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# TripoSplat 이미지에서 가우시안 스플래트로의 ComfyUI 워크플로우 예시

> TripoSplat을 사용해 단일 2D 이미지로부터 고품질 3D 가우시안 스플래트 표현을 생성하며, 렌더링을 위한 밀도와 예산을 제어할 수 있습니다.

**TripoSplat**는 단일 2D 이미지에서 직접 **3D 가우시안 스플래트** 표현을 생성하는 오픈소스 모델입니다. VAST-AI가 개발했으며 오픈소스 라이선스로 공개되었습니다.

다중 시야를 필요로 하거나 메쉬를 주된 출력으로 생성하는 전통적인 3D 재구성 방식과 달리, TripoSplat은 **가우시안 스플래트** 표현을 생성합니다. 이는 수천 개의 색상이 있는 3D 가우시안을 공간에 배치해 장면을 표현하는 렌더링 기법입니다. 이러한 방식은 제어 가능한 밀도와 예산으로 빠르고 고품질의 렌더링을 가능하게 합니다.

<img src="https://raw.githubusercontent.com/Comfy-Org/workflow_templates/main/templates/3d_triposplat_image_to_gaussian_splat-1.webp" alt="TripoSplat 워크플로우" />

<Tip>
  <Tabs>
    <Tab title="휴대용 또는 자체 배포 사용자">
      ComfyUI가 최신 버전으로 업데이트되었는지 확인하세요.

      * [ComfyUI 다운로드](https://www.comfy.org/download)
      * [업데이트 가이드](/ko/installation/update_comfyui)

      이 가이드의 워크플로우는 [워크플로우 템플릿](/ko/interface/features/template)에서 확인할 수 있습니다.
      템플릿에서 찾을 수 없다면, 귀하의 ComfyUI가 오래된 버전일 수 있습니다. (데스크톱 버전의 업데이트는 다소 지연될 수 있습니다)

      워크플로우를 로드할 때 노드가 누락되는 경우, 가능한 원인:

      1. 최신 ComfyUI 버전(야간 빌드)을 사용하고 있지 않음
      2. 일부 노드가 시작 시 가져오기에 실패함
    </Tab>

    <Tab title="데스크톱 또는 클라우드 사용자">
      * 데스크톱 버전은 ComfyUI 안정판 기반으로, 새로운 데스크톱 안정판이 출시되면 자동으로 업데이트됩니다.
      * [클라우드](https://cloud.comfy.org)는 ComfyUI 안정판 출시 후 업데이트됩니다.

      따라서 이 문서에서 핵심 노드가 누락된 것을 발견했다면, 그 이유는 새로운 핵심 노드가 아직 최신 안정판에 공개되지 않았기 때문일 수 있습니다. 다음 안정판 출시를 기다려 주세요.
    </Tab>
  </Tabs>
</Tip>

<Card title="워크플로우 다운로드" icon="download" href="https://github.com/Comfy-Org/workflow_templates/blob/main/templates/3d_triposplat_image_to_gaussian_splat.json">
  JSON 파일을 다운로드하거나 템플릿 라이브러리에서 "TripoSplat" 검색하세요
</Card>

## 작동 방식

TripoSplat은 단일 RGB 이미지를 입력으로 받아 3D 가우시안 프리미티브 세트를 직접 예측하는 **피드포워드 아키텍처**를 사용합니다. 파이프라인은 다음과 같은 단계로 이루어집니다:

1. **이미지 인코딩** — 입력 이미지는 비전 인코더(DINOv2)로 처리됩니다.
2. **삼평면 생성** — 특징들이 삼평면 표현으로 디코드됩니다.
3. **가우시안 예측** — 삼평면을 샘플링해 가우시안 매개변수(위치, 스케일, 회전, 투명도, 색상)를 생성합니다.
4. **렌더링** — 가우시안을 다양한 시점에서 미분 가능한 스플래팅을 이용해 렌더링합니다.

<Card title="서브그래프 알아보기" icon="book-open" href="/ko/interface/features/subgraph">
  이 워크플로우는 모듈식 처리를 위해 서브그래프 노드를 사용합니다. 서브그래프 문서를 확인해 워크플로우를 맞춤화하고 확장하는 방법을 알아보세요.
</Card>

## 워크플로우 노드 안내

### LoadImage

* 입력 이미지(PNG/JPG)를 로드합니다.
* 샘플 이미지: `white-hotel-on-rocky-island.png` (템플릿 라이브러리에서 사용 가능)

### TripoSplat (서브그래프)

주요 서브그래프 노드는 이미지를 처리해 3D 가우시안 스플래트를 생성합니다. 노출된 매개변수:

| 매개변수              | 기본값 | 설명                                 |
| ----------------- | --- | ---------------------------------- |
| `switch`          | —   | 서브그래프 활성화/비활성화                     |
| `num_gaussians`   | —   | 생성할 가우시안 프리미티브의 수 (품질/성능 제어)       |
| `seed`            | —   | 재현성을 위한 난수 시드                      |
| `unet_name`       | —   | TripoSplat 확산 모델 체크포인트             |
| `clip_name`       | —   | CLIP 비전 인코더 모델                     |
| `vae_name`        | —   | VAE 인코딩/디코딩용 (메인 VAE와 인코더용 두 개 항목) |
| `bg_removal_name` | —   | 배경 제거 모델                           |

### CreateCameraInfo

* 결과를 렌더링하기 위한 카메라 궤도를 정의합니다.
* 매개변수: 궤도 유형, 각도, 거리, 시야각 등.
* 기본값: 35° 고도, 30 거리, 2.5 줌

### RenderSplat

* 정의된 카메라 각도에서 가우시안 스플래트를 2D 이미지로 렌더링합니다.
* 매개변수: 출력 해상도(기본 1024×1024), 이미지 품질 설정

### SplatToMesh

* 가우시안 스플래트를 메쉬로 변환합니다(선택사항).
* 매개변수: 메쉬 밀도, 평탄화, 간소화

### SaveGLB

* 결과를 GLB 3D 파일로 저장합니다.

### SaveVideo

* 렌더링된 3D 장면의 동영상을 저장합니다.

### SplatToFile3D

* 가우시안 스플래트를 SPZ 형식으로 내보냅니다.

### CreateVideo

* 렌더링된 프레임들로 동영상을 생성합니다.

## 실행 단계

1. **이미지 로드** — **LoadImage** 노드를 사용해 단일 2D 이미지를 로드하세요.
2. **TripoSplat 서브그래프 실행** — 모델이 가우시안 스플래트 표현을 생성합니다.
3. **출력 형식 선택** — GLB, SPZ, 동영상으로 내보내거나 메쉬로 렌더링하세요.
4. **결과 보기** — 생성된 3D 파일이나 렌더링된 미리보기를 활용하세요.

## 출력 옵션

| 노드                | 형식     | 활용 사례                           |
| ----------------- | ------ | ------------------------------- |
| **SaveGLB**       | `.glb` | 표준 3D 파일 형식, 3D 소프트웨어로 불러올 수 있음 |
| **SplatToFile3D** | `.spz` | 압축된 가우시안 스플래트 형식, 효율적 저장용       |
| **RenderSplat**   | 2D 이미지 | 임의 각도에서의 결과 미리보기                |
| **SplatToMesh**   | 메쉬     | 전통적인 메쉬로 변환해 추가 편집 가능           |

## 모델 다운로드

TripoSplat 모델과 필요한 파일을 다운로드하세요. 해당 `models/` 하위 디렉토리에 배치하세요.

<Card title="TripoSplat 확산" icon="download" href="https://huggingface.co/VAST-AI/TripoSplat/resolve/main/diffusion_models/triposplat_fp16.safetensors">
  triposplat\_fp16.safetensors — TripoSplat 확산 모델 체크포인트
</Card>

<Card title="TripoSplat VAE 디코더" icon="download" href="https://huggingface.co/VAST-AI/TripoSplat/resolve/main/vae/triposplat_vae_decoder_fp16.safetensors">
  triposplat\_vae\_decoder\_fp16.safetensors — VAE 디코더
</Card>

<Card title="Flux2 VAE" icon="download" href="https://huggingface.co/VAST-AI/TripoSplat/resolve/main/vae/flux2-vae.safetensors">
  flux2-vae.safetensors — Flux.2 VAE, 잠재적 인코딩용
</Card>

<Card title="DINOv2 CLIP" icon="download" href="https://huggingface.co/VAST-AI/TripoSplat/resolve/main/clip_vision/dino_v3_vit_h.safetensors">
  dino\_v3\_vit\_h.safetensors — CLIP 비전 인코더 (DINOv2)
</Card>

<Card title="BiRefNet 배경 제거" icon="download" href="https://huggingface.co/VAST-AI/TripoSplat/resolve/main/background_removal/birefnet.safetensors">
  birefnet.safetensors — 전처리용 배경 제거 모델
</Card>

### 모델 저장 위치

```
📂 ComfyUI/
├── 📂 models/
│   ├── 📂 diffusion_models/
│   │      └── triposplat_fp16.safetensors
│   ├── 📂 vae/
│   │      ├── triposplat_vae_decoder_fp16.safetensors
│   │      └── flux2-vae.safetensors
│   ├── 📂 clip_vision/
│   │      └── dino_v3_vit_h.safetensors
│   └── 📂 background_removal/
│          └── birefnet.safetensors
```