Fable、動的3Dガウシアンスプラッティング向け4Dデータ形式「.splat4d」を公開
HTTP Rangeリクエスト対応のバイナリ形式により、サーバーサイドのロジックなしで大規模な動的シーンのストリーミング再生を実現する。
リリース: 2026-07-06 · 読了 3 分記事の要約
1. 核心（What）
- 動的3Dガウシアンスプラッティング（3DGS）の時系列データを格納する独自バイナリ形式「.splat4d」を公開。
- ヘッダー、静的セクション、および約1秒単位のGOP（Group of Pictures）チャンクで構成される構造を採用。
- CMU Panoptic dome等の8つのデータセットを変換し、汎用的なzstd-19圧縮比（2.5倍）を上回る圧縮効率を確認。
- RustおよびJavaScriptで実装されたデコーダーにより、ビット完全な復元を保証。
2. 影響（Why）
- ストリーミングの実装コスト削減: S3やGCS等のオブジェクトストレージに静的ファイルとして配置するだけで、HTTP Rangeリクエストを用いたシーク可能なストリーミングが可能になり、バックエンドの負荷をゼロに抑えられる。
- 国内SaaSへの影響: [国内 3D空間共有プラットフォーム] のような中規模事業者は、独自サーバーを介さない直接配信へ移行することで、インフラコストを削減しつつ高精細な動的アセットをブラウザへ提供可能になる。
3. 根拠・詳細（How）
- SZ/ZFP型量子化の採用: ステップサイズを誤差範囲の2倍に固定する量子化手法により、平均PSNRではなくポイント単位での決定論的な精度を保証し、テンポラルデルタのドリフトを排除。
- WebGPUによるレンダリング: antimatter15/splatのレンダラーを移植し、WebGPUを優先、WebGL2をフォールバックとして採用することで、ピクセル完全な描画を維持。
4. 展望・課題（Next）
- 既存ツールとの互換性: 現状はPython CLIツールによるエンコードが主だが、ComfyUI等の主要な生成AIワークフローへの統合プラグインが今後の課題。