Stefan Vaskevich氏、UE5に3DGSを取り込み実用的なFPSで運用するローカルパイプライン解説動画を公開　プラグイン導入から外部ツール＆生成AI活用まで

Stefan Vaskevich氏は6月22日（月）、自身のYouTubeチャンネル「Stefan 3D AI」で動画「3D Gaussian Splats in Unreal Engine 5 Is Insane — and It’s Free」を公開した。3DGS（3D Gaussian Splatting）のデータをUnreal Engine 5環境へインポートし、軽量かつリアルタイムに描画するため、AIモデルによるアセット生成、コリジョン付与、描画負荷最適化などのワークフローを解説している。

UE5向け3DGSプラグインの比較と選定

UE5で3DGSを扱うには、プラグインの導入が必要となる。Vaskevich氏は「MLSLabsRenderer」と「Nano Gaussian Splatting」を有力な選択肢として挙げている。MLSLabsRendererは高圧縮なSOGフォーマットや時系列データを持つ4DGSに対応している点が強みだが、ウォーターマークが表示されるという制約がある。一方、同氏がメインで採用しているNano GSは、現時点でPLY形式のみの対応だが、最新のUE環境でも動作が安定し、プロジェクトへの組み込みが容易とのこと。

CLIツールを用いたデータ変換と物理演算用メッシュの生成

3DGSデータをゲームエンジン内で実用するための下準備として、フォーマット変換と物理演算用のコリジョン作成を行う。動画ではPlayCanvasが公開しているNode.jsベースのコマンドラインツール（CLI）「SplatTransform - 3D Gaussian Splat Converter」を用いた処理手法を紹介。本ツールでは複数のスプラットフォーマットを効率的に相互変換し、スプラットの形状に沿ったメッシュデータを自動生成できる。UE5内では、生成されたメッシュをActor Hidden In Gameとしてスプラットデータと同一座標に配置し、「Use Complex Collision As Simple」設定を適用することで、3DGSの精細な視覚表現と正確な物理干渉を両立させている。

SuperSplat Editorを活用した不要データの除去

3DGSデータをUEに持ち込む前に、3DGSに含まれるアーティファクトを除去し、余分な描画負荷を削減し、品質を向上させる。これについてVaskevich氏は、PlayCanvasの「SuperSplat Editor」の活用を推奨。PLYファイルを読み込み、なげなわ選択などのツールを用いて不要な領域を直感的に選択・削除できる。

生成AIを活用したアセット生成

外部アセットに頼らず自身のローカル環境で3DGSを生成する手法についても言及。背景などの広大なワールド生成には「Hunyuan World」を、個別のプロップ生成には「TripoSplat」を用いる手法を解説している。Hunyuan Worldによるワールド生成はVRAM 24GB以上を要求するが、コリジョンデータを含む景観の出力ができる。TripoSplatはVRAM 8GB程度から動作し、ノードベースの画像生成インターフェイス「ComfyUI」上でネイティブにサポートされている。単一の画像から約1分程度でPLY形式のオブジェクトを生成し、直ちにUE5へインポートして検証するという、迅速なイテレーションが強みとなる。

1,000万スプラットの壁と視錐台カリングによる最適化

3DGSのリアルタイムレンダリングでは、パフォーマンスチューニングが最大の課題となる。現状のUE5環境では、1,000万以上のスプラットを含む単一データの描画は著しいボトルネックとなる。また、ストリーミングフォーマットやLODのネイティブサポートが未成熟な段階であるため、無計画な大量描画には限界がある。

この解決策として、巨大な1つのスプラットデータとして読み込むのではなく、データを複数の小さなパーツに分割してレベル内に配置するアプローチを推奨している。オブジェクトを分割することで、UE5の視錐台カリング（Frustum Culling）が有効に働き、フレームレートの大幅な低下を防ぐことができる。

■3D Gaussian Splats in Unreal Engine 5 Is Insane — and It’s Free（YouTube）

https://www.youtube.com/watch?v=cjfsxL-s31Y

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https://cgworld.jp/flashnews/01-202607-UE58-Mocap.html

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