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Eine genaue Schneesimulation ist der Schlüssel zur Erfassung der charakteristischen Visualisierung von Schnee. Aufwendige Methoden existieren, die versuchen Schneeverhalten ganzheitlich zu ergreifen. Die Rechenkomplexität dieser Ansätze hindert sie daran, Echtzeitfähigkeit zu erreichen. Diese Arbeit stellt drei Methoden vor, die unter Verwendung der GPU eine echtzeitfähige Deformation einer Schneeoberoberfläche darstellen. Die Ansätze werden hinsichtlich ihrer wahrheitsgetreuen Schneedarstellung untersucht und nach ihrer Fähigkeit, mit einer zunehmenden Anzahl von schneeverformenden Objekten zu skalieren. Die Ergebnisse zeigen, dass die Methoden bei mehreren hunderten schneeverformenden Objekten ihre Echtzeitfähigkeit beibehalten. Jedoch benachteiligen die charakteristischen Einschränkungen jener Methoden die visuellen Resultate. Ein experimenteller Ansatz ist es, die Anzahl der schneeverformenden Objekte zu reduzieren und durch Zusammenfügen der Methoden ein genaueres, kombiniertes Verformungsmuster zu erzeugen.