3D Gaussian Splatting sur Mac
La façon la plus simple de faire du 3D Gaussian Splatting sur Mac est une application native tout-en-un comme RadianceKit : vous importez des photos ou une vidéo, et elle aligne, entraîne, édite et exporte la scène sur le GPU de votre Mac Apple Silicon — sans ligne de commande, sans Python, sans cloud. Si vous préférez une solution gratuite et open source, vous pouvez aussi assembler un pipeline en ligne de commande. Ce guide compare toutes les options et vous accompagne tout au long du workflow.
Ce dont vous avez besoin sur Mac
Le 3D Gaussian Splatting sollicite fortement le GPU : il vous faut donc un Mac Apple Silicon (M1 ou ultérieur). L'entraînement s'exécute sur le GPU via Metal, ce qui rend un Mac Intel impraticable. 16 Go de mémoire unifiée suffisent confortablement pour des scènes typiques, et davantage aide pour les captures plus volumineuses. Il vous faut aussi une version de macOS suffisamment récente pour votre outil — RadianceKit, par exemple, requiert macOS 26 Tahoe ou ultérieur.
Votre entrée se résume à de simples photos ou une vidéo d'un objet ou d'un espace, prises avec un recouvrement suffisant et un éclairage stable. Tout le reste — alignement des caméras, entraînement et export — est pris en charge par le logiciel.
La voie la plus rapide : une application native tout-en-un
Une application Mac native supprime la partie la plus difficile du Gaussian Splatting : la configuration. RadianceKit exécute tout le pipeline en local sur le GPU Apple Silicon. Vous déposez des photos ou une vidéo, Apple Photogrammetry calcule les positions des caméras, l'entraînement Gaussian Splatting construit la scène, et vous l'explorez en temps réel avant de l'exporter — sans installer COLMAP, Python ni le moindre outil en ligne de commande, et sans rien envoyer dans le cloud.
Elle propose un mode Simple (importez, appuyez sur Démarrer, obtenez une scène) et un mode Expert avec viewport 3D, inspecteur d'entraînement, courbes de perte en direct et un éditeur interactif pour effacer au pinceau les artefacts flottants. L'export couvre PLY, Compressed PLY, SPZ, glTF, .splat et SOG, ainsi que des vidéos orbitales et des visionneuses web autonomes. C'est le meilleur choix si vous voulez des résultats rapidement tout en gardant l'ensemble sur votre machine.
Pipelines gratuits et open source
Si la ligne de commande ne vous fait pas peur et que vous cherchez une solution à coût nul, vous pouvez construire un pipeline à partir de briques open source. COLMAP (ou PyCOLMAP) reconstruit les poses des caméras à partir de vos images, et un entraîneur compatible Metal tel qu'OpenSplat ou Brush effectue le Gaussian Splatting sur Apple Silicon. C'est flexible et gratuit, mais cela implique d'installer des dépendances, de gérer Python ou des chaînes de compilation, et d'enchaîner vous-même les étapes.
Choisissez cette voie pour la recherche, des workflows sur mesure ou l'intégration à votre propre code — pas pour obtenir le résultat le plus rapide à partir d'une poignée de photos de vacances.
Visionneuses pour splats existants
Si vous disposez déjà d'un fichier .ply ou .splat et que vous voulez seulement le visualiser, une visionneuse dédiée comme MetalSplatter affiche les Gaussian Splats avec Metal sur macOS, iOS et visionOS. Les visionneuses n'entraînent pas de scènes — elles affichent celles que vous avez produites ailleurs.
Le workflow, étape par étape
- 1 Capturer — Prenez 30 à 200 photos qui se recouvrent, ou une vidéo lente, de votre sujet sous de nombreux angles avec un éclairage constant.
- 2 Importer — Chargez les photos ou la vidéo dans l'application (ou dans COLMAP pour la voie open source).
- 3 Aligner — Laissez le logiciel calculer les positions des caméras — Apple Photogrammetry dans RadianceKit, COLMAP dans le pipeline open source.
- 4 Entraîner — Lancez l'entraînement Gaussian Splatting sur le GPU Apple Silicon pour construire des millions de splats 3D.
- 5 Éditer et exporter — Nettoyez les splats parasites, puis exportez en PLY, SPZ, glTF, .splat, SOG, en vidéo orbitale ou en visionneuse web partageable.
Les outils de Gaussian Splatting sur Mac en un coup d'œil
| Outil | Type | Idéal pour |
|---|---|---|
| RadianceKit | Application Mac native | Le workflow local le plus rapide, sans configuration |
| OpenSplat | CLI open source | Gratuit, multiplateforme, scriptable |
| Brush + COLMAP | CLI open source | Pipeline DIY gratuit sur Apple Silicon |
| MetalSplatter | Visionneuse | Visualiser des scènes .ply / .splat existantes |
En résumé
Pour la plupart des utilisateurs sur Mac, une application native comme RadianceKit est le moyen le plus rapide de passer de photos à un 3D Gaussian Splat fini — en local, en toute confidentialité, et sans jamais ouvrir un terminal. Si vous avez besoin d'une solution gratuite et ouverte et que la ligne de commande ne vous dérange pas, un pipeline OpenSplat ou Brush + COLMAP constitue l'alternative.
Questions fréquentes
Quelle est la différence entre le Gaussian Splatting et le NeRF ?
Les deux transforment des photos en scène 3D, mais le Gaussian Splatting la représente sous forme de millions de petits splats 3D qui s'affichent en temps réel, tandis qu'un NeRF stocke la scène dans un réseau de neurones plus lent à afficher. En pratique, le Gaussian Splatting s'entraîne plus vite et se visualise en temps réel, raison pour laquelle RadianceKit l'utilise, et il tend à paraître plus net sur des captures du quotidien.
Le Gaussian Splatting est-il meilleur que la photogrammétrie classique ?
Ils répondent à des besoins différents. La photogrammétrie classique construit un maillage texturé, idéal pour les mesures et l'édition dans des outils 3D. Le Gaussian Splatting reconstruit l'apparence d'une scène — reflets, détails fins, contours doux — pour une visualisation photoréaliste en temps réel. Pour une capture 3D réaliste à partager, le splatting rend généralement mieux ; pour un modèle mesurable et éditable, le maillage reste l'outil adapté.
Combien de photos faut-il pour un bon résultat ?
Pour un objet seul, 30 à 100 photos nettes et qui se recouvrent, prises sous de nombreux angles, donnent généralement un bon résultat ; les pièces et les scènes plus vastes en demandent davantage. Un éclairage constant et un recouvrement suffisant comptent plus que le nombre brut. Vous pouvez aussi filmer une vidéo lente et laisser RadianceKit en échantillonner les images.