D_Gaussian_Splatting&diff=2170AG-Treffen 2026/06/24 Überblick über die Grundlagen von 3D Gaussian Splatting2026-08-12T08:46:04Z<p>Robertpaessler: Änderung 2169 von Robertpaessler (Diskussion) rückgängig gemacht.</p>
<hr />
<div>[[Kategorie:Protokolle 2026|07]]<br />
AG3D interaktives Protokoll vom 24.06.2026, 10:00 Uhr<br />
<br />
= Informationen zur AG3D =<br />
<br />
== Links & Ressourcen ==<br />
* Wiki: <https://ag3d.org><br />
* Mailingliste abonnieren: <https://www.listserv.dfn.de/sympa/subscribe/ag3d><br />
* Protokolle: <https://ag3d.org/index.php/Protokolle><br />
* Videos: <https://www.youtube.com/channel/UCgacyn-2vUVvVG3tySHpovA><br />
* Tassen-Benchmark: <https://ag3d.org/index.php/Tassenbenchmark><br />
* Miro-Board: <https://miro.com/app/board/o9J_l-VOz-g=/><br />
<br />
= Werkstattbericht Roland Clauß : Überblick über die Grundlagen von 3D Gaussian Splatting =<br />
<br />
== Theorie ==<br />
<br />
* 3D-Digitalisierung, feine Strukturen (Bsp. Käfer) wie Fühler und feine Haare könnten nicht dargestellt werden - hierfür wird Gaussian Spatting genutzt<br />
* bei Computer Tomographie werden einzelene Schichten aufgenommen, Dichte wird angezeigt in Farbe oder Graustufen<br />
* Meshmodell (Oberflächenmodell) vs. volumetrischs Modell (im Raum Schichten) bsp. CT-Daten<br />
* Prinzip seit 1991 bekannt/ Idee entstanden (Lee Westover, Sun Microsystems Inc.)<br />
* jeder Raumpunkt mit Farbinformation wird auf (2D)Bild projeziert mit Eigenschaften <br />
* Rückprojektion auf Bildfläche, Orthografische Projektion mit Filterfunktion einer Gaußverteilung (Gaußsche Filter produzieren keine Verzerrungen)<br />
* Bernhard Kerbl et al., Université Cóte d´Azur (2023) "wiederbelebt" und zur Rekonstruktion herangezogen vgl. zuvor war es lediglich eine Darstellung<br />
* wie kann man volumetrische Daten als Funktion darstellen, erforscht 2023 - hierfür wurde eine Funktion entwickelt um diese mathematisch darzustellen<br />
* man kann sich den Gaussian Splat als Ellipsoid vorstellen<br />
* Ein Gaussian Splat ist quasi unendlich, geht gen 0 erreicht diese aber nicht im dreidimensionalen Raum. <br />
* Pipeline gebaut aus Bildern eine realen Objektes zu einer virtuellen Repräsentation als volumetrische Daten<br />
* ohne Start Punktwolke (Sparse Cloud wie SfM), geht es nicht, diese sollte auch schon gut erstellt werden<br />
* aus volumetrischen Daten wird Bild wieder zurückgerechtnet, diese Bild wird mit Originalaufnahme verglichen und die Fehler dazwischen werden versucht zu minimieren<br />
* Entwicklung/Ziel: ist die Rückrechnung aufs Bild um den Fehler zu minimieren - Wahrer Punkt physisch der im Bild erfasst ist und dann volumetrisch dargestellt wird.<br />
* Verlustberechnung wird optimiert und auf alle Parameter angewendet, Splats werden optimiert<br />
* Densification - Verdichtung der Gaussian Splats - haben großen Einfluss auf das Ergebnis - hier gibt es vers. Wege diese zu erreichen<br />
* zwischen 20.000 und 100.000 Iterationsschritte werden als Schleife durchgeführt<br />
* Wichtig (kurz zusammengefasst): Gaussian Splats ist ein Ellipsoid (eine langgestreckt Sphere) sie sind fließend, haben eine Dichte, haben Farbe, sind eine große Menge, können Millionen sein und werden über iterative Prozesse, die immer wieder durchgeführt werden, um am nächsten an das Original zu heranzukommen, so dass es immer stabiler wird und es keine große Schwankungen/ Veränderungen mehr gibt<br />
* Vgl. SFM deterativ vs. iterativ - Gaussian splat kann auch in einer Sackgasse landen, sodass kein Ergebnis erstellt werden kann<br />
* Regel (eigentlich wie bei jeder Arbeit) ist die Basis gut, ist das Ergebnis gut: Möglichst viele Bilder, scharfe Bilder, präzise Anordnung beim SFM führen zu einem guten Gaussian Splat<br />
* Der Restfehler soll so klein wie möglich werden (ein Restfehler bleibt immer) hierfür muss die Basis der Aufnahme so gut wie möglich sein. <br />
* (s. Folie mit den einzelnen Iterations-Schritten) Schritt 4 - hier wird der Fehler L möglichst klein angestrebt<br />
* SH = Spherical Harmonics sorgen für Lebendigkeit im 3D-Modell (es wird nicht eine feste Farbe definiert, sondern abhänging von der Betrachtung dargestellt) SH-Basisfunktionen geht in der Regel bis zur Ordnung 3, was danach kommt ergibt häufig keinen Sinn mehr<br />
* Diese Ordnungen stellen die Blickrichtungen da, je höher die Ordnung, desto detailreicher (0=zwei / Nord Süd, 1=sechs, etc.)<br />
* Bei Ordnung 3 kann man 16 verschiedene Richtungen angeben, daher kann auch Glänzen und Reflektion dargestellt werden<br />
* L=0 - zwei Richtungen, ...<br />
* SH - sind mathematische Formeln die aus vers. Richtungen vers. Farben darstellen können, z.B. Reflektionen die sich mit verändern je nach Blickwinkel. <br />
* => Richtungsabhängie Farbdarstellungen<br />
* Empfehlung: SH beim Splatting immer in der Ordnung 3 <br />
* glänzende Oberflächen bei den Originalobjekten (z.B. Goldobjekte) - Gaussian Splat braucht die Reflektionen in Bild um diese später für die Darstellung zu nutzen<br />
* Lichtquelle ist fix und Objekt dreht sich = CyberGlobe vs. Objekt dreht sich und die Beleuchtung wandert mit der Blickrichtung (Ringlicht um/ an der Kamera) <br />
* SH-Koeffizienten geben die Farbe aus einer Bestimmten Richtung an - diese Bilden das Licht ab als Reflektion - dabei macht es keinen Unterschied ob das Licht fix ist oder sich mit der Kamera mitbewegt. <br />
* Über die Reflektion werden Oberflächeninformationen transportiert die das 3D-Modell realistischer erscheinen lassen, anders als beim SFM wo das Licht extra rausgerechnet wird<br />
* mittels pbr kann beim Mesh (SFM) das Licht künstlich gesetzt werden, dies ist bei Gaussian Splat derzeit nicht möglich, aber aktuell Forschungsgegenstand<br />
* durch pbr kann dann eine fotorealistische Darstellung auch beim Mesh erreicht werden (glanz bei Gold zum Beispiel) <br />
* Beim Gaussian Splat kann das licht nicht/ oder nur sehr sehr schwierig verändert werden, bringt aber vom Prinzip selbst die fotorealistische DArstellung mit den Reflektionen mit.<br />
* Instabile /Feine Objekte sind schwierig im 3D Modell zu erfassen, da sie sich bei der Aufnahme noch bewegt haben, als Gaussian Splat kann alles dargestellt werden, auch feinste Details. Dort wo es sich bewegt hat, ist im Gaussian Splat auch eine Unschärfe zu sehen, wie ein doppeltes oder unscharfes Bild<br />
* Rückproportion kann falsch dargestellt werden, ähnlich wie bei anderen Digitalisierungen, wenn Beweung in beweglichen Teilen bei der Digitzalisierung stattfindet, dann entstehen Dopplungen, Holo-Erscheinungen (bsp. "Geister-Borste" am Muschelhut)<br />
* je näher man an das Objekt heranzoomt, desto unschärfer und wirrer wird das Objket, man sieht die Ellipsoide diese sehen aus wie eine Netzkonstruktion (sieht aus wie Glasfasergewebe), langgezogene dünne "Gaswolken"<br />
* Praxistipps - Verdichtungsstrategien (s. oben) wichtig für das Endergebnis<br />
* ADC - nur im Postshot (schon älter?) - wenn in das 3D-Gaussian-Modell reingezoom wird, wird die Elipsoid-Oberfläche sichtbar<br />
* IGS+ - gibt es nur als Implementation im Lichtfeld Studio - Software, berücksichtigt vor allem die Kantendetails, Berechnung länger [Herr Roland Clauß ist nicht überzeugt von dieser Methode/ Iteration] -> "Ergebnisse sind nicht zu verwenden!" <br />
* MRNF - implementation nur im Lichtfeld Studio - Software, ist nicht open source, hat auch einen Anteil von Kantengeführten Details, allerdings hat die Iteration in der Rückproperation angefangen zu halluzinieren, setzt splats ein wo sie nicht sind [Herr Roland Clauß: es gibt Gaussian Splats die in der Oberflächendarstellung und Textur gut sind] -> aber es gibt bedenken wegen der Halluzinantionen<br />
* MCMC - (schon etwas älter, etwa seit zwei Jahren) - hat eine gewisse Zufallskomponente, mit einer Wahrscheinlichkeit werden neue GAussian Splats zufällig generiert, wie kommen diese in der Rückproportion an? damit ist es recht schnell. - !!! - Bei MCMC können u.U. Haare und Borsten besser abgebildet werden. <br />
* Splat3 - gibt es nur im Postshot - ist proprietär, bester Detaillierungsgrad<br />
* Beim Splatten wird alles in der Scene rekonstruiert, auch der Hintergrund<br />
* eher danach Bereich festlegen (Area of Intrest), da der Hintergrund hilft bei der Berechnung und Erstellung der Scene / Splats<br />
* es gibt verschiedenste Sofware (Produkte / Suite) aus dem OpenSource Bereich und nicht besonders Anwenderfreundlich<br />
* Ein Vormaskieren ist nicht zielführend, da Texturen falsch dargestellt werden können, gerade wenn es in Bereiche z.B. mit Haaren gehen, die eine Transluzenz aufweisen<br />
* Lichtfeld Studio (https://lichtfeld.io/) - einmalig 50€ - Empfehlung MRNF [Roland Clauß] - Version 5.2<br />
* Postshot (https://www.jawset.com/) - Pricing: https://www.jawset.com/shop/pricing/ - 70€ pro Monat - Empfehlung Splat3 [Roland Clauß]<br />
* beide kommen aus Deutschland<br />
* Viewer von SuperSplat - superspl.at<br />
* Gaussian Splat sind am Ende im gleichen Format, es ist egal mit welcher Verdichtung gearbeitet wurde<br />
<br />
<br />
== Praxis ==<br />
<br />
* Lichtfeld Studio - Version 5.2 es gibt tagesaktuelle - kein <br />
* Einblick in die Software /Interface - kann schnell unübersichtlich werden. <br />
* Drauf zu achten!!! : <br />
** die reduzierung der Bilder ausstellen - die maximale Breite ausstellen. (anmerkung aus dem auditorium: einstellung auf 0 nicht möglich)<br />
** Undistort: anmachen<br />
** Mip Filter: an<br />
** skalierungsfaktor: = 1<br />
** FS-Cache: ausmachen! (sonst kann ma nach na Woche wiederkommen und es passiert nichts) <br />
** max. gaussians 15M<br />
** SH Grad = 3<br />
** Retration = 100K<br />
<br />
* Optimierung bleibt zunächst einmal im default - hier muss im allgemeinen vorsichtig sein, default einstellungen sind das beste was Herr Roland Clauß damit hinbekommen hat.<br />
<br />
* lambda DSSIM = 0.200 - 28% L1<br />
* Zwischenspeichern kann man bei z.B. 45K iteration (kann, muss aber nicht) Herr Roland Clauß wartet einfach die zwei Stunden für die Iterationen<br />
* dann starten<br />
* jetzt werden die Splats gesetzt und orientieren sich immer näher in iher Anpassung an die originalBilder<br />
* der SFM-DAtensatz der reingeladen wird, muss sehr präzise sein - Collmap, Glowmap, RC, - das lichtfeldstudio macht kein matching, rechnet einfach nur seine Daten durch. <br />
<br />
* ply - Standardformat für Gaussain Splats - Tabellenformat, weil es auch offen ist und ergänzungen gemacht werden können. <br />
<br />
<br />
* Wichtig!<br />
** MipFilter und Undistort sind die Stolperfallen bei Lichtfeldstudio<br />
** Bei RC - mind. die höchste Bildauflösung nehmen oder besser noch eine höhere Auflösung wählen, da sonst das Abbildnen einer Bildmatrix beim Abbilden auf eine andere Verluste aufkommen. <br />
<br />
* Bsp. Kellergewölbe mit GCPs (Ground control points) per Tachi einmelssen und drüber legen<br />
<br />
* importieren über Colmap (https://colmap.github.io/) - <br />
<br />
* Postshot<br />
** Camera poses = import<br />
** limit image size = ausmacen<br />
** Start training = ausmachen - wenn wir importieren, wird der Bereich des Intresses festgelegt<br />
** max. splat count = 15M<br />
** Region of Interest einstellen - Edigt-Modus: CropBox erstellen - diese auf das Objekt ziehen/beschränken, für diese CropBox bekommen wir Werte die dann für die Region of Intrest verwendet werden können - diese CropBox kann interaktiv verändert werden, es wird lediglich in der Box Splats generiert. <br />
dann noch 100 000 / 100 K Schritte/interationen<br />
** dann auf Start und loslegen<br />
** durch die CropBox wir der Hintergrund nicht mit abgebildet <br />
<br />
<br />
== Fragen ==<br />
* kannst du noch mal auf den Einzelkämpfer eingehen? lichtfeld studio oder Postshot? <br />
* beide Software sind Einzelkämpfer<br />
<br />
* Gaussian Splat funktioniert eigentlich nur mit Nvidia-Grafik<br />
<br />
* andere Software, OpenSource Alternativen? - nicht für windwos, für Linux: <br />
* nerfstudio https://docs.nerf.studio/ (danke!)<br />
<br />
* Reflektionen: Problemstellung/Frage: Beispiel: Die Reflektionen sind im Objekt, die Splats werden angeordnet wo sie in der Rückführung im Bild den kleinsen Fehler ergeben, dadurch wird die Spiegelung im Objekt verortet/ Physikalisch u.U. korrekt <br />
<br />
<br />
= Sonstiges =<br />
<br />
== Offene Runde ==<br />
<br />
* 05. - 07.11. Denkmal Leipzig<br />
* https://www.denkmal-leipzig.de/de/<br />
* gemeinsam mit Mutec: https://www.mutec.de/de/ 05.-06.11.2026<br />
* Fachtagung und Fachvorträge sind ebenfalls vertreten<br />
<br />
== Termine ==<br />
* 08.07.: ??? <br />
* 12.08.: ??? <br />
* 16.09.: ???</div>Robertpaesslerhttps://ag3d.org/index.php?title=AG-Treffen_2026/06/24_%C3%9Cberblick_%C3%BCber_die_Grundlagen_von_3D_Gaussian_Splatting&diff=2169AG-Treffen 2026/06/24 Überblick über die Grundlagen von 3D Gaussian Splatting2026-08-12T08:45:20Z<p>Robertpaessler: /* Informationen zur AG3D */</p>
<hr />
<div>[[Kategorie:Protokolle 2026|07]]<br />
AG3D interaktives Protokoll vom 24.06.2026, 10:00 Uhr<br />
<br />
= Werkstattbericht Roland Clauß : Überblick über die Grundlagen von 3D Gaussian Splatting =<br />
<br />
== Theorie ==<br />
<br />
* 3D-Digitalisierung, feine Strukturen (Bsp. Käfer) wie Fühler und feine Haare könnten nicht dargestellt werden - hierfür wird Gaussian Spatting genutzt<br />
* bei Computer Tomographie werden einzelene Schichten aufgenommen, Dichte wird angezeigt in Farbe oder Graustufen<br />
* Meshmodell (Oberflächenmodell) vs. volumetrischs Modell (im Raum Schichten) bsp. CT-Daten<br />
* Prinzip seit 1991 bekannt/ Idee entstanden (Lee Westover, Sun Microsystems Inc.)<br />
* jeder Raumpunkt mit Farbinformation wird auf (2D)Bild projeziert mit Eigenschaften <br />
* Rückprojektion auf Bildfläche, Orthografische Projektion mit Filterfunktion einer Gaußverteilung (Gaußsche Filter produzieren keine Verzerrungen)<br />
* Bernhard Kerbl et al., Université Cóte d´Azur (2023) "wiederbelebt" und zur Rekonstruktion herangezogen vgl. zuvor war es lediglich eine Darstellung<br />
* wie kann man volumetrische Daten als Funktion darstellen, erforscht 2023 - hierfür wurde eine Funktion entwickelt um diese mathematisch darzustellen<br />
* man kann sich den Gaussian Splat als Ellipsoid vorstellen<br />
* Ein Gaussian Splat ist quasi unendlich, geht gen 0 erreicht diese aber nicht im dreidimensionalen Raum. <br />
* Pipeline gebaut aus Bildern eine realen Objektes zu einer virtuellen Repräsentation als volumetrische Daten<br />
* ohne Start Punktwolke (Sparse Cloud wie SfM), geht es nicht, diese sollte auch schon gut erstellt werden<br />
* aus volumetrischen Daten wird Bild wieder zurückgerechtnet, diese Bild wird mit Originalaufnahme verglichen und die Fehler dazwischen werden versucht zu minimieren<br />
* Entwicklung/Ziel: ist die Rückrechnung aufs Bild um den Fehler zu minimieren - Wahrer Punkt physisch der im Bild erfasst ist und dann volumetrisch dargestellt wird.<br />
* Verlustberechnung wird optimiert und auf alle Parameter angewendet, Splats werden optimiert<br />
* Densification - Verdichtung der Gaussian Splats - haben großen Einfluss auf das Ergebnis - hier gibt es vers. Wege diese zu erreichen<br />
* zwischen 20.000 und 100.000 Iterationsschritte werden als Schleife durchgeführt<br />
* Wichtig (kurz zusammengefasst): Gaussian Splats ist ein Ellipsoid (eine langgestreckt Sphere) sie sind fließend, haben eine Dichte, haben Farbe, sind eine große Menge, können Millionen sein und werden über iterative Prozesse, die immer wieder durchgeführt werden, um am nächsten an das Original zu heranzukommen, so dass es immer stabiler wird und es keine große Schwankungen/ Veränderungen mehr gibt<br />
* Vgl. SFM deterativ vs. iterativ - Gaussian splat kann auch in einer Sackgasse landen, sodass kein Ergebnis erstellt werden kann<br />
* Regel (eigentlich wie bei jeder Arbeit) ist die Basis gut, ist das Ergebnis gut: Möglichst viele Bilder, scharfe Bilder, präzise Anordnung beim SFM führen zu einem guten Gaussian Splat<br />
* Der Restfehler soll so klein wie möglich werden (ein Restfehler bleibt immer) hierfür muss die Basis der Aufnahme so gut wie möglich sein. <br />
* (s. Folie mit den einzelnen Iterations-Schritten) Schritt 4 - hier wird der Fehler L möglichst klein angestrebt<br />
* SH = Spherical Harmonics sorgen für Lebendigkeit im 3D-Modell (es wird nicht eine feste Farbe definiert, sondern abhänging von der Betrachtung dargestellt) SH-Basisfunktionen geht in der Regel bis zur Ordnung 3, was danach kommt ergibt häufig keinen Sinn mehr<br />
* Diese Ordnungen stellen die Blickrichtungen da, je höher die Ordnung, desto detailreicher (0=zwei / Nord Süd, 1=sechs, etc.)<br />
* Bei Ordnung 3 kann man 16 verschiedene Richtungen angeben, daher kann auch Glänzen und Reflektion dargestellt werden<br />
* L=0 - zwei Richtungen, ...<br />
* SH - sind mathematische Formeln die aus vers. Richtungen vers. Farben darstellen können, z.B. Reflektionen die sich mit verändern je nach Blickwinkel. <br />
* => Richtungsabhängie Farbdarstellungen<br />
* Empfehlung: SH beim Splatting immer in der Ordnung 3 <br />
* glänzende Oberflächen bei den Originalobjekten (z.B. Goldobjekte) - Gaussian Splat braucht die Reflektionen in Bild um diese später für die Darstellung zu nutzen<br />
* Lichtquelle ist fix und Objekt dreht sich = CyberGlobe vs. Objekt dreht sich und die Beleuchtung wandert mit der Blickrichtung (Ringlicht um/ an der Kamera) <br />
* SH-Koeffizienten geben die Farbe aus einer Bestimmten Richtung an - diese Bilden das Licht ab als Reflektion - dabei macht es keinen Unterschied ob das Licht fix ist oder sich mit der Kamera mitbewegt. <br />
* Über die Reflektion werden Oberflächeninformationen transportiert die das 3D-Modell realistischer erscheinen lassen, anders als beim SFM wo das Licht extra rausgerechnet wird<br />
* mittels pbr kann beim Mesh (SFM) das Licht künstlich gesetzt werden, dies ist bei Gaussian Splat derzeit nicht möglich, aber aktuell Forschungsgegenstand<br />
* durch pbr kann dann eine fotorealistische Darstellung auch beim Mesh erreicht werden (glanz bei Gold zum Beispiel) <br />
* Beim Gaussian Splat kann das licht nicht/ oder nur sehr sehr schwierig verändert werden, bringt aber vom Prinzip selbst die fotorealistische DArstellung mit den Reflektionen mit.<br />
* Instabile /Feine Objekte sind schwierig im 3D Modell zu erfassen, da sie sich bei der Aufnahme noch bewegt haben, als Gaussian Splat kann alles dargestellt werden, auch feinste Details. Dort wo es sich bewegt hat, ist im Gaussian Splat auch eine Unschärfe zu sehen, wie ein doppeltes oder unscharfes Bild<br />
* Rückproportion kann falsch dargestellt werden, ähnlich wie bei anderen Digitalisierungen, wenn Beweung in beweglichen Teilen bei der Digitzalisierung stattfindet, dann entstehen Dopplungen, Holo-Erscheinungen (bsp. "Geister-Borste" am Muschelhut)<br />
* je näher man an das Objekt heranzoomt, desto unschärfer und wirrer wird das Objket, man sieht die Ellipsoide diese sehen aus wie eine Netzkonstruktion (sieht aus wie Glasfasergewebe), langgezogene dünne "Gaswolken"<br />
* Praxistipps - Verdichtungsstrategien (s. oben) wichtig für das Endergebnis<br />
* ADC - nur im Postshot (schon älter?) - wenn in das 3D-Gaussian-Modell reingezoom wird, wird die Elipsoid-Oberfläche sichtbar<br />
* IGS+ - gibt es nur als Implementation im Lichtfeld Studio - Software, berücksichtigt vor allem die Kantendetails, Berechnung länger [Herr Roland Clauß ist nicht überzeugt von dieser Methode/ Iteration] -> "Ergebnisse sind nicht zu verwenden!" <br />
* MRNF - implementation nur im Lichtfeld Studio - Software, ist nicht open source, hat auch einen Anteil von Kantengeführten Details, allerdings hat die Iteration in der Rückproperation angefangen zu halluzinieren, setzt splats ein wo sie nicht sind [Herr Roland Clauß: es gibt Gaussian Splats die in der Oberflächendarstellung und Textur gut sind] -> aber es gibt bedenken wegen der Halluzinantionen<br />
* MCMC - (schon etwas älter, etwa seit zwei Jahren) - hat eine gewisse Zufallskomponente, mit einer Wahrscheinlichkeit werden neue GAussian Splats zufällig generiert, wie kommen diese in der Rückproportion an? damit ist es recht schnell. - !!! - Bei MCMC können u.U. Haare und Borsten besser abgebildet werden. <br />
* Splat3 - gibt es nur im Postshot - ist proprietär, bester Detaillierungsgrad<br />
* Beim Splatten wird alles in der Scene rekonstruiert, auch der Hintergrund<br />
* eher danach Bereich festlegen (Area of Intrest), da der Hintergrund hilft bei der Berechnung und Erstellung der Scene / Splats<br />
* es gibt verschiedenste Sofware (Produkte / Suite) aus dem OpenSource Bereich und nicht besonders Anwenderfreundlich<br />
* Ein Vormaskieren ist nicht zielführend, da Texturen falsch dargestellt werden können, gerade wenn es in Bereiche z.B. mit Haaren gehen, die eine Transluzenz aufweisen<br />
* Lichtfeld Studio (https://lichtfeld.io/) - einmalig 50€ - Empfehlung MRNF [Roland Clauß] - Version 5.2<br />
* Postshot (https://www.jawset.com/) - Pricing: https://www.jawset.com/shop/pricing/ - 70€ pro Monat - Empfehlung Splat3 [Roland Clauß]<br />
* beide kommen aus Deutschland<br />
* Viewer von SuperSplat - superspl.at<br />
* Gaussian Splat sind am Ende im gleichen Format, es ist egal mit welcher Verdichtung gearbeitet wurde<br />
<br />
<br />
== Praxis ==<br />
<br />
* Lichtfeld Studio - Version 5.2 es gibt tagesaktuelle - kein <br />
* Einblick in die Software /Interface - kann schnell unübersichtlich werden. <br />
* Drauf zu achten!!! : <br />
** die reduzierung der Bilder ausstellen - die maximale Breite ausstellen. (anmerkung aus dem auditorium: einstellung auf 0 nicht möglich)<br />
** Undistort: anmachen<br />
** Mip Filter: an<br />
** skalierungsfaktor: = 1<br />
** FS-Cache: ausmachen! (sonst kann ma nach na Woche wiederkommen und es passiert nichts) <br />
** max. gaussians 15M<br />
** SH Grad = 3<br />
** Retration = 100K<br />
<br />
* Optimierung bleibt zunächst einmal im default - hier muss im allgemeinen vorsichtig sein, default einstellungen sind das beste was Herr Roland Clauß damit hinbekommen hat.<br />
<br />
* lambda DSSIM = 0.200 - 28% L1<br />
* Zwischenspeichern kann man bei z.B. 45K iteration (kann, muss aber nicht) Herr Roland Clauß wartet einfach die zwei Stunden für die Iterationen<br />
* dann starten<br />
* jetzt werden die Splats gesetzt und orientieren sich immer näher in iher Anpassung an die originalBilder<br />
* der SFM-DAtensatz der reingeladen wird, muss sehr präzise sein - Collmap, Glowmap, RC, - das lichtfeldstudio macht kein matching, rechnet einfach nur seine Daten durch. <br />
<br />
* ply - Standardformat für Gaussain Splats - Tabellenformat, weil es auch offen ist und ergänzungen gemacht werden können. <br />
<br />
<br />
* Wichtig!<br />
** MipFilter und Undistort sind die Stolperfallen bei Lichtfeldstudio<br />
** Bei RC - mind. die höchste Bildauflösung nehmen oder besser noch eine höhere Auflösung wählen, da sonst das Abbildnen einer Bildmatrix beim Abbilden auf eine andere Verluste aufkommen. <br />
<br />
* Bsp. Kellergewölbe mit GCPs (Ground control points) per Tachi einmelssen und drüber legen<br />
<br />
* importieren über Colmap (https://colmap.github.io/) - <br />
<br />
* Postshot<br />
** Camera poses = import<br />
** limit image size = ausmacen<br />
** Start training = ausmachen - wenn wir importieren, wird der Bereich des Intresses festgelegt<br />
** max. splat count = 15M<br />
** Region of Interest einstellen - Edigt-Modus: CropBox erstellen - diese auf das Objekt ziehen/beschränken, für diese CropBox bekommen wir Werte die dann für die Region of Intrest verwendet werden können - diese CropBox kann interaktiv verändert werden, es wird lediglich in der Box Splats generiert. <br />
dann noch 100 000 / 100 K Schritte/interationen<br />
** dann auf Start und loslegen<br />
** durch die CropBox wir der Hintergrund nicht mit abgebildet <br />
<br />
<br />
== Fragen ==<br />
* kannst du noch mal auf den Einzelkämpfer eingehen? lichtfeld studio oder Postshot? <br />
* beide Software sind Einzelkämpfer<br />
<br />
* Gaussian Splat funktioniert eigentlich nur mit Nvidia-Grafik<br />
<br />
* andere Software, OpenSource Alternativen? - nicht für windwos, für Linux: <br />
* nerfstudio https://docs.nerf.studio/ (danke!)<br />
<br />
* Reflektionen: Problemstellung/Frage: Beispiel: Die Reflektionen sind im Objekt, die Splats werden angeordnet wo sie in der Rückführung im Bild den kleinsen Fehler ergeben, dadurch wird die Spiegelung im Objekt verortet/ Physikalisch u.U. korrekt <br />
<br />
<br />
= Sonstiges =<br />
<br />
== Offene Runde ==<br />
<br />
* 05. - 07.11. Denkmal Leipzig<br />
* https://www.denkmal-leipzig.de/de/<br />
* gemeinsam mit Mutec: https://www.mutec.de/de/ 05.-06.11.2026<br />
* Fachtagung und Fachvorträge sind ebenfalls vertreten<br />
<br />
== Termine ==<br />
* 08.07.: ??? <br />
* 12.08.: ??? <br />
* 16.09.: ???</div>Robertpaesslerhttps://ag3d.org/index.php?title=Startseite&diff=2168Startseite2026-08-12T08:25:40Z<p>Robertpaessler: </p>
<hr />
<div><div class="wrapper"><br />
<div class="description-box"><br />
<div class="indextitle-b">Über die AG3D</div><br />
Unter der AG3D versteht sich ein Netzwerk, bei dem das Thema „3D-Digitalisierung“ im Fokus steht. Werkstattberichte von Teilnehmenden, die 3D-Digitalisierungsprojekte durchgeführt haben oder gerade durchführen, bilden die Basis von Informationssammlungen, die als Hilfestellung für zukünftige Projekte fungieren können. Darüber hinaus werden Expertinnen und Experten mit Vorträgen eingeladen.<br />
Die Meetings der AG3D finden online statt.<br />
<br /><br />
<br /><br />
[[Geschichte_der_AG3D|Zur Geschichte der AG3D]] • [[Léonie Cujé, 1992 - 2024|Die AG3D trauert um ihr Gründungsmitglied Léonie Cujé]]<br />
</div> <br />
<div class="description-box-blue"> <br />
<div align="center"><br />
[[Datei:Vids26.png]]<br />
<!-- <youtube width="600" height="200">https://www.youtube.com/watch?v=UUDNEQhRSO4</youtube> --><br />
<div class="text-inverted"><br />
<div align="center"><br />
<span class="plainlinks">'''[https://www.youtube.com/@ag3d-netzwerk117 <span style="color:#020a73">Hier geht's zum YouTube-Kanal der AG3D!</span>]'''</span><br />
</div> <br />
</div> <br />
</div><br />
</div><br />
</div><br />
<div class="text-box"><br />
<div class="indextitle-b">AG3D: Ausblick und Rückblick</div><br />
<div class="wrapper"><br />
<div class="invisible-box"><br />
'''Kommende Termine'''<br />
<br />
'''08.07.2026, 10:00 Uhr'''<br><br />
Raphaela Frind : Vergleich von Agisoft Metashape und Meshroom zur Rekonstruktion kleiner Objekte mittels Structure from Motion<br />
<br />
'''16.09.2026, 10:00 Uhr'''<br><br />
??? : ???<br />
<br />
'''??.??.202?, 1?:00 Uhr'''<br><br />
Sabine de Günther: Mode in 3D - Erzählen mit und über historische Kleidung im digitalen Raum<br />
<br />
</div><br />
<div class="invisible-box"><br />
'''Vergangene Termine'''<br />
<br />
'''24.06.2026''': [[AG-Treffen_2026/06/24 Überblick über die Grundlagen von 3D Gaussian Splatting|Roland Clauß : Überblick über die Grundlagen von 3D Gaussian Splatting]]<br />
<br />
'''27.05.2026''': [[AG-Treffen_2026/05/27|Florian Thiery : Von der Hosentasche in den Wissensgraph]]<br />
<br />
'''15.04.2026''': [[AG-Treffen_2026/04/15|Roland Clauß : Vom Einzelobjekt zur Massendigitalisierung - Hochpräzise, automatisierte 3D-Erfassung archäologischer Kleinfunde mit dem CyberGlobe-System]]<br />
<br />
'''11.03.2026''': [[AG-Treffen_2026/03/11_CT für archäologische Anwendungen|Nicole Ebinger - CT für archäologische Anwendungen]]<br />
<br />
'''[[Protokolle|Zu den Protokollen weiterer Sitzungen...]]'''<br />
</div><br />
</div><br />
</div><br />
<br />
<div class="wrapper"><br />
<div class="stacked-main-box-container"><div class="main-box stacked-main-box"><div class="indextitle">[[Kalender]]</div></div></div><br />
<div class="stacked-main-box-container"><div class="main-box stacked-main-box"><div class="indextitle">[[Mitglieder]]</div></div></div><br />
<div class="stacked-main-box-container"><div class="main-box stacked-main-box"><div class="indextitle">[[Projekte]]</div></div></div><br />
<div class="stacked-main-box-container"><div class="main-box stacked-main-box"><div class="indextitle">[[Kategorien]]</div></div></div><br />
<div class="stacked-main-box-container"><div class="main-box stacked-main-box"><div class="indextitle">[[Publikationen]]</div></div></div><br />
</div><br />
<div class="text-box"><br />
<div class="indextitle-b">Ansprechpartner:innen der AG3D</div><br />
<div><br />
{|style="border-left:solid 0px;border-right:solid 0px;border-top:solid 0px;border-bottom:solid 0px; width:100%; padding-top:5px;"<br />
|-<br />
|Maria Niklaus<br />
|Universität Stuttgart<br />
|http://www.gyrolog.de <br />
|<br />
|-<br />
|Robert Päßler<br />
|Technische Universität Dresden<br />
|https://mathematical-models.org<br />
|robert.paessler@tu-dresden.de<br />
|-<br />
|Martin Stricker<br />
|Humboldt-Universität zu Berlin<br />
|https://portal.wissenschaftliche-sammlungen.de<br />
|martin.stricker@hu-berlin.de<br />
|-<br />
|Louise Tharandt<br />
|Humboldt-Universität zu Berlin<br />
|https://wissenschaftliche-sammlungen.de<br />
|louise.tharandt@hu-berlin.de<br />
|}<br />
</div><br />
</div><br />
<div class="text-box"><br />
<div class="indextitle-b">Sonstiges</div><br />
<div><br />
{|style="border-left:solid 0px;border-right:solid 0px;border-top:solid 0px;border-bottom:solid 0px; width:100%; padding-top:5px;"<br />
|-<br />
| '''Fördermöglichkeiten:''' Siehe [https://wissenschaftliche-sammlungen.de/de/foerdermoeglichkeiten/ Website der Koordinierungsstelle für wissenschaftliche Universitätssammlungen in Deutschland]<br />
|-<br />
|''' Publikation:''' [https://ag3d.org/images/0/0b/Henkensiefken_3D-Digitalisierung_WIP_che06.pdf Henkensiefken, Claus: 3D-Digitalisierung im Museum]<br />
| <br />
| <br />
|}<br />
</div></div>Robertpaesslerhttps://ag3d.org/index.php?title=Startseite&diff=2167Startseite2026-08-12T08:25:16Z<p>Robertpaessler: </p>
<hr />
<div><div class="wrapper"><br />
<div class="description-box"><br />
<div class="indextitle-b">Über die AG3D</div><br />
Unter der AG3D versteht sich ein Netzwerk, bei dem das Thema „3D-Digitalisierung“ im Fokus steht. Werkstattberichte von Teilnehmenden, die 3D-Digitalisierungsprojekte durchgeführt haben oder gerade durchführen, bilden die Basis von Informationssammlungen, die als Hilfestellung für zukünftige Projekte fungieren können. Darüber hinaus werden Expertinnen und Experten mit Vorträgen eingeladen.<br />
Die Meetings der AG3D finden online statt.<br />
<br /><br />
<br /><br />
[[Geschichte_der_AG3D|Zur Geschichte der AG3D]] • [[Léonie Cujé, 1992 - 2024|Die AG3D trauert um ihr Gründungsmitglied Léonie Cujé]]<br />
</div> <br />
<div class="description-box-blue"> <br />
<div align="center"><br />
[[Datei:Vids26.png]]<br />
<!-- <youtube width="600" height="200">https://www.youtube.com/watch?v=UUDNEQhRSO4</youtube> --><br />
<div class="text-inverted"><br />
<div align="center"><br />
<span class="plainlinks">'''[https://www.youtube.com/@ag3d-netzwerk117 <span style="color:#020a73">Hier geht's zum YouTube-Kanal der AG3D!</span>]'''</span><br />
</div> <br />
</div> <br />
</div><br />
</div><br />
</div><br />
<div class="text-box"><br />
<div class="indextitle-b">AG3D: Ausblick und Rückblick</div><br />
<div class="wrapper"><br />
<div class="invisible-box"><br />
'''Kommende Termine'''<br />
<br />
'''08.07.2026, 10:00 Uhr'''<br><br />
Raphaela Frind : Vergleich von Agisoft Metashape und Meshroom zur Rekonstruktion kleiner Objekte mittels Structure from Motion<br />
<br />
'''16.09.2026, 10:00 Uhr'''<br><br />
??? : ???<br />
<br />
'''??.??.202?, 1?:00 Uhr'''<br><br />
Sabine de Günther: Mode in 3D - Erzählen mit und über historische Kleidung im digitalen Raum<br />
<br />
</div><br />
<div class="invisible-box"><br />
'''Vergangene Termine'''<br />
<br />
'''24.06.2026''': [[AG-Treffen_2026/06/24 Überblick über die Grundlagen von 3D Gaussian Splatting|Roland Clauß : Überblick über die Grundlagen von 3D Gaussian Splatting]]<br />
<br />
'''27.05.2026''': [[AG-Treffen_2026/05/27|Florian Thiery : Von der Hosentasche in den Wissensgraph]]<br />
<br />
'''15.04.2026''': [[AG-Treffen_2026/04/15|Roland Clauß : Vom Einzelobjekt zur Massendigitalisierung - Hochpräzise, automatisierte 3D-Erfassung archäologischer Kleinfunde mit dem CyberGlobe-System]]<br />
<br />
'''11.03.2026''': [[AG-Treffen_2026/03/11_CT für archäologische Anwendungen|Nicole Ebinger - CT für archäologische Anwendungen]]<br />
<br />
'''04.02.2026''': [[AG-Treffen_2026/02/04_3D-Massen-Digitalisierung_von_Keramik|Michael Rummel - 3D-Massen-Digitalisierung von Keramik]]<br />
<br />
'''[[Protokolle|Zu den Protokollen weiterer Sitzungen...]]'''<br />
</div><br />
</div><br />
</div><br />
<br />
<div class="wrapper"><br />
<div class="stacked-main-box-container"><div class="main-box stacked-main-box"><div class="indextitle">[[Kalender]]</div></div></div><br />
<div class="stacked-main-box-container"><div class="main-box stacked-main-box"><div class="indextitle">[[Mitglieder]]</div></div></div><br />
<div class="stacked-main-box-container"><div class="main-box stacked-main-box"><div class="indextitle">[[Projekte]]</div></div></div><br />
<div class="stacked-main-box-container"><div class="main-box stacked-main-box"><div class="indextitle">[[Kategorien]]</div></div></div><br />
<div class="stacked-main-box-container"><div class="main-box stacked-main-box"><div class="indextitle">[[Publikationen]]</div></div></div><br />
</div><br />
<div class="text-box"><br />
<div class="indextitle-b">Ansprechpartner:innen der AG3D</div><br />
<div><br />
{|style="border-left:solid 0px;border-right:solid 0px;border-top:solid 0px;border-bottom:solid 0px; width:100%; padding-top:5px;"<br />
|-<br />
|Maria Niklaus<br />
|Universität Stuttgart<br />
|http://www.gyrolog.de <br />
|<br />
|-<br />
|Robert Päßler<br />
|Technische Universität Dresden<br />
|https://mathematical-models.org<br />
|robert.paessler@tu-dresden.de<br />
|-<br />
|Martin Stricker<br />
|Humboldt-Universität zu Berlin<br />
|https://portal.wissenschaftliche-sammlungen.de<br />
|martin.stricker@hu-berlin.de<br />
|-<br />
|Louise Tharandt<br />
|Humboldt-Universität zu Berlin<br />
|https://wissenschaftliche-sammlungen.de<br />
|louise.tharandt@hu-berlin.de<br />
|}<br />
</div><br />
</div><br />
<div class="text-box"><br />
<div class="indextitle-b">Sonstiges</div><br />
<div><br />
{|style="border-left:solid 0px;border-right:solid 0px;border-top:solid 0px;border-bottom:solid 0px; width:100%; padding-top:5px;"<br />
|-<br />
| '''Fördermöglichkeiten:''' Siehe [https://wissenschaftliche-sammlungen.de/de/foerdermoeglichkeiten/ Website der Koordinierungsstelle für wissenschaftliche Universitätssammlungen in Deutschland]<br />
|-<br />
|''' Publikation:''' [https://ag3d.org/images/0/0b/Henkensiefken_3D-Digitalisierung_WIP_che06.pdf Henkensiefken, Claus: 3D-Digitalisierung im Museum]<br />
| <br />
| <br />
|}<br />
</div></div>Robertpaesslerhttps://ag3d.org/index.php?title=Startseite&diff=2166Startseite2026-08-12T08:22:42Z<p>Robertpaessler: </p>
<hr />
<div><div class="wrapper"><br />
<div class="description-box"><br />
<div class="indextitle-b">Über die AG3D</div><br />
Unter der AG3D versteht sich ein Netzwerk, bei dem das Thema „3D-Digitalisierung“ im Fokus steht. Werkstattberichte von Teilnehmenden, die 3D-Digitalisierungsprojekte durchgeführt haben oder gerade durchführen, bilden die Basis von Informationssammlungen, die als Hilfestellung für zukünftige Projekte fungieren können. Darüber hinaus werden Expertinnen und Experten mit Vorträgen eingeladen.<br />
Die Meetings der AG3D finden online statt.<br />
<br /><br />
<br /><br />
[[Geschichte_der_AG3D|Zur Geschichte der AG3D]] • [[Léonie Cujé, 1992 - 2024|Die AG3D trauert um ihr Gründungsmitglied Léonie Cujé]]<br />
</div> <br />
<div class="description-box-blue"> <br />
<div align="center"><br />
[[Datei:Vids26.png]]<br />
<!-- <youtube width="600" height="200">https://www.youtube.com/watch?v=UUDNEQhRSO4</youtube> --><br />
<div class="text-inverted"><br />
<div align="center"><br />
<span class="plainlinks">'''[https://www.youtube.com/@ag3d-netzwerk117 <span style="color:#020a73">Hier geht's zum YouTube-Kanal der AG3D!</span>]'''</span><br />
</div> <br />
</div> <br />
</div><br />
</div><br />
</div><br />
<div class="text-box"><br />
<div class="indextitle-b">AG3D: Ausblick und Rückblick</div><br />
<div class="wrapper"><br />
<div class="invisible-box"><br />
'''Kommende Termine'''<br />
<br />
'''08.07.2026, 10:00 Uhr'''<br><br />
Raphaela Frind : Vergleich von Agisoft Metashape und Meshroom zur Rekonstruktion kleiner Objekte mittels Structure from Motion<br />
<br />
'''16.09.2026, 10:00 Uhr'''<br><br />
??? : ???<br />
<br />
'''??.??.202?, 1?:00 Uhr'''<br><br />
Sabine de Günther: Mode in 3D - Erzählen mit und über historische Kleidung im digitalen Raum<br />
<br />
</div><br />
<div class="invisible-box"><br />
'''Vergangene Termine'''<br />
<br />
'''24.06.2026''': [[AG-Treffen_2026/06/24 Überblick über die Grundlagen von 3D Gaussian Splatting|Roland Clauß : Überblick über die Grundlagen von 3D Gaussian Splatting]]<br />
<br />
'''27.05.2026''': [[AG-Treffen_2026/05/27|Florian Thiery : Von der Hosentasche in den Wissensgraph]]<br />
<br />
'''15.04.2026''': [[AG-Treffen_2026/04/15|Roland Clauß : Vom Einzelobjekt zur Massendigitalisierung - Hochpräzise, automatisierte 3D-Erfassung archäologischer Kleinfunde mit dem CyberGlobe-System]]<br />
<br />
'''11.03.2026''': [[AG-Treffen_2026/03/11_CT für archäologische Anwendungen|Nicole Ebinger - CT für archäologische Anwendungen]]<br />
<br />
'''04.02.2026''': [[AG-Treffen_2026/02/04_3D-Massen-Digitalisierung_von_Keramik|Michael Rummel - 3D-Massen-Digitalisierung von Keramik]]<br />
<br />
'''22.10.2025''': [[AG-Treffen_2025/10/22_20_Jahre_3D_LfA_Sachsen|Thomas Reuter - Rückblick auf 20 Jahre 3D-Funddokumentation im Landesamt für Archäologie Sachsen]]<br />
<br />
'''[[Protokolle|Zu den Protokollen weiterer Sitzungen...]]'''<br />
</div><br />
</div><br />
</div><br />
<br />
<div class="wrapper"><br />
<div class="stacked-main-box-container"><div class="main-box stacked-main-box"><div class="indextitle">[[Kalender]]</div></div></div><br />
<div class="stacked-main-box-container"><div class="main-box stacked-main-box"><div class="indextitle">[[Mitglieder]]</div></div></div><br />
<div class="stacked-main-box-container"><div class="main-box stacked-main-box"><div class="indextitle">[[Projekte]]</div></div></div><br />
<div class="stacked-main-box-container"><div class="main-box stacked-main-box"><div class="indextitle">[[Kategorien]]</div></div></div><br />
<div class="stacked-main-box-container"><div class="main-box stacked-main-box"><div class="indextitle">[[Publikationen]]</div></div></div><br />
</div><br />
<div class="text-box"><br />
<div class="indextitle-b">Ansprechpartner:innen der AG3D</div><br />
<div><br />
{|style="border-left:solid 0px;border-right:solid 0px;border-top:solid 0px;border-bottom:solid 0px; width:100%; padding-top:5px;"<br />
|-<br />
|Maria Niklaus<br />
|Universität Stuttgart<br />
|http://www.gyrolog.de <br />
|<br />
|-<br />
|Robert Päßler<br />
|Technische Universität Dresden<br />
|https://mathematical-models.org<br />
|robert.paessler@tu-dresden.de<br />
|-<br />
|Martin Stricker<br />
|Humboldt-Universität zu Berlin<br />
|https://portal.wissenschaftliche-sammlungen.de<br />
|martin.stricker@hu-berlin.de<br />
|-<br />
|Louise Tharandt<br />
|Humboldt-Universität zu Berlin<br />
|https://wissenschaftliche-sammlungen.de<br />
|louise.tharandt@hu-berlin.de<br />
|}<br />
</div><br />
</div><br />
<div class="text-box"><br />
<div class="indextitle-b">Sonstiges</div><br />
<div><br />
{|style="border-left:solid 0px;border-right:solid 0px;border-top:solid 0px;border-bottom:solid 0px; width:100%; padding-top:5px;"<br />
|-<br />
| '''Fördermöglichkeiten:''' Siehe [https://wissenschaftliche-sammlungen.de/de/foerdermoeglichkeiten/ Website der Koordinierungsstelle für wissenschaftliche Universitätssammlungen in Deutschland]<br />
|-<br />
|''' Publikation:''' [https://ag3d.org/images/0/0b/Henkensiefken_3D-Digitalisierung_WIP_che06.pdf Henkensiefken, Claus: 3D-Digitalisierung im Museum]<br />
| <br />
| <br />
|}<br />
</div></div>Robertpaesslerhttps://ag3d.org/index.php?title=AG-Treffen_2026/06/24_%C3%9Cberblick_%C3%BCber_die_Grundlagen_von_3D_Gaussian_Splatting&diff=2152AG-Treffen 2026/06/24 Überblick über die Grundlagen von 3D Gaussian Splatting2026-07-01T17:31:02Z<p>Robertpaessler: Die Seite wurde neu angelegt: „AG3D interaktives Protokoll • https://ag3d.org/ 2026/06/24 , 10:00 Uhr Neue Mitglieder ============== Informationen zur AG3D ===================== Links & Ressourcen: Wiki: <https://ag3d.org> Mailingliste abonnieren: <https://www.listserv.dfn.de/sympa/subscribe/ag3d> Protokolle: <https://ag3d.org/index.php/Protokolle> Videos: <https://www.youtube.com/channel/UCgacyn-2vUVvVG3tySHpovA> Tassen-Benchmark: <https://ag3d.org/index.php/Tassenbenchmark> Miro…“</p>
<hr />
<div>AG3D interaktives Protokoll • https://ag3d.org/<br />
2026/06/24 , 10:00 Uhr<br />
<br />
Neue Mitglieder<br />
==============<br />
<br />
<br />
Informationen zur AG3D<br />
=====================<br />
Links & Ressourcen:<br />
Wiki: <https://ag3d.org><br />
Mailingliste abonnieren: <https://www.listserv.dfn.de/sympa/subscribe/ag3d><br />
Protokolle: <https://ag3d.org/index.php/Protokolle><br />
Videos: <https://www.youtube.com/channel/UCgacyn-2vUVvVG3tySHpovA><br />
Tassen-Benchmark: <https://ag3d.org/index.php/Tassenbenchmark><br />
Miro-Board: <https://miro.com/app/board/o9J_l-VOz-g=/><br />
<br />
Werkstattbericht Roland Clauß : Überblick über die Grundlagen von 3D Gaussian Splatting<br />
===============================================================================<br />
Theorie<br />
<br />
3D-Digitalisierung, feine Strukturen (Bsp. Käfer) wie Fühler und feine Haare könnten nicht dargestellt werden - hierfür wird Gaussian Spatting genutzt<br />
bei Computer Tomographie werden einzelene Schichten aufgenommen, Dichte wird angezeigt in Farbe oder Graustufen<br />
Meshmodell (Oberflächenmodell) vs. volumetrischs Modell (im Raum Schichten) bsp. CT-Daten<br />
Prinzip seit 1991 bekannt/ Idee entstanden (Lee Westover, Sun Microsystems Inc.)<br />
jeder Raumpunkt mit Farbinformation wird auf (2D)Bild projeziert mit Eigenschaften <br />
Rückprojektion auf Bildfläche, Orthografische Projektion mit Filterfunktion einer Gaußverteilung (Gaußsche Filter produzieren keine Verzerrungen)<br />
Bernhard Kerbl et al., Université Cóte d´Azur (2023) "wiederbelebt" und zur Rekonstruktion herangezogen vgl. zuvor war es lediglich eine Darstellung<br />
wie kann man volumetrische Daten als Funktion darstellen, erforscht 2023 - hierfür wurde eine Funktion entwickelt um diese mathematisch darzustellen<br />
man kann sich den Gaussian Splat als Ellipsoid vorstellen<br />
Ein Gaussian Splat ist quasi unendlich, geht gen 0 erreicht diese aber nicht im dreidimensionalen Raum. <br />
Pipeline gebaut aus Bildern eine realen Objektes zu einer virtuellen Repräsentation als volumetrische Daten<br />
ohne Start Punktwolke (Sparse Cloud wie SfM), geht es nicht, diese sollte auch schon gut erstellt werden<br />
aus volumetrischen Daten wird Bild wieder zurückgerechtnet, diese Bild wird mit Originalaufnahme verglichen und die Fehler dazwischen werden versucht zu minimieren<br />
Entwicklung/Ziel: ist die Rückrechnung aufs Bild um den Fehler zu minimieren - Wahrer Punkt physisch der im Bild erfasst ist und dann volumetrisch dargestellt wird.<br />
Verlustberechnung wird optimiert und auf alle Parameter angewendet, Splats werden optimiert<br />
Densification - Verdichtung der Gaussian Splats - haben großen Einfluss auf das Ergebnis - hier gibt es vers. Wege diese zu erreichen<br />
zwischen 20.000 und 100.000 Iterationsschritte werden als Schleife durchgeführt<br />
Wichtig (kurz zusammengefasst): Gaussian Splats ist ein Ellipsoid (eine langgestreckt Sphere) sie sind fließend, haben eine Dichte, haben Farbe, sind eine große Menge, können Millionen sein und werden über iterative Prozesse, die immer wieder durchgeführt werden, um am nächsten an das Original zu heranzukommen, so dass es immer stabiler wird und es keine große Schwankungen/ Veränderungen mehr gibt<br />
Vgl. SFM deterativ vs. iterativ - Gaussian splat kann auch in einer Sackgasse landen, sodass kein Ergebnis erstellt werden kann<br />
Regel (eigentlich wie bei jeder Arbeit) ist die Basis gut, ist das Ergebnis gut: Möglichst viele Bilder, scharfe Bilder, präzise Anordnung beim SFM führen zu einem guten Gaussian Splat<br />
Der Restfehler soll so klein wie möglich werden (ein Restfehler bleibt immer) hierfür muss die Basis der Aufnahme so gut wie möglich sein. <br />
(s. Folie mit den einzelnen Iterations-Schritten) Schritt 4 - hier wird der Fehler L möglichst klein angestrebt<br />
SH = Spherical Harmonics sorgen für Lebendigkeit im 3D-Modell (es wird nicht eine feste Farbe definiert, sondern abhänging von der Betrachtung dargestellt) SH-Basisfunktionen geht in der Regel bis zur Ordnung 3, was danach kommt ergibt häufig keinen Sinn mehr<br />
Diese Ordnungen stellen die Blickrichtungen da, je höher die Ordnung, desto detailreicher (0=zwei / Nord Süd, 1=sechs, etc.)<br />
Bei Ordnung 3 kann man 16 verschiedene Richtungen angeben, daher kann auch Glänzen und Reflektion dargestellt werden<br />
L=0 - zwei Richtungen, ...<br />
SH - sind mathematische Formeln die aus vers. Richtungen vers. Farben darstellen können, z.B. Reflektionen die sich mit verändern je nach Blickwinkel. <br />
=> Richtungsabhängie Farbdarstellungen<br />
Empfehlung: SH beim Splatting immer in der Ordnung 3 <br />
glänzende Oberflächen bei den Originalobjekten (z.B. Goldobjekte) - Gaussian Splat braucht die Reflektionen in Bild um diese später für die Darstellung zu nutzen<br />
Lichtquelle ist fix und Objekt dreht sich = CyberGlobe vs. Objekt dreht sich und die Beleuchtung wandert mit der Blickrichtung (Ringlicht um/ an der Kamera) <br />
SH-Koeffizienten geben die Farbe aus einer Bestimmten Richtung an - diese Bilden das Licht ab als Reflektion - dabei macht es keinen Unterschied ob das Licht fix ist oder sich mit der Kamera mitbewegt. <br />
Über die Reflektion werden Oberflächeninformationen transportiert die das 3D-Modell realistischer erscheinen lassen, anders als beim SFM wo das Licht extra rausgerechnet wird<br />
mittels pbr kann beim Mesh (SFM) das Licht künstlich gesetzt werden, dies ist bei Gaussian Splat derzeit nicht möglich, aber aktuell Forschungsgegenstand<br />
durch pbr kann dann eine fotorealistische Darstellung auch beim Mesh erreicht werden (glanz bei Gold zum Beispiel) <br />
Beim Gaussian Splat kann das licht nicht/ oder nur sehr sehr schwierig verändert werden, bringt aber vom Prinzip selbst die fotorealistische DArstellung mit den Reflektionen mit.<br />
Instabile /Feine Objekte sind schwierig im 3D Modell zu erfassen, da sie sich bei der Aufnahme noch bewegt haben, als Gaussian Splat kann alles dargestellt werden, auch feinste Details. Dort wo es sich bewegt hat, ist im Gaussian Splat auch eine Unschärfe zu sehen, wie ein doppeltes oder unscharfes Bild<br />
Rückproportion kann falsch dargestellt werden, ähnlich wie bei anderen Digitalisierungen, wenn Beweung in beweglichen Teilen bei der Digitzalisierung stattfindet, dann entstehen Dopplungen, Holo-Erscheinungen (bsp. "Geister-Borste" am Muschelhut)<br />
je näher man an das Objekt heranzoomt, desto unschärfer und wirrer wird das Objket, man sieht die Ellipsoide diese sehen aus wie eine Netzkonstruktion (sieht aus wie Glasfasergewebe), langgezogene dünne "Gaswolken"<br />
Praxistipps - Verdichtungsstrategien (s. oben) wichtig für das Endergebnis<br />
ADC - nur im Postshot (schon älter?) - wenn in das 3D-Gaussian-Modell reingezoom wird, wird die Elipsoid-Oberfläche sichtbar<br />
IGS+ - gibt es nur als Implementation im Lichtfeld Studio - Software, berücksichtigt vor allem die Kantendetails, Berechnung länger [Herr Roland Clauß ist nicht überzeugt von dieser Methode/ Iteration] -> "Ergebnisse sind nicht zu verwenden!" <br />
MRNF - implementation nur im Lichtfeld Studio - Software, ist nicht open source, hat auch einen Anteil von Kantengeführten Details, allerdings hat die Iteration in der Rückproperation angefangen zu halluzinieren, setzt splats ein wo sie nicht sind [Herr Roland Clauß: es gibt Gaussian Splats die in der Oberflächendarstellung und Textur gut sind] -> aber es gibt bedenken wegen der Halluzinantionen<br />
MCMC - (schon etwas älter, etwa seit zwei Jahren) - hat eine gewisse Zufallskomponente, mit einer Wahrscheinlichkeit werden neue GAussian Splats zufällig generiert, wie kommen diese in der Rückproportion an? damit ist es recht schnell. - !!! - Bei MCMC können u.U. Haare und Borsten besser abgebildet werden. <br />
Splat3 - gibt es nur im Postshot - ist proprietär, bester Detaillierungsgrad<br />
Beim Splatten wird alles in der Scene rekonstruiert, auch der Hintergrund<br />
eher danach Bereich festlegen (Area of Intrest), da der Hintergrund hilft bei der Berechnung und Erstellung der Scene / Splats<br />
es gibt verschiedenste Sofware (Produkte / Suite) aus dem OpenSource Bereich und nicht besonders Anwenderfreundlich<br />
Ein Vormaskieren ist nicht zielführend, da Texturen falsch dargestellt werden können, gerade wenn es in Bereiche z.B. mit Haaren gehen, die eine Transluzenz aufweisen<br />
Lichtfeld Studio (https://lichtfeld.io/) - einmalig 50€ - Empfehlung MRNF [Roland Clauß] - Version 5.2<br />
Postshot (https://www.jawset.com/) - Pricing: https://www.jawset.com/shop/pricing/ - 70€ pro Monat - Empfehlung Splat3 [Roland Clauß]<br />
beide kommen aus Deutschland<br />
Viewer von SuperSplat - superspl.at<br />
Gaussian Splat sind am Ende im gleichen Format, es ist egal mit welcher Verdichtung gearbeitet wurde<br />
<br />
<br />
Praxis<br />
Lichtfeld Studio - Version 5.2 es gibt tagesaktuelle - kein <br />
Einblick in die Software /Interface - kann schnell unübersichtlich werden. <br />
Drauf zu achten!!! : <br />
die reduzierung der Bilder ausstellen - die maximale Breite ausstellen. (anmerkung aus dem auditorium: einstellung auf 0 nicht möglich)<br />
Undistort: anmachen<br />
Mip Filter: an<br />
skalierungsfaktor: = 1<br />
FS-Cache: ausmachen! (sonst kann ma nach na Woche wiederkommen und es passiert nichts) <br />
max. gaussians 15M<br />
SH Grad = 3<br />
Retration = 100K<br />
<br />
Optimierung bleibt zunächst einmal im default - hier muss im allgemeinen vorsichtig sein, default einstellungen sind das beste was Herr Roland Clauß damit hinbekommen hat.<br />
<br />
lambda DSSIM = 0.200 - 28% L1<br />
Zwischenspeichern kann man bei z.B. 45K iteration (kann, muss aber nicht) Herr Roland Clauß wartet einfach die zwei Stunden für die Iterationen<br />
<br />
dann starten<br />
jetzt werden die Splats gesetzt und orientieren sich immer näher in iher Anpassung an die originalBilder<br />
<br />
der SFM-DAtensatz der reingeladen wird, muss sehr präzise sein - Collmap, Glowmap, RC, - das lichtfeldstudio macht kein matching, rechnet einfach nur seine Daten durch. <br />
<br />
ply - Standardformat für Gaussain Splats - Tabellenformat, weil es auch offen ist und ergänzungen gemacht werden können. <br />
<br />
<br />
Wichtig!<br />
MipFilter und Undistort sind die Stolperfallen bei Lichtfeldstudio<br />
Bei RC - mind. die höchste Bildauflösung nehmen oder besser noch eine höhere Auflösung wählen, da sonst das Abbildnen einer Bildmatrix beim Abbilden auf eine andere Verluste aufkommen. <br />
<br />
<br />
<br />
Bsp. Kellergewölbe mit GCPs (Ground control points) per Tachi einmelssen und drüber legen<br />
<br />
<br />
<br />
- importieren über Colmap (https://colmap.github.io/) - <br />
<br />
<br />
Praxis<br />
Postshot<br />
<br />
Camera poses = import<br />
limit image size = ausmacen<br />
<br />
Start training = ausmachen - wenn wir importieren, wird der Bereich des Intresses festgelegt<br />
<br />
max. splat count = 15M<br />
Region of Interest einstellen - Edigt-Modus: CropBox erstellen - diese auf das Objekt ziehen/beschränken, für diese CropBox bekommen wir Werte die dann für die Region of Intrest verwendet werden können - diese CropBox kann interaktiv verändert werden, es wird lediglich in der Box Splats generiert. <br />
dann noch 100 000 / 100 K Schritte/interationen<br />
<br />
dann auf Start und loslegen<br />
durch die CropBox wir der Hintergrund nicht mit abgebildet <br />
<br />
<br />
<br />
Fragen:<br />
kannst du noch mal auf den Einzelkämpfer eingehen? lichtfeld studio oder Postshot? <br />
beide Software sind Einzelkämpfer<br />
<br />
Gaussian Splat funktioniert eigentlich nur mit Nvidia-Grafik<br />
<br />
andere Software, OpenSource Alternativen? - nicht für windwos, für Linux: <br />
nerfstudio https://docs.nerf.studio/ (danke!)<br />
<br />
Reflektionen: Problemstellung/Frage: Beispiel: Die Reflektionen sind im Objekt, die Splats werden angeordnet wo sie in der Rückführung im Bild den kleinsen Fehler ergeben, dadurch wird die Spiegelung im Objekt verortet/ Physikalisch u.U. korrekt <br />
<br />
<br />
<br />
<br />
Offene Runde<br />
============<br />
05. - 07.11. Denkmal Leipzig<br />
https://www.denkmal-leipzig.de/de/<br />
gemeinsam mit Mutec: https://www.mutec.de/de/ 05.-06.11.2026<br />
Fachtagung und Fachvorträge sind ebenfalls vertreten<br />
<br />
Sonstiges<br />
========<br />
die nächsten Termine<br />
08.07.: ??? <br />
12.08.: ??? <br />
16.09.: ??? <br />
<br />
Chat<br />
====</div>Robertpaesslerhttps://ag3d.org/index.php?title=Kalender&diff=2151Kalender2026-07-01T17:29:16Z<p>Robertpaessler: /* 24.06.2026 AG3D-Treffen */</p>
<hr />
<div><!-- Folgendes bitte nicht ändern • Entferne Nummerierung, vgl. https://www.mediawiki.org/wiki/Manual:Table_of_contents#Auto-numbering --><br />
<div class="tocnoautonumber">__TOC__</div><br />
<!-- Bitte keine Änderungen bis hier --><br />
'''[[Archiv| Kalenderarchiv]]'''<br />
<br />
= 2024 =<br />
<br />
== '''17.01.2024''' AG3D-Treffen ==<br />
<br />
* '''Zeit: 10:00-11:30 Uhr'''<br />
* '''Ort: Online/Zoom'''<br />
* Kontakt/Anmelden: kontakt@ag3d.org <br />
* Thema: Louise Tharandt kann uns in Ergänzung ihres Werkstattberichtes vom August 2023 einen kurzen Einblick in den Viewer „Voyager“ (https://smithsonian.github.io/dpo-voyager/) geben. Den möchten wir zum Anlass nehmen und über nutzbare IT-Systeme zur Darstellung von 3D-Digitalisaten sprechen.<br />
<br />
== '''07.02.2024''' AG3D-Treffen ==<br />
<br />
* '''Zeit: 10:00-11:30 Uhr'''<br />
* '''Ort: Online/Zoom'''<br />
* Kontakt/Anmelden: kontakt@ag3d.org <br />
* Thema: Kristian Peters berichtet von einem Pilotprojekt am Landesarchiv NRW, bei dem mit Hilfe von multispektraler Fotografie eine „digitale Bergung der Kahnakten“ [1] durchgeführt wurde. Wir wollen anschließend besprechen, inwiefern Multispektralfotografie beim Erstellen dreidimensionaler Digitalisate hilfreich sein kann.<br />
<br />
== '''13.03.2024''' AG3D-Treffen ==<br />
<br />
* '''Zeit: 10:00-11:30 Uhr'''<br />
* '''Ort: Online/Zoom'''<br />
* Kontakt/Anmelden: kontakt@ag3d.org <br />
* Thema: ''Paul Klimpel: 3D-Scans und das Recht''<br />
<br />
== '''03.04.2024''' AG3D-Treffen ==<br />
<br />
* '''Zeit: 10:00-11:30 Uhr'''<br />
* '''Ort: Online/Zoom'''<br />
* Kontakt/Anmelden: kontakt@ag3d.org <br />
* Thema: Das Unternehmen ''Laserscanning Europe'' hat sich auf die 3D-Scanning-Technologie spezialisiert und vermietet und verkauft u. a. Messgeräte sowie Software. Der Vortrag vom Geschäftsführer Eric Bergholz liefert neben einem Überblick zu 3D-Scanning einen Einblick in verschiedene Projekte, bei denen ''Laserscanning Europe'' unterstützen konnte.<br />
<br />
== '''08.05.2024''' AG3D-Treffen ==<br />
<br />
* '''Zeit: 10:00-11:30 Uhr'''<br />
* '''Ort: Online/Zoom'''<br />
* Kontakt/Anmelden: kontakt@ag3d.org <br />
* Thema: ''Reflectance Transformation Imaging'' (Sebastian Hageneuer)<br />
<br />
== '''29. - 31.05.2024''' 2and3D Photography ==<br />
<br />
== '''05.06.2024''' AG3D-Treffen ==<br />
<br />
* '''Zeit: 10:00-11:30 Uhr'''<br />
* '''Ort: Online/Zoom'''<br />
* Kontakt/Anmelden: kontakt@ag3d.org <br />
* Thema: ''3D-Scans von Insektenproben'' (Michael Greeff, Christian Felsner)<br />
<br />
== '''07.08.2024''' AG3D-Treffen ==<br />
<br />
* '''Zeit: 10:00-11:30 Uhr'''<br />
* '''Ort: Online/Zoom'''<br />
* Kontakt/Anmelden: kontakt@ag3d.org <br />
* Thema: ''Verschiedene Methoden zur Rekonstruktion und Animation eines Wegemessers'' (Manuel Gerhart)<br />
<br />
== '''11.09.2024''' AG3D-Treffen ==<br />
<br />
* '''Zeit: 10:00-11:30 Uhr'''<br />
* '''Ort: Online/Zoom'''<br />
* Kontakt/Anmelden: kontakt@ag3d.org <br />
* Thema: 3D-Digitalisierung über Photogrammetrie bzw. Structure-from-Motion setzt viele fokussierte Aufnahmen voraus. Ein mühseliges Unterfangen – und ganz am Ende stellt man fest, dass doch noch ein paar Aufnahmen fehlen. Wie der CultArm3D alle Aufnahmen autonom erfasst und 3D-Digitalisierungsabläufe deutlich erleichtert, und welche Vorteile er darüber hinaus noch bietet, zeigen Gerald Schnittger und Reimar Tausch in ihrem Vortrag.<br />
<br />
== '''09.10.2024''' AG3D-Treffen ==<br />
<br />
* '''Zeit: 10:00-11:30 Uhr'''<br />
* '''Ort: Online/Zoom'''<br />
* Kontakt/Anmelden: kontakt@ag3d.org <br />
* Thema: ''3D-Basics - Was Studierende vor dem Museumsvolo wissen und können sollten'' (Michael Markert): An der Thüringer Universitäts- und Landesbibliothek (ThULB) gibt es ein Praxisseminar mit anschließender Praktikumsmöglichkeit im Bereich Sammlungsdigitalisierung. Der Fokus liegt auf Handling, Inventarisierung, Erschließung und Objektfotografie (einen kleinen Einblick gibt es hier: https://youtu.be/1C-9tCVCY-M?si=yoPoOTvjRgG7Y5kJ). Gerichtet ist das Format an Studierende aller Disziplinen, belegt wird viel aus den Kulturwissenschaften (Kunstgeschichte, Wissenschaftsgeschichte, Sprachen), aber auch etwa der Informatik. Damit soll ein zukünftiges Museumspersonal in einem wichtigen und an Universitäten meist vernachlässigten Kompetenzbereich vorgebildet werden – auch weil sie dann an Institutionen tätig sein könnten, mit denen Infrastruktureinrichtungen wie die ThULB zusammenarbeiten. Die Frage an die AG3D ist, ob und was dieser Zielgruppe im Bereich 3D an maximal einem Tag Input und Übung mit auf den Weg gegeben werden sollte bzw. ob das überhaupt sinnvoll ist.<br />
<br />
== '''14. - 16.10.2024''' SODa-Barcamp ==<br />
<br />
* '''Zeit: ''folgt'' '''<br />
* '''Ort: Berlin'''<br />
* Kontakt/Anmelden: https://umfrage.hu-berlin.de/index.php/924321 und https://sammlungen.io/de/termine<br />
<br />
== '''13.11.2024''' AG3D-Treffen ==<br />
<br />
* '''Zeit: 10:00-11:30 Uhr'''<br />
* '''Ort: Online/Zoom'''<br />
* Kontakt/Anmelden: kontakt@ag3d.org <br />
* Thema: ''3D-Erfassung und FAIRe Publikation von Cultural Heritage Artefakten und was das Semantik Web damit zu tun hat'' (Florian Thiery): Die 3D-Erfassung und die FAIRe Bereitstellung von 3D-Daten aus den Cultural Heritage, wie der Archäologie, nimmt immer wichtigere Züge an. Auch das Thema Semantik Web und Linked Open Data wird immer wichtiger, um so Annotationen zu teilen und sich über kontrollierte Vokabulare und Ontologien mit anderen Daten zu vernetzten. Der Vortrag gibt einen Einblick in das ARS3D-Projekt, sowie die Digitalisierung von Ogham Steinen und irischen Holy Wells.<br />
<br />
== '''11.12.2024''' AG3D-Treffen ==<br />
<br />
* '''Zeit: 10:00-11:30 Uhr'''<br />
* '''Ort: Online/Zoom'''<br />
* Kontakt/Anmelden: kontakt@ag3d.org <br />
* Thema: ''Transparentes streuend machen: 3D-Messung durch Nahbereichsphotogrammetrie im UV-Bereich'' (Andreas Stark): Die Nahbereichsphotogrammetrie wird in verschiedenen Anwendungsfeldern verwendet und erschließt dabei auch durch die Erweiterung des Spektrums der Beleuchtung und Detektion neue Felder der Messtechnik. In den letzten Jahren konnten so, beispielsweise durch die Verwendung von längeren Wellenlängen bis weit in den Infrarotbereich hinein auch Objekte aus im sichtbaren Wellenlängenbereich unkooperativen Materialen, wie Glas, dreidimensional erfasst werden. Doch auch durch strukturierte Beleuchtung mit kürzeren Wellenlängen können weitere Objektklassen für die Photogrammetrie erschlossen werden. Das IAOB hat dazu einen stereophotogrammetrischen Aufbau mit Speckle-Projektion im ultravioletten (UV-)Bereich bei 266 nm realisiert, mit dem Objekte aus Glas oder Edelstahl vermessen werden konnten. Dies ist möglich, da sich mit kürzer werdender Wellenlänge die optischen Eigenschaften von Materialien, wie die Transparenz oder das Streuprofil, verändern. Im Falle von Edelstahl wird das Streuprofil breiter und bei Glas verschwindet die Transparenz bei etwa 300 nm und eine zunehmend breitere Streuung setzt ein. Dadurch können zwei standortunterschiedliche Detektoren bzw. Kameras mit entsprechenden Objektiven und im UV sensitiven Chips die Beleuchtung auf dem Objekt erfassen. Die 3D-Rekonstruktion aus den Bilderstapeln der beiden Kameras kann dann in direkter Analogie zum Vorgehen im sichtbaren Bereich vorgenommen werden. Im Vortrag werden dazu die Grundlagen der Messmethode, Hindernisse bei der Umsetzung eines Aufbaus mit der Anwendung außerhalb des sichtbaren Spektrums und die Ergebnisse mit diesem ersten Demonstrator vorgestellt.<br />
<br />
= 2025 =<br />
<br />
== '''04./05.02.2025''' Oldenburger 3D-Tage ==<br />
<br />
* '''Ort: Oldenburg'''<br />
* Kontakt/Anmelden: https://www.jade-hs.de/unsere-hochschule/fachbereiche/bauwesen-geoinformation-gesundheitstechnologie/geoinformation/veranstaltungen/oldenburger-3d-tage/<br />
<br />
== '''05.03.2025''' AG3D-Treffen ==<br />
<br />
* '''Zeit: 10:00-11:30 Uhr'''<br />
* '''Ort: Online/Zoom'''<br />
* Kontakt/Anmelden: kontakt@ag3d.org <br />
* Thema: ''PURE3D'' (funded by the Dutch PDI-SSH (Platform Digitale Infrastructuur–Social Sciences and Humanities) is addressing the infrastructure concerns raised by prior digital humanities scholars and 3D heritage working groups while also centering the perspectives and experiences of stakeholders. This is being done through the development of a prototype infrastructure dedicated to fostering the creation of 3D Digital Scholarly Editions using the Voyager Suite of tools developed by the Smithsonian Digitization Program Office.<br />
<br />
: Over the past four years, PURE3D has uniquely bridged infrastructure development with community building among 3D scholarly edition creators. This dual focus has enabled reflection on workflow – from data handling and preservation concerns and a critical evaluation of outputs by both experts and end users. This presentation will outline the development of the PURE3D infrastructure, the establishment of workflows - from conceptualising to publishing 3D scholarly editions and will reflect on lessons learned. The presentation concludes with an open discussion and hands on activity exploring the Voyager implementations of some of the editions published on PURE3D.<br />
<br />
: Kelly Gillikin Schoueri is a PhD researcher with the PURE3D Project at Maastricht University. She has academic and professional experience in 3D applications for scholarly heritage outputs. Her PhD dissertation titled "Three-Dimensional Scholarly Publishing and the Future of Sustainable 3D Research" problematizes the application of 3D scholarly editions (3DSE) as a conceptual framework for the online publication of 3D research by examining the intra-relationships of the three main actors for publishing 3D online: editor, 3D viewer and digital infrastructure. <br />
: (Kelly Gillikin-Schoueri)<br />
<br />
== '''09.04.2025''' AG3D-Treffen ==<br />
<br />
* '''Zeit: 10:00-11:30 Uhr'''<br />
* '''Ort: Online/Zoom'''<br />
* Kontakt/Anmelden: kontakt@ag3d.org <br />
* Thema: Glasgefäße oder Glasfragmente stellen moderne Digitalisierungsmethoden vor besondere Herausforderungen, da sie nicht gescannt, sondern nur modelliert werden können. Die durchsichtigen und glänzenden Eigenschaften des Glases, die die dreidimensionale Dokumentation erschweren, machen aber vor allem den Reiz des Materials aus, wie ein kurzer Blick in die Archäologie zeigen wird. Gleichzeitig wirft die Modellierung der Gefäße und Fragmente eine Reihe theoretischer Fragestellungen in Bezug auf archäologische Wissenschaften auf, die im Vortrag kurz umrissen werden wollen.<br />
<br />
== '''14.05.2025''' AG3D-Treffen ==<br />
<br />
* '''Zeit: 10:00-11:30 Uhr'''<br />
* '''Ort: Online/Zoom'''<br />
* Kontakt/Anmelden: kontakt@ag3d.org <br />
* Thema: Florian Timm hat an der Hafencity Universität Geomatik (B.Sc.) und Geodäsie und Geoinformatik (M.Sc.) mit Spezialisierung auf Geoinformationstechnologie studiert. In diesem Rahmen hat er seine Masterthesis über den Aufbau eines photogrammetrischen Messsystems mit Raspberry-Pi-Kameras geschrieben. Projektziel war es hier, ein möglichst automatisiertes, transportables und kostengünstiges System aufzubauen, mit dessen Hilfe 3D-Modelle von Objekten bis 40 cm Durchmesser erzeugt werden können.<br />
<br />
== '''18.06.2025''' AG3D-Treffen ==<br />
<br />
* '''Zeit: 10:00-11:30 Uhr'''<br />
* '''Ort: Online/Zoom'''<br />
* Kontakt/Anmelden: kontakt@ag3d.org <br />
* Thema: Daniel Hinz promoviert an der Uni Köln in klassischer Archäologie zum Thema antike Schifffahrt und hier insbesondere mit Fokus auf die Schiffe, der prozeduralen Rekonstruktion dieser, um anhand der 3D Modelle mithilfe von Strömungssimulationen deren Segeleigenschaft zu ermitteln. Klassische Archäologie ist also zwar das Fach, aber da hängen einige informatische und naturwissenschaftliche Disziplinen anbei. Des Weiteren betreibt er eine kleine Selbstständigkeit, in deren Rahmen er im wissenschaftlichen Kontext vor allem bisher Gebäude rekonstruiert hat (vor allem für die römische Antike, aber auch neuzeitliche Gebäude, z. B. zusammen mit Louise Tharandt die Carl-Zeiss-Werke Jena und im Moment ein Franziskanerkloster aus dem 17. Jhd.). Er hatte auch eine ganze römische Stadt - Amiternum - 2021 rekonstruiert, für die er das erste Mal prozedurale Modellierung verwendet hat. Darum geht es auch dann im Bericht: Wie sehr prozedurale Modellierung helfen kann, große Projekte auch mit wenig Personal erfolgreich umzusetzen und wie z.B. solche in Houdini erstellten und veröffentlichten Modelle auch die Erstellung und Nutzung von 3D Modellen/Rekonstruktionen in der Wissenschaft deutlich zugänglicher machen können.<br />
<br />
== '''09.07.2025''' AG3D-Treffen ==<br />
<br />
* '''Zeit: 10:00-11:30 Uhr'''<br />
* '''Ort: Online/Zoom'''<br />
* Kontakt/Anmelden: kontakt@ag3d.org <br />
* Thema: Julia von Ditfurth und Bastian Rapp stellen einen Werkstattbericht mit dem Titel "Transdisziplinär transparent - Der 3D-Druck von Glas und das GlassAge-Projekt" vor. GlassAge ist ein transdisziplinäres Forschungsprojekt an der Universität Freiburg, dass einen kunst- und kulturwissenschaftlichen Blick auf das Material Glas und seine Geschichte wirft und gleichzeitig einen Blick in die Zukunft, auf ein neues technisches Verfahren, dass u.a. den 3D-Druck von Glas ermöglicht. So wie die Bionik die Natur als Vorbild für Materialinnovationen nimmt, stellt das Projekt die Frage, wie das Wissen früherer Kulturen moderne Materialentwicklungen inspirieren kann. Die Projektmitarbeitenden wollen Inspiration für moderne Materialsysteme bieten, die über die bloße technologische Bewertung hinausgehen und auf der reichen Geschichte der Materialien und ihrer Verarbeitung im kulturellen Kontext aufbauen. Im Vortrag sprechen sie u. a. darüber, welche Rolle das Thema 3D-Digitalisierung bei all dem spielt.<br />
: JProf. Dr. Julia von Ditfurth ist Juniorprofessorin für mittelalterliche Bild- und Kulturwissenschaften an der Universität Freiburg und der Forschungsstelle für mittelalterliche Glasmalerei Corpus Vitrearum Medii Aevi (CVMA). Sie ist Mitglied des Nationalkomitees des CVMA Deutschland. Ihre Forschungsschwerpunkte sind sakrale Kunst des Mittelalters und der Frühen Neuzeit, das Zusammenspiel von Architektur und Interieur, mittelalterliche Handschriften als Träger von Text, Bild und Inhalt, mittelalterliche Glasmalerei, Ornamentik und die Wiederverwendung und das Recycling von Material und Kunst in der Vormoderne.<br />
: Prof. Dr.-Ing. Bastian E. Rapp ist Ordinarius für Prozesstechnik am Institut für Mikrosystemtechnik (IMTEK) und Leiter des NeptunLab. Er ist geschäftsführender Direktor des Freiburger Materialforschungszentrums (FMF) und Co-Sprecher des DFG-Exzellenzclusters Lebendige, adaptive und energieautarke Werkstoffsysteme (livMatS). Er ist Mitbegründer, Gründungsgeschäftsführer und derzeitiger CTO des Spin-offs Glassomer GmbH, das 3D-Druckverfahren der nächsten Generation für Glas kommerzialisiert. Seine Forschung konzentriert sich auf die Entwicklung neuartiger Materialien, Prozesse und Anwendungen in den Bereichen Technik, Biowissenschaften und Biotechnologie sowie instrumentelle und klinische Analytik.<br />
<br />
== '''13.08.2025''' AG3D-Treffen ==<br />
<br />
* '''Zeit: 10:00-11:30 Uhr'''<br />
* '''Ort: Online/Zoom'''<br />
* Kontakt/Anmelden: kontakt@ag3d.org <br />
* Thema: Julian Cremerius arbeitet in der Visual Computing Gruppe (LGDV/VCE) der FAU Erlangen-Nürnberg und ist Teil des SODa-Datenkompetenzzentrums. Er wird einen Überblick über die verschiedenen Rendering-Paradigmen der Computergrafik geben. Es wird über Rasterisierung & Raytracing gesprochen sowie über neue Verfahren wie Gaussian Splatting und Neural Radiance Fields. Wie funktionieren diese Methoden? Was sind ihre Vor- und Nachteile? Und inwiefern eignen sie sich für die Darstellung bestimmter Objektarten oder für bestimmte Nutzungszwecke?<br />
<br />
== '''10.09.2025''' AG3D-Treffen ==<br />
<br />
* '''Zeit: 10:00-11:30 Uhr'''<br />
* '''Ort: Online/Zoom'''<br />
* Kontakt/Anmelden: kontakt@ag3d.org <br />
* Thema: Für die Erstellung von 3D-Modellen mit dem Structure-from-Motion-Verfahren ist die Bildqualität entscheidend. Spiegelungen und Glanzpunkte auf Oberflächen können die Genauigkeit der Rekonstruktion erheblich beeinträchtigen. Durch den Einsatz von Kreuzpolarisierung lassen sich solche Störungen, mit wenigen Ausnahmen, stark reduzieren oder sogar vollständig vermeiden. Das Ergebnis sind detailreichere Fotos und damit deutlich bessere Rekonstruktionen. Im Werkstattbericht von Manuel Gerhart "Photogrammetrie mittels Kreuzpolarisierung" werden die Grundlagen der Technik und ihre Anwendung anhand eines Praxisbeispiels sowie Vor- und Nachteile erläutert. Im Anschluss kann gerne gemeinsam über Erfahrungen mit der Technik diskutiert werden.<br />
<br />
== '''22.10.2025''' AG3D-Treffen ==<br />
<br />
* '''Zeit: 11:00-12:30 Uhr'''<br />
* '''Ort: Online/Zoom'''<br />
* Kontakt/Anmelden: kontakt@ag3d.org <br />
* Thema: Das Landesamt für Archäologie Sachsen (LfA) nutzt seit 2005 Industriemesssysteme für die systematische und hochqualitative 3D-Erfassung archäologischer Funde. Was 2005 als Pilotprojekt begann, ist heute ein unverzichtbarer und fest integrierter Fachbereich im LfA. Je nach Anforderung stehen verschiedene Verfahren und Methoden zur Verfügung um Aufgaben aus Bodendenkmalpflege, Publikation, Vermittlung und Restaurierung des LfA zu unterstützen, aber auch überregional mit Museen und anderen Einrichtungen zusammenzuarbeiten. In Kooperation mit Hochschulen bietet das LfA Studierenden die Möglichkeit praxisnahe Kenntnisse und Fähigkeiten in digitaler Dokumentation und Datenmanagement zu erlangen. Der Bericht von Thomas Reuter zieht eine Bilanz dieser Entwicklung, stellt zentrale Meilensteine und Projekte vor und blickt auf die Perspektiven für die kommenden Jahre.<br />
<br />
= 2026 =<br />
<br />
== '''04.02.2026''' AG3D-Treffen ==<br />
<br />
* '''Zeit: 11:00-12:30 Uhr'''<br />
* '''Ort: Online/Zoom'''<br />
* Kontakt/Anmelden: kontakt@ag3d.org <br />
* Thema: Michael Rummel promoviert über die Produktion und den Austausch phönizischen Tischgeschirrs in der Zentrallevante zwischen 730 und 330 v. Chr. Im Rahmen des Projekts wurden über 2.000 Keramikfragmente mittels „structure from motion“ dokumentiert, die resultierenden Modelle exakt ausgerichtet und mithilfe spezialisierter Software automatisiert vermessen. Auf dieser Datengrundlage und weiteren Analysen wird untersucht, in welchem Ausmaß sich lokale Produktionszentren anhand ihrer formalen Charakteristika voneinander abgrenzen lassen, um weiterführende Aussagen zur Organisation, räumlichen Struktur und diachronen Entwicklung keramischer Produktion in der Zentrallevante zu ermöglichen.<br />
<br />
== '''11.03.2026''' AG3D-Treffen ==<br />
<br />
* '''Zeit: 11:00-12:30 Uhr'''<br />
* '''Ort: Online/Zoom'''<br />
* Kontakt/Anmelden: kontakt@ag3d.org <br />
* Thema: Nicole Ebinger ist stellvertretende Referatsleiterin und Fachgebietsleiterin Archäologische Restaurierung am Landesamt für Denkmalpflege im Regierungspräsidium Stuttgart. In ihrem Bericht stellt sie u. a. Beispiele zu CT-Aufnahmen für archäologische Anwendungen vor.<br />
<br />
== '''15.04.2026''' AG3D-Treffen ==<br />
<br />
* '''Zeit: 10:00-11:30 Uhr'''<br />
* '''Ort: Online/Zoom'''<br />
* Kontakt/Anmelden: kontakt@ag3d.org <br />
* Thema: Die hochauflösende 3D-Digitalisierung archäologischer Kleinfunde muss konservatorische Anforderungen, hohe Datenqualität und Effizienz vereinen. Insbesondere fragile Objekte erfordern berührungslose Verfahren, die eine vollständige Erfassung ohne Umlagerung ermöglichen. Der Beitrag von Roland Clauß stellt mit dem CyberGlobe-System eine spezialisierte Lösung für die automatisierte photogrammetrische 3D-Digitalisierung vor. Ein zentraler Bestandteil ist ein neuartiger transparenter Objektträger, der im Gegensatz zu Glaslösungen keine relevanten Abbildungsfehler durch Brechungseffekte verursacht und damit eine präzise Erfassung auch von der Unterseite erlaubt . So wird eine vollständige, kollisionsfreie Digitalisierung in einem Arbeitsgang möglich. Der automatisierte Workflow mit kontrollierten Aufnahmebedingungen und minimalem Bedienereinfluss ermöglicht die Erzeugung konsistenter 3D-Datensätze mit hoher geometrischer Genauigkeit und farbmetrisch belastbarer Textur. Gleichzeitig reduziert sich der Zeit- und Arbeitsaufwand pro Objekt deutlich, wodurch auch große Fundmengen effizient digitalisiert werden können. Die Kombination aus Automatisierung und stabilen Systemparametern gewährleistet reproduzierbare Ergebnisse und schafft die Grundlage für skalierbare Digitalisierungsprozesse. Die erzeugten Daten sind zudem direkt nutzbar für wissenschaftliche Analysen, digitale Archive sowie moderne Visualisierungsverfahren wie Gaussian Splatting. Anhand ausgewählter Anwendungsbeispiele, darunter die Digitalisierung einer paläolithischen Mammutelfenbein-Figur, wird gezeigt, dass der Ansatz konservatorische Sicherheit, hohe Datenqualität und wirtschaftliche Skalierbarkeit vereint.<br />
<br />
== '''27.05.2026''' AG3D-Treffen ==<br />
<br />
* '''Zeit: 10:00-11:30 Uhr'''<br />
* '''Ort: Online/Zoom'''<br />
* Kontakt/Anmelden: kontakt@ag3d.org <br />
* Thema von Florian Thiery: Die 3D-Erfassung von Kulturgütern, Kunstwerken und vergänglichen Strukturen mit Smartphones eröffnet neue Perspektiven für partizipative digitale Dokumentation. Durch Structure-from-Motion-Verfahren (SfM) in mobilen Anwendungen wie der KIRI-Engine-App können Citizen Scientists Objekte ortsunabhängig und kostengünstig digitalisieren – von historischen Denkmälern über moderne Kunstwerke bis hin zu temporären Phänomenen wie Schnee- oder Holzskulpturen. Damit wird die digitale Erfassung zu einer alltagstauglichen Methode, um Objekte „zum Mitnehmen“ zu schaffen, die weit über das private Erinnerungsfoto hinausgehen. Doch die reine Erfassung genügt nicht: Um 3D-Modelle nachhaltig nutzbar zu machen, müssen sie FAIR (Findable, Accessible, Interoperable, Reusable) sein. Hier setzt die SquirrelBase an – eine Wikibase-Instanz, die als semantische Metadaten- und Referenzplattform fungiert. Sie erweitert das Konzept der FAIR Digital Objects (FDOs) um eine leichtgewichtige, community-getriebene Lösung für Citizen Science und Forschung. Jedes 3D-Objekt erhält einen persistenten Identifier (Q-ID), kann mit externen Plattformen wie Sketchfab, 3DHOP, Wikidata oder OpenStreetMap verknüpft werden und wird damit Teil eines föderierten Wissensgraphen.<br />
<br />
== '''24.06.2026''' AG3D-Treffen ==<br />
<br />
* '''Zeit: 10:00-11:30 Uhr'''<br />
* '''Ort: Online/Zoom'''<br />
* Kontakt/Anmelden: kontakt@ag3d.org <br />
* Thema von Roland Clauß: Es wird ein kompakter Überblick über die Grundlagen von 3D Gaussian Splatting gegeben. Zentrale technische Konzepte sowie aktuelle Anwendungsmöglichkeiten, Potenziale und Herausforderungen werden anhand praxisnaher Beispiele diskutiert.<br />
<br />
== '''08.07.2026''' AG3D-Treffen ==<br />
<br />
* '''Zeit: 10:00-11:30 Uhr'''<br />
* '''Ort: Online/Zoom'''<br />
* Kontakt/Anmelden: kontakt@ag3d.org <br />
* Thema von Raphaela Frind: Im Rahmen ihrer Projektarbeit während der ersten beiden Semester des Masterstudiums Geoinformatik/Management an der Fakultät Geoinformation der HTW Dresden wurden von Raphaela Frind drei Objekte mittels SfM jeweils mit einer Handy-Kamera und einer Spiegelreflexkamera aufgenommen und mit Agisoft Metashape und Meshroom verarbeitet. Die dabei entstandenen 12 Modelle wurden anschließend hinsichtlich Detailtreue, Texturfarbtreue und gemessenen Abweichungen ausgewertet und mit einem Referenzscan der Objekte verglichen. Dabei wurde die Leistungsfähigkeit und Benutzerfreundlichkeit des proprietären Agisoft Metashape mit dem Open-Source-Produkt Meshroom verglichen. Ergebnis ist, dass die Wahl der Kamera eine geringere Rolle spielt, da mit beiden gute Rekonstruktionen entstanden sind. Bei der Wahl der Software wird die proprietäre Anwendung empfohlen, da diese alle benötigten Funktionen anbietet, eine benutzerfreundlichere Oberfläche hat und die Verarbeitung intuitiver funktioniert. Das Projekt wurde durch Frau Prof. Melanie Elias betreut. Momentan befindet sich Raphaela Frind im letzten Semester und schreibt eine Masterarbeit zum Thema "Location-based AR-Smartphoneapplikation".<br />
<br />
== '''??.??.20??''' AG3D-Treffen ==<br />
<br />
* '''Zeit: 10:00-11:30 Uhr'''<br />
* '''Ort: Online/Zoom'''<br />
* Kontakt/Anmelden: kontakt@ag3d.org <br />
* Thema: ''Mode in 3D - Erzählen mit und über historische Kleidung im digitalen Raum'' (Sabine de Günther): Im Bericht wird über die Digitalisierung mittels 3D-Scan und Photogrammmetrie historischer Kleidung aus dem Germanischen Nationalmuseum Nürnberg (Projekt Restaging Fashion), die Entwicklung eines 3Dstories-Werkzeugs und über die 3D-Rekonstruktion von Couture-Kleidern aus dem Kunstgewerbemuseum Berlin (Projekt Virtual Couture) informiert sowie über die Ziele und Vermittlungsabsichten, die Hindernisse, Kompetenzen, die Schritte, die Finanzen und über die Abwägungen für oder wider eine Technik.</div>Robertpaesslerhttps://ag3d.org/index.php?title=Startseite&diff=2150Startseite2026-07-01T17:12:38Z<p>Robertpaessler: </p>
<hr />
<div><div class="wrapper"><br />
<div class="description-box"><br />
<div class="indextitle-b">Über die AG3D</div><br />
Unter der AG3D versteht sich ein Netzwerk, bei dem das Thema „3D-Digitalisierung“ im Fokus steht. Werkstattberichte von Teilnehmenden, die 3D-Digitalisierungsprojekte durchgeführt haben oder gerade durchführen, bilden die Basis von Informationssammlungen, die als Hilfestellung für zukünftige Projekte fungieren können. Darüber hinaus werden Expertinnen und Experten mit Vorträgen eingeladen.<br />
Die Meetings der AG3D finden online statt.<br />
<br /><br />
<br /><br />
[[Geschichte_der_AG3D|Zur Geschichte der AG3D]] • [[Léonie Cujé, 1992 - 2024|Die AG3D trauert um ihr Gründungsmitglied Léonie Cujé]]<br />
</div> <br />
<div class="description-box-blue"> <br />
<div align="center"><br />
[[Datei:Vids26.png]]<br />
<!-- <youtube width="600" height="200">https://www.youtube.com/watch?v=UUDNEQhRSO4</youtube> --><br />
<div class="text-inverted"><br />
<div align="center"><br />
<span class="plainlinks">'''[https://www.youtube.com/@ag3d-netzwerk117 <span style="color:#020a73">Hier geht's zum YouTube-Kanal der AG3D!</span>]'''</span><br />
</div> <br />
</div> <br />
</div><br />
</div><br />
</div><br />
<div class="text-box"><br />
<div class="indextitle-b">AG3D: Ausblick und Rückblick</div><br />
<div class="wrapper"><br />
<div class="invisible-box"><br />
'''Kommende Termine'''<br />
<br />
'''08.07.2026, 10:00 Uhr'''<br><br />
Raphaela Frind : Vergleich von Agisoft Metashape und Meshroom zur Rekonstruktion kleiner Objekte mittels Structure from Motion<br />
<br />
'''12.08.2026, 10:00 Uhr'''<br><br />
??? : ???<br />
<br />
'''16.09.2026, 10:00 Uhr'''<br><br />
??? : ???<br />
<br />
'''??.??.202?, 1?:00 Uhr'''<br><br />
Sabine de Günther: Mode in 3D - Erzählen mit und über historische Kleidung im digitalen Raum<br />
<br />
</div><br />
<div class="invisible-box"><br />
'''Vergangene Termine'''<br />
<br />
'''24.06.2026''': [[AG-Treffen_2026/06/24 Überblick über die Grundlagen von 3D Gaussian Splatting|Roland Clauß : Überblick über die Grundlagen von 3D Gaussian Splatting]]<br />
<br />
'''27.05.2026''': [[AG-Treffen_2026/05/27|Florian Thiery : Von der Hosentasche in den Wissensgraph]]<br />
<br />
'''15.04.2026''': [[AG-Treffen_2026/04/15|Roland Clauß : Vom Einzelobjekt zur Massendigitalisierung - Hochpräzise, automatisierte 3D-Erfassung archäologischer Kleinfunde mit dem CyberGlobe-System]]<br />
<br />
'''11.03.2026''': [[AG-Treffen_2026/03/11_CT für archäologische Anwendungen|Nicole Ebinger - CT für archäologische Anwendungen]]<br />
<br />
'''04.02.2026''': [[AG-Treffen_2026/02/04_3D-Massen-Digitalisierung_von_Keramik|Michael Rummel - 3D-Massen-Digitalisierung von Keramik]]<br />
<br />
'''22.10.2025''': [[AG-Treffen_2025/10/22_20_Jahre_3D_LfA_Sachsen|Thomas Reuter - Rückblick auf 20 Jahre 3D-Funddokumentation im Landesamt für Archäologie Sachsen]]<br />
<br />
'''[[Protokolle|Zu den Protokollen weiterer Sitzungen...]]'''<br />
</div><br />
</div><br />
</div><br />
<br />
<div class="wrapper"><br />
<div class="stacked-main-box-container"><div class="main-box stacked-main-box"><div class="indextitle">[[Kalender]]</div></div></div><br />
<div class="stacked-main-box-container"><div class="main-box stacked-main-box"><div class="indextitle">[[Mitglieder]]</div></div></div><br />
<div class="stacked-main-box-container"><div class="main-box stacked-main-box"><div class="indextitle">[[Projekte]]</div></div></div><br />
<div class="stacked-main-box-container"><div class="main-box stacked-main-box"><div class="indextitle">[[Kategorien]]</div></div></div><br />
<div class="stacked-main-box-container"><div class="main-box stacked-main-box"><div class="indextitle">[[Publikationen]]</div></div></div><br />
</div><br />
<div class="text-box"><br />
<div class="indextitle-b">Ansprechpartner:innen der AG3D</div><br />
<div><br />
{|style="border-left:solid 0px;border-right:solid 0px;border-top:solid 0px;border-bottom:solid 0px; width:100%; padding-top:5px;"<br />
|-<br />
|Maria Niklaus<br />
|Universität Stuttgart<br />
|http://www.gyrolog.de <br />
|<br />
|-<br />
|Robert Päßler<br />
|Technische Universität Dresden<br />
|https://mathematical-models.org<br />
|robert.paessler@tu-dresden.de<br />
|-<br />
|Martin Stricker<br />
|Humboldt-Universität zu Berlin<br />
|https://portal.wissenschaftliche-sammlungen.de<br />
|martin.stricker@hu-berlin.de<br />
|-<br />
|Louise Tharandt<br />
|Humboldt-Universität zu Berlin<br />
|https://wissenschaftliche-sammlungen.de<br />
|louise.tharandt@hu-berlin.de<br />
|}<br />
</div><br />
</div><br />
<div class="text-box"><br />
<div class="indextitle-b">Sonstiges</div><br />
<div><br />
{|style="border-left:solid 0px;border-right:solid 0px;border-top:solid 0px;border-bottom:solid 0px; width:100%; padding-top:5px;"<br />
|-<br />
| '''Fördermöglichkeiten:''' Siehe [https://wissenschaftliche-sammlungen.de/de/foerdermoeglichkeiten/ Website der Koordinierungsstelle für wissenschaftliche Universitätssammlungen in Deutschland]<br />
|-<br />
|''' Publikation:''' [https://ag3d.org/images/0/0b/Henkensiefken_3D-Digitalisierung_WIP_che06.pdf Henkensiefken, Claus: 3D-Digitalisierung im Museum]<br />
| <br />
| <br />
|}<br />
</div></div>Robertpaesslerhttps://ag3d.org/index.php?title=Startseite&diff=2149Startseite2026-07-01T17:12:18Z<p>Robertpaessler: </p>
<hr />
<div><div class="wrapper"><br />
<div class="description-box"><br />
<div class="indextitle-b">Über die AG3D</div><br />
Unter der AG3D versteht sich ein Netzwerk, bei dem das Thema „3D-Digitalisierung“ im Fokus steht. Werkstattberichte von Teilnehmenden, die 3D-Digitalisierungsprojekte durchgeführt haben oder gerade durchführen, bilden die Basis von Informationssammlungen, die als Hilfestellung für zukünftige Projekte fungieren können. Darüber hinaus werden Expertinnen und Experten mit Vorträgen eingeladen.<br />
Die Meetings der AG3D finden online statt.<br />
<br /><br />
<br /><br />
[[Geschichte_der_AG3D|Zur Geschichte der AG3D]] • [[Léonie Cujé, 1992 - 2024|Die AG3D trauert um ihr Gründungsmitglied Léonie Cujé]]<br />
</div> <br />
<div class="description-box-blue"> <br />
<div align="center"><br />
[[Datei:Vids26.png]]<br />
<!-- <youtube width="600" height="200">https://www.youtube.com/watch?v=UUDNEQhRSO4</youtube> --><br />
<div class="text-inverted"><br />
<div align="center"><br />
<span class="plainlinks">'''[https://www.youtube.com/@ag3d-netzwerk117 <span style="color:#020a73">Hier geht's zum YouTube-Kanal der AG3D!</span>]'''</span><br />
</div> <br />
</div> <br />
</div><br />
</div><br />
</div><br />
<div class="text-box"><br />
<div class="indextitle-b">AG3D: Ausblick und Rückblick</div><br />
<div class="wrapper"><br />
<div class="invisible-box"><br />
'''Kommende Termine'''<br />
<br />
'''08.07.2026, 10:00 Uhr'''<br><br />
Raphaela Frind : Vergleich von Agisoft Metashape und Meshroom zur Rekonstruktion kleiner Objekte mittels Structure from Motion<br />
<br />
'''12.08.2026, 10:00 Uhr'''<br><br />
??? : ???<br />
<br />
'''16.09.2026, 10:00 Uhr'''<br><br />
??? : ???<br />
<br />
'''??.??.202?, 1?:00 Uhr'''<br><br />
Sabine de Günther: Mode in 3D - Erzählen mit und über historische Kleidung im digitalen Raum<br />
<br />
</div><br />
<div class="invisible-box"><br />
'''Vergangene Termine'''<br />
<br />
'''24.06.2026''': [[AG-Treffen_2026/06/24 Überblick über die Grundlagen von 3D Gaussian Splatting|Roland Clauß : Überblick über die Grundlagen von 3D Gaussian Splatting]]<br />
<br />
'''27.05.2026''': [[AG-Treffen_2026/05/27|Florian Thiery : Von der Hosentasche in den Wissensgraph]]<br />
<br />
'''15.04.2026''': [[AG-Treffen_2026/04/15|Roland Clauß : Vom Einzelobjekt zur Massendigitalisierung - Hochpräzise, automatisierte 3D-Erfassung archäologischer Kleinfunde mit dem CyberGlobe-System]]<br />
<br />
'''11.03.2026''': [[AG-Treffen_2026/03/11_CT für archäologische Anwendungen|Nicole Ebinger - CT für archäologische Anwendungen]]<br />
<br />
'''04.02.2026''': [[AG-Treffen_2026/02/04_3D-Massen-Digitalisierung_von_Keramik|Michael Rummel - 3D-Massen-Digitalisierung von Keramik]]<br />
<br />
'''22.10.2025''': [[AG-Treffen_2025/10/22_20_Jahre_3D_LfA_Sachsen|Thomas Reuter - Rückblick auf 20 Jahre 3D-Funddokumentation im Landesamt für Archäologie Sachsen]]<br />
<br />
'''10.09.2025''': [[AG-Treffen_2025/09/10_Photogrammetrie_mittels_Kreuzpolarisierung|Manuel Gerhart: Photogrammetrie mittels Kreuzpolarisierung]]<br />
<br />
'''[[Protokolle|Zu den Protokollen weiterer Sitzungen...]]'''<br />
</div><br />
</div><br />
</div><br />
<br />
<div class="wrapper"><br />
<div class="stacked-main-box-container"><div class="main-box stacked-main-box"><div class="indextitle">[[Kalender]]</div></div></div><br />
<div class="stacked-main-box-container"><div class="main-box stacked-main-box"><div class="indextitle">[[Mitglieder]]</div></div></div><br />
<div class="stacked-main-box-container"><div class="main-box stacked-main-box"><div class="indextitle">[[Projekte]]</div></div></div><br />
<div class="stacked-main-box-container"><div class="main-box stacked-main-box"><div class="indextitle">[[Kategorien]]</div></div></div><br />
<div class="stacked-main-box-container"><div class="main-box stacked-main-box"><div class="indextitle">[[Publikationen]]</div></div></div><br />
</div><br />
<div class="text-box"><br />
<div class="indextitle-b">Ansprechpartner:innen der AG3D</div><br />
<div><br />
{|style="border-left:solid 0px;border-right:solid 0px;border-top:solid 0px;border-bottom:solid 0px; width:100%; padding-top:5px;"<br />
|-<br />
|Maria Niklaus<br />
|Universität Stuttgart<br />
|http://www.gyrolog.de <br />
|<br />
|-<br />
|Robert Päßler<br />
|Technische Universität Dresden<br />
|https://mathematical-models.org<br />
|robert.paessler@tu-dresden.de<br />
|-<br />
|Martin Stricker<br />
|Humboldt-Universität zu Berlin<br />
|https://portal.wissenschaftliche-sammlungen.de<br />
|martin.stricker@hu-berlin.de<br />
|-<br />
|Louise Tharandt<br />
|Humboldt-Universität zu Berlin<br />
|https://wissenschaftliche-sammlungen.de<br />
|louise.tharandt@hu-berlin.de<br />
|}<br />
</div><br />
</div><br />
<div class="text-box"><br />
<div class="indextitle-b">Sonstiges</div><br />
<div><br />
{|style="border-left:solid 0px;border-right:solid 0px;border-top:solid 0px;border-bottom:solid 0px; width:100%; padding-top:5px;"<br />
|-<br />
| '''Fördermöglichkeiten:''' Siehe [https://wissenschaftliche-sammlungen.de/de/foerdermoeglichkeiten/ Website der Koordinierungsstelle für wissenschaftliche Universitätssammlungen in Deutschland]<br />
|-<br />
|''' Publikation:''' [https://ag3d.org/images/0/0b/Henkensiefken_3D-Digitalisierung_WIP_che06.pdf Henkensiefken, Claus: 3D-Digitalisierung im Museum]<br />
| <br />
| <br />
|}<br />
</div></div>Robertpaessler