SideFX、4DGSワークフロー解説動画公開　HoudiniからUnreal Engineへの技術パイプライン、Karim Rehimi氏による解説

Houdini公式YouTubeは8月12日（水）、動画「4D Gaussian Splats | Karim Rehimi | HEX」を公開した。エフェクト・エンバイロメントアーティストのKarim Rehimi氏をゲストに迎え、HoudiniからUnreal Engineに4DGS（4D Gaussian Splatting）データを移行するための高度なパイプライン構築と技術的課題について解説している。

PDGを活用した4DGS生成パイプラインの自動化

Rehimi氏はまず、3DGSを扱えるオープンソースツール「LichtFeld Studio」やHoudini用プラグイン「GSOPs」を用いて、4DGSの学習データを生成するワークフローを紹介。静的な3DGSであっても、カメラセットアップ、レンダリング、画像変換、ポイントクラウドの生成、外部ツールへの書き出しといった多数の工程が必要となるが、4DGSではそれらをアニメーションのフレーム数だけ繰り返す必要がある。一連の工程を手作業で行うのは非現実的なため、HoudiniのPDG（Procedural Dependency Graph）のTOPs（Task Operators）ネットワークを活用し、全工程の自動化パイプラインを構築している。

SolarisとTOPsを連携したレンダリング制御

自動化にあたっては、アニメーションするオブジェクトと、プラグインが自動生成するカメラシーケンスのレンダリング制御を行う。タイムライン上に複数カメラのシーケンスが展開されるため、アニメーションの各フレームとカメラ位置を同期させる必要があるが、Rehimi氏はSolaris内でTOPsネットを構築し、Wedgeノードを用いてフレームの切り替えを制御するアトリビュートを生成。カメラシーケンスのレンダリングが完了するごとに、Time Shiftノードを介してアニメーションを1フレーム進める仕組みを実装した。また、レンダリング後の画像変換処理については、COPネットとFile Patternノードを組み合わせてWork Itemを動的に生成し、全自動でバッチ処理を行っている。

AIを活用したPythonスクリプトによるツール間連携

Rehimi氏はまた、HDA（Houdini Digital Asset）内のボタンを自動で押すような特定の自動化タスクにおける、標準ノードのみでは対応できない場面での解決策も紹介。同氏はプログラミング経験が浅かったが、Claudeを利用してPythonスクリプトを生成し、TOPsのPythonノードに組み込むことでこれを実現しており、AIは技術的な限界を突破するための強力な支援ツールとして機能すると話している。

高精度なポイントクラウドへの色情報の転写

4DGSの生成では、学習用ポイントクラウドの「色」が最終的な形状の正確さやフリッカーの抑制に重要な役割を果たすとRehimi氏は説明。単にオブジェクト表面にポイントを散布して色を取得するだけでは正確な質感を維持できないため、同氏はレンダリングされた画像群とWorld Position AOVをAttribute From Mapノードで読み込み、画像ベースの一時的なポイントクラウドをフレームごとに生成。そこから元の散布ポイントクラウドに対して高精度な色と位置情報を転写する手法を編み出した。これにより、変形するオブジェクトであっても4DGS特有のノイズや破綻が軽減している。

4DGS特有のノイズ問題とハイブリッドなアプローチ

最後に、Postshotを用いたスプラット生成の検証プロセスを振り返りつつ、4DGSを実務で扱う上での現在の技術的限界と回避策についても解説。静的な3DGSでは擬似的な反射を美しく表現できるが、4DGSのシーケンスにおいて鮮明な反射を毎フレーム計算させると激しいノイズが発生してしまう。そのためRehimi氏は、最終的な出力ではあえてラフネスの高いマテリアルを選択してノイズを回避している。

また、煙やパーティクルなどの微細なディテールは、Postshotなどを用いたスプラット生成時のアルファマスク処理で不具合が生じやすいため、Houdini側でのGS化は避け、Unreal Engine側で直接パーティクルシステムとして追加するハイブリッドなアプローチを推奨している。

■4D Gaussian Splats | Karim Rehimi | HEX（YouTube）

https://www.youtube.com/watch?v=rjKEFeTNowc

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