Luku 3 — Asetukset

MISSÄ

Settings → General → Interface → Default Mode -valitsin. Bound:. Oletus: .simple.

TEKNINEN

Ohjaa, missä kahdesta UI-tilasta sovellus avautuu seuraavan käynnistyksen jälkeen. „Simple Mode" on ohjattu ohjattu työnkulku neljässä vaiheessa (Tuonti → Käsittely → Esikatselu → Vienti, dokumentoitu luvussa 10 kohdissa Z1–Z4), „Expert Mode" klassinen kolmen paneelin asettelu Navigatorilla, 3D-näkymäikkunalla ja Expert-Tarkastajalla luvusta 2. Arvo muistetaan uudelleenkäynnistysten yli. Identtinen vaikutus kuin valikon Mode → Simple Mode (⌘1) / Mode → Expert Mode (⌘2), sillä erotuksella, että valikko vaihtaa käynnissä olevan istunnon, kun taas tämä valitsin asettaa oletuksen tulevia istuntoja varten. Molemmat tilat käsittelevät samaa projektitilaa — projektit, kamerat ja koulutuskonfiguraatio säilyvät tilan vaihdossa. Tilakohtaiset työkalupalkin painikkeet renderoidaan heti uudelleen.

MISSÄ

Settings → General → Interface → Language-valitsin. Bound:. Oletus: .system (seuraa macOS-kieltä).

TEKNINEN

Valitsee koko sovelluksen käyttöliittymän näyttökielen, riippumatta macOS-järjestelmäkielestä. RadianceKit on lokalisoitu 17 kielelle (de, en, pl, en-AU, ar-SA, plus 12 muuta). Valinnalla „System" sovellus seuraa macOS-kieltä. Eksplisiittisellä valinnalla kieliasetus muistetaan uudelleenkäynnistysten yli; täysi vaikutus vaatii yleensä sovelluksen uudelleenkäynnistyksen, koska lokalisointipaketit ladataan vain käynnistyksessä. Projektin 298 dokumentoitua lokalisointiavainta huomioidaan kaikki, mukaan lukien kaikki tekstit alinäkymissä ja apuvinkeissä.

MISSÄ

Settings → General → Viewport → Background-valitsin. Bound:. Oletus: .darkGray (RGB 0.1, 0.1, 0.1).

TEKNINEN

Asettaa 3D-näkymäikkunan vakio-taustavärin. Kolme vaihtoehtoa: „Dark Gray" (RGB 0.1, 0.1, 0.1 — oletus), „Black" (0, 0, 0) ja „White" (1, 1, 1). Asetus säilyttää oletuksen uusille projekteille ja istunnoille uudelleenkäynnistysten yli ja päivittää samalla käynnissä olevan Metal-renderöijän heti. Identtiset vaihtoehdot löytyvät valikosta Viewport → Background (M21, M22, M23), mutta asetusvalitsin asettaa oletuksen, kun taas valikko vaihtaa käynnissä olevan näytön. Tärkeä kuvakaappauksia ja demovideoita varten: valkoiset taustat korostavat vihreitä/sinisiä floattereita voimakkaammin, tummat taustat ovat paremmat puhtaisiin renderöintiotoksiin.

MISSÄ

Settings → General → Viewport → Toggle „Auto-Rotate After Training". Bound:. Oletus: false.

TEKNINEN

Käynnistää välittömästi koulutuksen päättymisen jälkeen jatkuvan turntable-kierron näkymäikkunan kamerasta näkymän painopisteen ympäri (vakiopyörimisnopeus ~0.3 rad/s). Käytännössä hyödyllinen demosessioissa, A/B-vertailuissa ja 360°-näkymästä suoraan arvioidakseen, onko näkymän reunaan syntynyt „floattereita". Vaikutus on visuaalisesti identtinen valikon Viewport → Toggle Auto-Rotation -toimintoon (M16, ⌘⌥T), sillä erotuksella, että tämä kytkin laukaisee toiminnan automaattisesti koulutuksen päättymisen jälkeen manuaalisen sijaan. Voidaan myöhemmin koska tahansa keskeyttää valikon kautta tai klikkaamalla näkymäikkunaan (joka pysäyttää kierron). Ei vaikuta koulutuksen suoritukseen — kierto käynnistyy vasta, kun koulutus on valmis.

MISSÄ

Settings → General → Training → Live Preview -valitsin. Bound: AppState.trainingConfig.livePreviewInterval. Oletus: 0 (Off).

TEKNINEN

Määrittää, missä iteraatiovälissä käynnissä oleva koulutuksen tilannekuva renderoidaan 3D-näkymäikkunaan. Neljä diskreettiä arvoa: 0 („Off"), 50, 250, 1000 iteraatiota. Aktiivisessa Live Previewssä kouluttaja kopioi gaussipuskurin GPU:sta erilliseen renderöintipuskuriin ja laukaisee näkymäikkunan uudelleenpiirron. „Off":ssa näkymäikkunaa päivitetään vasta koulutuksen päättymisen jälkeen. Suorituskyvyn kustannukset: joka 50:s iteraatio ~5–10% hitaampi M3 Ultralla, joka 250:s iteraatio ~1–2% hitaampi, joka 1000:s iteraatio mittaamaton. Muistin overhead vakio ~2 GB tilannekuvapuskurille riippumatta välistä. Arvo toimii oletuksena uusille koulutuksille; koulutuksen aloituksen jälkeen koulutuksen Tarkastaja näyttää tämän koulutuksen todellisen live-arvon. Välillä 50 visuaalinen vaikutelma on sulava pistepilven „kasvaminen", välillä 1000 se vaikuttaa nytkähteleväitä.

MISSÄ

Settings → General → Training → Throttle-valitsin. Bound: AppState.trainingConfig.throttleDelayMs. Oletus: 0 (Off).

TEKNINEN

Lisää koulutusiteraatioiden välille keinotekoisen viiveen millisekunneissa. Neljä diskreettiä arvoa: 0 („Off"), 2 („Light"), 5 („Moderate"), 10 („Eco"). Tarkoitus: pitkissä koulutuksissa (useita tunteja) GPU muuten kuormittuu 100%:isesti, mikä johtaa havaittavasti hitaampaan järjestelmän käyttöliittymään (hiiren osoitin nytkähtelee, muut sovellukset hidastuvat). Throttle-viive antaa GPU:lle taukoja, joissa muita tehtäviä voi suorittaa. Suorituskyvyn kustannukset ovat merkittävät: 5 ms throttlella tyypillinen 40K-koulutus kestää noin 50–80% pidempään kuin ilman throttlea. Suorituskykytilassa „Eco" (10 ms) viive per iteraatio on pidempi kuin itse iteraatio — kerroin 2–3× hitaampi. Aktiivisessa throttlessa valitsimen alle ilmestyy huomautus: „Throttle is on. Training will be slower than usual." Sovellus itse ei reagoi havaittavasti paremmin — vain muut sovellukset hyötyvät.

MISSÄ

Settings → General → Experimental — Outdoor Floater Reduction → Toggle „Sky Masking". Bound: AppState.trainingConfig.skyMaskingEnabled. Oletus: false.

TEKNINEN

Aktivoi koulutusta edeltävän Apple-Vision-pohjaisen taivaspikseleiden segmentoinnin. Ennen koulutuksen alkua jokaiselle syöttökameralle uutetaan taivasalue Apple-Visionin etualamaskilla (taivas = tausta) ja kohdistetaan vastaavaan kameraan per-pixel-maskina. Koulutuksen aikana per-pixel-häviöpanos kerrotaan taivasmaskin komplementilla — taivaspikselit antavat 0 panoksen gradienttiin, joten gaussit, jotka projisoituvat taivaalle, eivät saa optimointisignaaleja eivätkä siis kasvata „tiheyttä" tai „kirkkautta". Vähentää floattereita (tummia möykkyjä taivaalla) merkittävästi ulko-/drone-näkymissä. Maksaa ~3% L1-regression klassisessa 40K-koulutuksessa (katso memory/dev_outdoor-floater-reduction.md). Järkevä vain ulkonäkymissä, joissa selvästi tunnistettavissa oleva taivas; sisätilanäkymissä tai valkoisella taustalla taivassegmentointi tunnistaa väärät alueet ja estää kelvollisia häviösignaaleja. Toisin kuin muut kokeelliset kytkimet, arvoa ei muisteta sovelluksen uudelleenkäynnistysten yli — seuraavalla käynnistyksellä se on taas pois.

MISSÄ

Settings → General → Experimental — Outdoor Floater Reduction → Toggle „Mid-Training Floater Cleanup". Bound:. Oletus: false.

TEKNINEN

Kytkee Classic-40K-koulutuksessa (esiasetus „P4 Quality") päälle kaksi ylimääräistä tiheydenhallintapassia: iteraatiossa 20,000 ja iteraatiossa 30,000. Molemmat passit käyvät läpi kaikki gaussit kolmen kriteerin perusteella: (a) hyvin matala läpinäkymättömyys (oletus 0.005), (b) pieni näytön tilan koko, (c) ei häviöpanoksia viimeisten 1000 iteraation aikana. Gaussit, jotka täyttävät kaikki kolme ehtoa, karsitaan. Vaikutus: ~5–15% vähemmän gausseja koulutuksen lopussa, näkyvästi vähemmän tummia möykkyjä taivaalla drone-/ulkonäkymissä. Maksaa ~1–3% L1-regression lähikuva-sisätilanäkymissä, siksi ei oletuksena aktivoitu. Arvo muistetaan uudelleenkäynnistysten yli (toisin kuin S7). Kaksi puhdistusiteraatiota (20K, 30K) on määritelty tiukasti eikä niitä voi muuttaa käyttöliittymässä tällä hetkellä; lyhyemmillä koulutuksilla (esim. P2 Preview 5K) kytkimellä ei ole vaikutusta, koska se ei koskaan saavuta iteraatiomerkkejä. Yksityiskohdat: memory/dev_outdoor-floater-reduction.md.

MISSÄ

Settings → General → Experimental — Outdoor Floater Reduction → Toggle „Reduce Elongated Gaussians". Bound:. Oletus: false.

TEKNINEN

Aktivoi häviötermissä lisäisotropian regularisointi. Optimoinnin aikana jokaiselle gaussille lasketaan anisotropia suurimman ja pienimmän skaalausakselin suhteena. Jos suhde ylittää kynnyksen (, oletus 10.0), häviöön lisätään rangaistustermi, joka skaalautuu ylityksen suhteessa. Vaikutus: neulan muotoiset gaussit, jotka ovat tyypillisiä cross-hatch- ja juova-artefakteille ruoholla ja tiheässä lehvästössä, pakotetaan koulutuksen aikana joko pyöreämpiin muotoihin tai karsitaan. Vastineeksi ~6 % L1-regression vakio-sisätilanäkymissä, ei vaikutusta tiukoissa kohdeotoksissa. Sweet spot on drone-lentokuvissa kasvillisuuden yli. Kirjoittaa, säilyttää. Toteutus optimizer.metal:ssä lisäisenä rangaistuksena gradienttilaskennassa. Katso huomautus projektimuistissa: V549d oli toimitettu versio, myöhempi V549f aggressiivisemmalla Scale-Regillä peruutettiin katastrofaalisen regression vuoksi. Yksityiskohdat: memory/dev_outdoor-floater-reduction.md ja memory/dev_v549f-needle-reduction.md.

MISSÄ

Settings → General → Experimental — Outdoor Floater Reduction → Toggle „Reconstruct Sky Dome". Bound:. Oletus: false.

TEKNINEN

Aktivoi pre-training-taivaskuvun projisoinnin (V549e MVP). SfM:n jälkeen ja ennen koulutuksen alkua jokaiselle syöttökameralle uutetaan S7:n kanssa yhteisesti käytetty Apple-Vision-taivasmaski kuvasta, taivaspikselit projisoidaan virtuaaliselle pallopinnalle (vakiosäde 8× näkymän säde) kameran intrinsicillä. Tällä pallolla ~5000 uutta gaussia alustetaan väri-keskiarvoilla projisoiduista taivaspikseleistä, erittäin suurella skaalauksella (1.0 näkymäyksikköinä) ja alkulähinäkymättömyydellä 0.95. Nämä 5000 gaussia eivät ole taivasmaski klassisessa mielessä — ne koulutetaan kuten kaikki muut, mutta korkean alku-läpinäkymättömyyden ansiosta jäävät ohueen kuoreen. Tulos: 360°-novel-views-ulko-/drone-näkymissä esiintyy tummien confetti-möykkyjen sijaan todellista taivaan väriä ja pilvirakenteita. Arvo muistetaan uudelleenkäynnistysten yli. Järkevä vain ulkonäkymissä, joissa vähintään 360°-kameran kattavuus; pelkillä kohdeotoksilla ilman taivasnäkymää ei ole vaikutusta. Status: kokeellinen, laajempi A/B-validointi muilla ulkojoukoilla on vielä kesken.

MISSÄ

Settings → AI Helpers → ensimmäinen osio → Toggle „AI Helpers enabled". Bound:. Oletus: true.

TEKNINEN

Pääkytkin kaikille AI-Helpers-ominaisuuksille putkessa. Pois päältä tuonti- ja SfM-putki ohittaa kaikki ML-pohjaiset esikäsittelyvaiheet täysin — ei Apple-Visionin kutsuja, ei CoreML-mallien latausta, ei NPU:n herättämistä. Päällä konsultoidaan yksittäisiä alikytkimiä (S12–S14). Arvo muistetaan uudelleenkäynnistysten yli. Vaikuttaa seuraaviin vaiheisiin: (a) ruudun laatutarkistus ennen SfM:ää (S12), (b) silmukan sulkemisen tunnistus (S13), (c) auto-taivasmaski uusien koulutusten oletusarvona (S14). Tärkeää: pois päältä kolme alikytkintä on deaktivoitu ja visuaalisesti harmaina. Alaviite korostaa, että kaikki AI-Helpers toimivat tiukasti on-device — ei kuvien latausta, ei pilvikäsittelyä. Tietosuojatakaus perustuu ainoastaan Apple-Visioniin (paikallinen Neural Enginessä) ja CoreML-malleihin, jotka ovat suoraan sovelluksen paketissa.

MISSÄ

Settings → AI Helpers → Available-osio → Toggle „Frame quality check". Bound:. Oletus: true.

TEKNINEN

Aktivoi ruudun laadun seulan (vaihe 3.11), joka analysoi jokaisen tuodun ruudun ennen SfM-kutsua. Putken vaiheet per ruutu: (a) Laplacian-Variance-suodatin Apple Visionista (epäterävyyden tunnistus — kynnysarvo ~150), (b) histogrammipohjainen yli-/alivalotuksen tarkistus (kynnys: >5% pikseleistä 0:ssa tai 255:ssä), (c) tyhjän ruudun tunnistus (keskihajonta < 5 kaikkien pikseleiden yli). Ruudut, jotka läpäisevät kaikki kolme tarkistusta, menevät suoraan läpi. Ruudut, jotka epäonnistuvat vähintään yhdessä tarkistuksessa, laukaisevat modaalisen vahvistusdialogin, joka listaa jokaisen ongelmallisen ruudun pikkukuvalla ja perustelulla ja kysyy, pitäisikö se poistaa. Tärkeää: ei automaattista poistoa — dialogi on aina pakollinen, käyttäjä säilyttää viimeisen päätöksen. Suorituskyky: ~50 ms per ruutu M3 Ultralla, toimii rinnakkain. Pois päältä kaikki ruudut välitetään tarkistamatta SfM:ään. Pääkytkimen ollessa pois päältä (S11) tämä kytkin on visuaalisesti harmaa ja vaikutuksetta. Toimitettu status muistin mukaan: SHIPPED 2026-05-23.

MISSÄ

Settings → AI Helpers → Available-osio → Toggle „Loop closure detection". Bound:. Oletus: true.

TEKNINEN

Aktivoi Apple-Visionin Feature-Printiin perustuvan silmukan sulkemisen tunnistuksen. Jokaiselle tuodulle ruudulle lasketaan ~768-dimensionaalinen piirrevektori, joka esittää kuvan sisällön neuraalista upotusta. Sen jälkeen kaikkia piirreprinttejä verrataan pareittain kosinin samankaltaisuudella. Parit, joilla samankaltaisuus > 0.85 ja etäisyys ruutuindeksissä > 50 (siis ei-naapuriruudut), tunnistetaan „silmukan sulkemisen ehdokkaiksi" ja kirjoitetaan sivukko-JSONL-tiedostoon projektikansiossa. Vain informatiivinen — tuotua kuvasekvenssiä ei muokata. Tarkoitus: antaa SfM-ratkaisijalle (erityisesti COLMAPille) vihje, että nämä ruudut kuuluvat yhteen-klusteroon 3D-tilassa. Natiiville SfM:lle sivukko-tiedot ovat tällä hetkellä vain dokumentoivia; COLMAP käyttää vihjeitä sisäisesti omilla vertailutiedostoilla (manuaalinen integrointi mahdollinen, ei automaattisesti yhdistetty). Suorituskyky: ~200 ms per ruutu M3 Ultralla, toimii rinnakkain. Pois päältä ei piirreprintejä generoida. Pääkytkimen ollessa pois (S11) visuaalisesti harmaa.

MISSÄ

Settings → AI Helpers → Available-osio → Toggle „Auto sky masking". Bound: UserDefaults.standard.bool(forKey: "aiHelpersSkyMaskingDefault") (kautta Custom-Bindingin). Oletus: false.

TEKNINEN

Asettaa oletusarvon S7:n taivasmaski-asetukselle uusissa koulutuskonfiguraatioissa. Toisin kuin S11–S13 itse taivasmaski-asetus elää per koulutus-istunto eikä sitä muisteta sovelluksen uudelleenkäynnistysten yli (katso S7). Jotta AI-Helpers-käyttöliittymä voisi silti tarjota pysyvän oletuksen „uusille koulutuksille", on tämä varjoarvo: se muistetaan uudelleenkäynnistysten yli ja uuden koulutuksen asetuksessa (esim. uusi projektin tuonti) se otetaan alkuoletukseksi taivasmaskausta varten. Pääkytkimen ollessa pois (S11) visuaalisesti harmaa.