본 논문은 자율 주행 시뮬레이터를 위한 도시 환경 재구축에서 주로 사용되는 핀홀 카메라가 아닌, 어안렌즈 카메라를 효과적으로 시뮬레이션하는 방법을 제시합니다. 기존 방법들이 사실적인 재구축에 초점을 맞추었지만 어안렌즈 카메라를 고려하지 않았다는 점에 착안하여, 다양한 카메라 모델로부터 통합된 3D 가우시안 표현을 학습하는 UniGaussian이라는 새로운 방법을 제안합니다. 이 방법은 어안렌즈 카메라 모델에 맞춤화된 일련의 어파인 변환을 사용하여 3D 가우시안을 왜곡하는 새로운 미분 가능한 렌더링 방법을 제시하며, 여러 카메라 모델(핀홀 및 어안렌즈)과 모달리티(깊이, 의미, 노말, 라이다 포인트 클라우드)의 데이터를 사용하여 통합된 3D 가우시안 표현을 학습하는 프레임워크를 설계합니다. 실험 결과, 제안된 방법은 우수한 렌더링 품질과 빠른 속도를 달성함을 보여줍니다.
