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Guia do usuário

O guia completo do usuário abrange importação, treinamento, viewport, edição, exportação e atalhos de teclado.

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Perguntas frequentes

Qual hardware eu preciso?

Um Mac com Apple Silicon (M1, M2, M3 ou M4) com macOS 15 Sequoia ou posterior. Macs Intel não são compatíveis porque o treinamento de Gaussian Splatting requer as capacidades de Metal GPU compute do Apple Silicon.

Quantas fotos devo usar?

Para melhores resultados, use de 10 a 50 fotos tiradas ao redor do objeto de diferentes ângulos. Garanta pelo menos 60% de sobreposição entre imagens consecutivas. Mais imagens geralmente produzem melhor qualidade, mas aumentam o tempo de processamento.

Posso usar vídeo em vez de fotos?

Sim. Arraste um arquivo MP4 ou MOV para o app e o RadianceKit extrairá os quadros automaticamente. Você pode ajustar a densidade de amostragem para controlar quantos quadros por segundo são utilizados.

Quanto tempo leva o treinamento?

Depende do número de imagens, da resolução e do preset de qualidade. O preset Balanced (20.000 iterações) com 30 imagens leva tipicamente de 2 a 5 minutos em um M1 Pro. O preset Quality leva aproximadamente o dobro do tempo.

Qual é a diferença entre Classic e MCMC?

A densificação Classic usa a abordagem original de clone/split/prune do paper 3D Gaussian Splatting. É mais rápida e bem ajustada. MCMC (Markov Chain Monte Carlo) usa Stochastic Gradient Langevin Dynamics do paper NeurIPS 2024. Produz aproximadamente 70% menos Gaussians, resultando em arquivos menores, mas leva mais tempo para treinar.

Minha cena tem artefatos flutuantes. Como corrijo isso?

Use o editor Gaussian integrado. Pressione Tab para entrar no modo de edição, selecione os artefatos com o pincel e pressione Delete para removê-los. Você pode desfazer com Cmd+Z.


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  • Passos para reproduzi-lo
  • Sua versão do macOS e modelo do Mac
  • O número de imagens ou a duração do vídeo utilizado

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Descreva o que você gostaria que o RadianceKit fizesse e como você usaria essa funcionalidade.


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Para outras dúvidas, entre em contato pelo info@kindler-dev.de.