Si quieres convertir un vídeo en una escena 3D navegable, tres familias de tecnología pueden hacerlo: fotogrametría, NeRF y Gaussian Splatting. Suenan intercambiables pero producen resultados muy distintos, y solo una es práctica hoy para un tour que puedas recorrer en el navegador.
Esta es la comparativa en lenguaje claro.
Fotogrametría: la veterana fiable
La fotogrametría lleva décadas con nosotros. Encuentra puntos coincidentes entre tus fotos, los triangula en una nube de puntos y envuelve una malla texturizada (triángulos) sobre el resultado.
- Fuerte: madura, te da una malla medible que puedes llevar a CAD o motores de juego.
- Débil: sufre con todo lo que no sea una superficie dura y mate. Cristales, reflejos, objetos finos y paredes sin textura salen deformados o llenos de agujeros. Los interiores — llenos de ventanas, espejos y paredes lisas pintadas — son su peor caso. El resultado suele parecer de plástico.
NeRF: el avance de investigación
Los Neural Radiance Fields (2020) fueron el salto que hizo famosa la reconstrucción fotorrealista desde vídeo. En lugar de una malla, un NeRF entrena una pequeña red neuronal para predecir el color y la densidad de la luz en cada punto del espacio. Renderízalo desde un ángulo nuevo y obtienes una imagen sorprendentemente realista, con reflejos incluidos.
- Fuerte: genuinamente fotorrealista, maneja reflejos y detalle suave que una malla no puede.
- Débil: lento. Los NeRF clásicos tardan horas en entrenar y no renderizan en tiempo real — cada punto de vista nuevo es una consulta neuronal pesada. Eso hace impracticable un tour web navegable a 60 fps. NeRF demostró que la calidad era posible; no la hizo rápida.
Gaussian Splatting: fotorrealismo en tiempo real
Gaussian Splatting (2023) mantuvo el fotorrealismo de NeRF pero tiró la lenta consulta neuronal. Representa la escena como millones de pequeñas elipses de color — «gaussianas» — que la GPU puede rasterizar directamente, igual que dibuja triángulos. El resultado renderiza a 60 fps en un navegador, sin red neuronal en el bucle al renderizar.
- Fuerte: realismo de nivel NeRF y renderizado en tiempo real, desde un vídeo de móvil normal. Los archivos comprimen a decenas de megabytes y se transmiten por web.
- Débil: sigue siendo un formato joven; las superficies muy reflectantes y las zonas no grabadas siguen siendo difíciles. Pero para recorridos de interiores es el ganador claro.
Profundizamos en la mecánica en ¿Qué es Gaussian Splatting?.
Todas parten del mismo vídeo
La buena noticia: fotogrametría, NeRF y Gaussian Splatting toman la misma entrada — un vídeo normal recorrido despacio por el espacio. No eliges la captura según la tecnología; capturas bien una vez, y la tecnología decide qué puedes hacer con ello después. Un recorrido limpio, lento y en gran angular alimenta las tres (mira cómo grabar una propiedad para un tour 3D). La diferencia está enteramente en lo que pasa tras la subida — y ahí es donde el Splatting se adelanta, porque es el único que convierte ese metraje en algo que puedes navegar en tiempo real en la web.
Lado a lado
| Fotogrametría | NeRF | Gaussian Splatting | |
|---|---|---|---|
| Salida | Malla texturizada | Campo neuronal | Nube de splats |
| Realismo (interiores) | Bajo | Alto | Alto |
| Render tiempo real | Sí (baja calidad) | No | Sí |
| Apto para web | En parte | No | Sí |
| Entrada | Fotos/vídeo | Vídeo | Vídeo |
¿Cuál deberías usar?
Para un tour de propiedad navegable y fotorrealista que cargue en un navegador, Gaussian Splatting es el único de los tres que lo entrega todo a la vez. La fotogrametría es mejor cuando necesitas medidas precisas; NeRF fue el peldaño de investigación que hizo posible el realismo. Para el producto real — un vídeo convertido en tour 3D que cualquiera pueda compartir — ganó el Splatting.
Si comparas contra tours basados en escáner en vez de la tecnología de fondo, mira Matterport vs Gaussian Splatting. O simplemente abre una demo en vivo y juzga tú mismo.