群核科技は 3D ガウスブラウザ Aholo Viewer をオープンソース化しました。どんなデバイスのブラウザでも、10億+のガウス粒子からなる超大型 3D シーンをスムーズにロードできます。性能テストでは、メモリ使用量は李飛飛チームの Spark 2.0 の半分しかなく、レンダリング速度は3倍、容量上限は10倍です。

簡単に言えば、動画をスクロールする感覚で、ブラウザの中で超大型の 3D 世界を滑らかに見て回れるということです。

• ホームページ：https://aholojs.dev/zh-CN/
• GitHub：https://github.com/manycoretech/aholo-viewer

Aholo Viewer とは何か

3D ガウススプラッティング（3DGS）は近年の三次元視覚分野における重大な突破で、実在のシーンを数十億個の学習可能な 3D ガウス楕円体として再構築し、リアルタイムレンダリングを実現します。しかし問題はずっと「最後の100メートル」で止まっていました：普通の人がブラウザの中でスムーズに見るには、どうすればいいのか。

Aholo Viewer が解決するのはまさにこの問題です。純 Web の 3DGS レンダリングエンジンで、ソフトウェアのインストールは一切不要、ブラウザを開くだけで超大型 3D シーンのロードと漫遊ができます。

主要な性能データ

3億ガウス点のシーンに対する、デスクトップ版 Aholo Viewer のテストデータです：

技術路線の比較

現在、Web での 3DGS レンダリングには2つの主流な LOD（Level of Detail）の組織方式があります：

Spark 2.0 は Splat-based LOD Tree を採用：個々のガウス点（splat）の粒度からボトムアップにマージします。利点は階層ごとに詳細をロードできることですが、メモリと VRAM のオーバーヘッドが大きく、拡張性は弱めです。

Aholo Viewer は Chunk-based LOD Tree を採用：元データをまず N 個の chunk（データ塊）に切り分け、それぞれの chunk に対して異なる階層の LOD を生成し、実行時は chunk 単位で階層を切り替えます。

Chunk-based 方式の2つの重要な優位性：

• オーバーヘッドがより制御しやすい：chunk 単位で階層を切り替えるため、メモリスケジューリングの粒度はより粗く、キャッシュヒットはより良い
• 拡張性がより高い：chunk は明確なデータ境界なので、将来シティレベル、街区レベルのシーンへ拡張しやすい

レンダリングパイプラインの最適化

Aholo Viewer はレンダリングパイプラインのレベルで多重の最適化を施しています：

1. 多精度データ構造で VRAM 使用量を削減
2. キャッシュの事前計算とオンデマンド pass でフレームごとの GPU オーバーヘッドを圧縮
3. Morton Sort と detail culling でデータアクセス効率を改善

これらの最適化が重なり、最終的にユーザーが体感できる一連の数字になりました：メモリ半減、ロード1倍高速、レンダリング3倍高速、容量上限10倍。

クイックスタート

Aholo Viewer はオープンソースプロジェクトで、使い方はごく簡単です：

1. GitHub リポジトリにアクセスしてコードを取得
2. README に従ってローカルまたはサーバーにデプロイ
3. 3DGS シーンデータをインポート（.ply / .splat 形式に対応）
4. ブラウザで開くだけで閲覧できます

オンラインデモページに直接アクセスして効果を体験することもできます。

応用シーン

• EC の商品展示：商品が静止画から回転できる 3D シーンへ
• オンライン内見/車見：ユーザーがブラウザの中で直接、実在の空間を見て回れる
• 博物館のオンライン展示：3D のインタラクティブ体験を日常のブラウジングにシームレスに融合
• デジタルツイン：シティレベル、建物レベルの 3D シーンをブラウザでリアルタイムレンダリング
• UGC 3D コンテンツ：一般ユーザーもスマホで撮影するだけで共有できる 3D シーンを生成

ライセンス

Aholo Viewer は GitHub でオープンソース化されており、ライセンスの詳細はリポジトリをご確認ください。このプロジェクトと Spark 2.0（李飛飛の World Labs 製）は異なる技術路線を採用しながら、3D コンテンツの Web での普及を共に推進しています。