Chapitre 2 — Inspecteur (Expert View)

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Inspecteur → Section Préréglages → bouton Save… (barre d'action en bas).

TECHNIQUE

Ouvre un popover avec champ de texte et boutons Save/Cancel. L'état actuel de TrainingConfig est persisté comme nouveau préréglage personnalisé (encodé en JSON, enregistré globalement à l'app). L'opération de save copie les 81 paramètres d'entraînement plus la stratégie de densification actuelle. Le préréglage atterrit automatiquement dans la catégorie Custom, indépendamment du préréglage intégré dont il est dérivé. Les noms vides et les entrées uniquement whitespace sont rejetés. Les noms déjà existants ne sont pas refusés — chaque préréglage a son ID interne propre, les doublons de noms sont techniquement autorisés mais pratiquement déroutants.

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Popover Save → champ de texte « Preset Name ».

TECHNIQUE

Champ de texte simple à bordure arrondie, forme large. La valeur est reprise comme nom de préréglage lors du clic sur Save. Aucune limite de longueur dans l'UI, mais le nom enregistré doit être encodable en JSON et affichable dans les listes UI — emoji et caractères accentués fonctionnent. Le contenu est automatiquement remis à zéro à l'ouverture du popover. Le bouton Save reste désactivé tant que le champ est vide après trim. Il n'y a pas d'auto-suggest ni de pré-remplissage avec le nom du préréglage actuellement actif.

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Popover Save → bouton Cancel (à gauche).

TECHNIQUE

Ferme le popover sans enregistrer. Rejette le contenu du champ de texte — il sera de nouveau remis à zéro à la prochaine ouverture par la logique du bouton Save… (I1). Style de bouton standard, pas de dialogue de confirmation, pas de raccourcis. La TrainingConfig actuelle reste inchangée puisque le chemin Save n'a même pas été exécuté.

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Popover Save → bouton Save (à droite, style proéminent).

TECHNIQUE

Déclenche la persistance proprement dite. Revérifie qu'un nom non vide est présent (check défensif) puis écrit la TrainingConfig actuelle en JSON dans le stockage de l'app. Ferme ensuite le popover. Mis en valeur en bleu, désactivé tant que le champ est vide. Si l'enregistrement échoue (par ex. parce que le stockage de l'app est plein — très peu probable), il n'y a actuellement pas de dialogue d'erreur visible ; le préréglage n'apparaîtrait simplement pas au prochain démarrage.

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Inspecteur → Section Préréglages → barre d'action → bouton Export….

TECHNIQUE

Exporte le préréglage actuellement sélectionné comme fichier .radiancepreset (JSON en interne). Désactivé si aucun préréglage n'est sélectionné. Au clic, l'app ouvre un dialogue Save avec le nom de fichier prédéfini (nom du préréglage + extension .radiancepreset). Le format enregistré contient la TrainingConfig complète plus les métadonnées (nom, catégorie, ID, flag built-in). Le double-clic dans le Finder ouvre l'app — mais pas automatiquement l'import ; l'utilisateur doit utiliser le bouton Import (I6).

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Inspecteur → Section Préréglages → barre d'action → bouton Import….

TECHNIQUE

Ouvre un dialogue de fichier qui n'autorise que des fichiers .radiancepreset (sélection multiple désactivée). À la sélection, le fichier JSON est chargé, validé et inséré dans la catégorie Custom — avec un nouvel ID interne pour éviter les collisions avec les built-ins. L'import définit automatiquement la catégorie sur Custom, même si le préréglage exporté était à l'origine un built-in. Les fichiers corrompus ou incompatibles avec une version de schéma plus ancienne sont silencieusement rejetés, sans dialogue d'erreur (le journal console donne cependant des indications).

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Inspecteur → Section Préréglages → chaque ligne de préréglage dans chaque catégorie.

TECHNIQUE

Un clic sur une ligne de préréglage remplace tous les champs de la TrainingConfig par les valeurs du préréglage, mémorise l'ID du préréglage actif et remet le statut Modified à zéro. La coche d'activation devant la ligne n'apparaît que si le préréglage est sélectionné ET non modifié. Dès qu'une valeur de la TrainingConfig est changée (curseur, stepper, toggle dans d'autres sections de l'inspecteur), un badge orange « Modified » apparaît derrière le nom. Les préréglages intégrés ne peuvent pas être écrasés — en cas de modification, vous devez créer une copie personnelle via le bouton Save (I1).

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Clic droit sur chaque ligne de préréglage → première entrée « Export… ».

TECHNIQUE

Fonctionnalité identique à I5 (bouton Export…) mais plus directement accessible — sans que le préréglage doive être sélectionné avant. Exporte directement le préréglage cliqué dans la ligne. Fonctionne de la même façon pour toutes les catégories de préréglages (built-in ou Custom), sans restriction. L'export contient le flag built-in et la catégorie d'origine, mais à la réimportation la catégorie est remappée sur Custom comme décrit sous I6.

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Clic droit sur chaque ligne de préréglage → deuxième entrée « Duplicate ».

TECHNIQUE

Clone le préréglage dans la catégorie Custom. Crée un nouvel ID interne, ajoute « Copy » au nom et enregistre la copie. Fonctionne aussi pour les préréglages intégrés — le clone est alors éditable. L'original reste intact. La TrainingConfig est copiée valeur par valeur (roundtrip JSON), de sorte qu'aucune liaison de référence n'existe entre original et copie.

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Clic droit sur les lignes de préréglages personnels → dernière entrée « Delete » (rouge, destructive).

TECHNIQUE

Visible uniquement pour les préréglages Custom. Les built-ins ne peuvent pas être supprimés. L'entrée est marquée destructive, apparaît en rouge dans le menu contextuel et est séparée par un divider pour qu'on ne la clique pas par mégarde. Il n'y a pas de dialogue de confirmation — un clic supprime le préréglage immédiatement. Le préréglage supprimé n'est pas récupérable (Cmd-Z ne fonctionne pas ici — l'Undo n'existe dans le build actuel que pour la liste d'images, pas pour les opérations sur les préréglages). Si le préréglage supprimé était actif, la TrainingConfig actuelle reste inchangée, seule la sélection active est mise à null.

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Inspecteur → Section Préréglages → chaque en-tête de catégorie (Classic, MCMC, SceneClass, Custom).

TECHNIQUE

Statut plié par catégorie avec un défaut différent : Classic démarre déplié, MCMC, SceneClass et Custom démarrent repliés. Le statut n'est pas persisté — au redémarrage de l'app, toutes les catégories sont de nouveau dans leur état par défaut. La flèche chevron pivote en animation. Le chiffre à droite dans l'en-tête indique le nombre de préréglages dans cette catégorie. La zone de clic couvre tout l'en-tête.

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Inspecteur → Configuration d'entraînement → Camera Alignment (sélecteur segmenté en haut).

TECHNIQUE

Sélecteur segmenté avec deux options : Apple Photogrammetry et Native (Beta). La sélection détermine le backend SfM utilisé à la prochaine reconstruction caméra. Elle influence en même temps les autres éléments de l'inspecteur visibles : Native affiche en plus le FOV Override (I13), nécessaire seulement pour les images vidéo sans EXIF.

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Inspecteur → Configuration d'entraînement → FOV Override (visible uniquement si Camera Alignment = Native).

TECHNIQUE

Champ texte numérique (plage 0-170°), défaut 0 = détermination automatique depuis l'EXIF ou heuristique. La saisie manuelle est nécessaire quand les images d'entrée ont été extraites d'une vidéo qui ne contient pas de métadonnées de focale. Valeurs typiques : iPhone Wide ≈ 73°, DJI Mavic Wide-Crop ≈ 70°, drone avec capteur plein format ≈ 84°. La valeur est clampée sur [0, 170]. Affecte uniquement le pipeline SfM natif (Q4/Q5) ; Apple Photogrammetry ignore complètement cette valeur.

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Inspecteur → Configuration d'entraînement → Densification (sélecteur segmenté, toujours visible).

TECHNIQUE

Bascule entre les deux stratégies de densification : Classic (procédé 3DGS original avec clone/split/prune et seuil de gradient) et MCMC (Stochastic Gradient Langevin Dynamics avec relocation, NeurIPS 2024). Au passage de Classic à MCMC, l'app fixe automatiquement les champs spécifiques MCMC sur des valeurs par défaut éprouvées. La sélection détermine en plus quels éléments de l'inspecteur sont visibles — en MCMC, I16/I17 apparaissent. Effet détaillé des champs au chapitre 6, T11–T16 (Classic) et T61–T73 (MCMC).

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Inspecteur → Configuration d'entraînement → MCMC Quality (uniquement si Densification = MCMC).

TECHNIQUE

Bascule la gradient accumulation sur 2 étapes (actif) ou 1 étape (inactif). Accumule les gradients de deux vues caméra consécutives avant le step d'optimiseur. Empiriquement réduit l'erreur L1 finale d'environ 6 % au prix d'un temps doublé. Affecte uniquement l'entraînement.

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Inspecteur → Configuration d'entraînement → Auto-scale by scene (uniquement en MCMC).

TECHNIQUE

Si actif, met à l'échelle la limite supérieure effective Max-Gaussians avec le nombre de points d'init SfM × MCMC-cap-multiplier (défaut 3.0). Si désactivé, seule la base s'applique strictement. Introduit pour v1.4.5 parce que de grandes prises outdoor avec plus de 1000 images et une densité de points SfM élevée correspondante affamaient la densification avec le défaut rigide de cap 150K.

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Inspecteur → Configuration d'entraînement → GroupBox → Max Iterations.

TECHNIQUE

Stepper avec plage 1 000–100 000, pas de 1 000. Détermine le nombre total d'itérations d'optimiseur. Sweet spots empiriques : 20K (Classic Balanced, L1 ≈ 0.028), 40K (Classic Quality, L1 ≈ 0.023), 200K (MCMC Full, L1 ≈ 0.0246). À la modification, si la fonction Link (I19) est active, Densify Until est tiré proportionnellement.

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Inspecteur → Configuration d'entraînement → GroupBox → petit bouton Link entre Max Iterations et Densify Until.

TECHNIQUE

Bouton bascule qui fige le rapport Densify Until / Max Iterations. Défaut linked. Un rapport typique est 0.5.

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Inspecteur → Configuration d'entraînement → GroupBox → Densify Until.

TECHNIQUE

Stepper avec plage 500–50 000, pas de 500. Détermine l'index d'itération à partir duquel aucune nouvelle gaussienne n'est plus ajoutée par clone/split (Classic) ou relocation (MCMC). Valeurs typiques : 15K (pour Max-Iter 30K), 20K (pour 40K), 100K (pour 200K MCMC).

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Inspecteur → Configuration d'entraînement → GroupBox → SSIM Weight.

TECHNIQUE

Slider 0.0–1.0 par pas de 0.05. Mélange L1-Loss (0.0) et SSIM-Loss (1.0). Défaut 0.2 est la valeur du papier 3DGS original (Kerbl 2023). Le calcul SSIM tourne dans le shader avec une fenêtre gaussienne 11×11. À 0.0 (L1 seulement), l'entraînement est environ 8-12 % plus rapide.

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Inspecteur → Configuration d'entraînement → GroupBox → Render Scale.

TECHNIQUE

Slider 0.25–1.0 par pas de 0.25. Met à l'échelle la résolution de rendu d'entraînement par rapport à la taille de l'image source. 50 % réduit le temps GPU d'environ 75 %. Sous le slider apparaît un affichage live de résolution en MP. La recommandation vise environ 3 MP — la plage la plus efficacement traitable par les GPU Apple Silicon.

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Inspecteur → Enhancements → Post-Training Compactification.

TECHNIQUE

Active le post-processing V443 : à la fin des itérations d'entraînement, les gaussiennes d'opacité inférieure à 0.01 sont supprimées. Réduit la taille de fichier d'environ 55-58 % sans perte visible. Tourne comme passe GPU compact en fractions de seconde à quelques secondes.

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Inspecteur → Enhancements → MetalFX Spatial Upscaling.

TECHNIQUE

Active l'upscaler spatial MetalFX d'Apple dans le renderer viewport. Si la résolution d'entraînement est plus basse que la taille du viewport, MetalFX met à l'échelle l'image rendue par ML. Fournit les résultats les plus nets. Prioritaire sur MPS Lanczos (I28). Overhead d'environ 1-2 ms par frame sur GPU M3. Agit uniquement sur le viewport live, pas sur les exports rendus.

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Inspecteur → Enhancements → MPS Lanczos Scaling.

TECHNIQUE

Active Metal Performance Shaders d'Apple avec resampling Lanczos comme upscaler viewport. Lanczos est un resampling classique avec filtre sinc à 8 taps. Ignoré si MetalFX (I27) est aussi actif. Overhead minimal (<0.5 ms par frame) mais qualité inférieure à MetalFX.

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Inspecteur → Enhancements → Perceptual Loss.

TECHNIQUE

Slider 0.0–0.2 par pas de 0.01, affichage à 0.0 comme « Off ». Active un terme de loss supplémentaire qui compare un blur gaussien multi-échelle du rendu avec l'image ground-truth (3 échelles). Implémentation V460. Une valeur de 0.05-0.1 améliore le score L1 de quelques pourcents mais coûte environ 5 % de temps. Au-dessus de 0.15, l'entraînement devient instable.

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Inspecteur → Métriques → Iteration. Lecture seule.

TECHNIQUE

Affichage au format « 4523 / 40000 » — itération courante sur itérations totales planifiées. Le deuxième nombre correspond à la valeur Max-Iterations au moment du démarrage.

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Inspecteur → Métriques → Loss. Lecture seule.

TECHNIQUE

Valeur flottante avec six décimales. Mesure le loss combiné L1+SSIM plus optionnellement Perceptual Loss. Valeurs finales typiques : Classic Quality 40K iters 0.022–0.025 ; MCMC Full 200K 0.024–0.028 ; drone outdoor 30K 0.030–0.060 ; appartements 0.018–0.025. Au-dessus de 0.10 après 5K → problème SfM.

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Inspecteur → Métriques → Learning Rate. Lecture seule.

TECHNIQUE

Affichage en notation scientifique. Learning rate courante pour les paramètres de position. Démarre à 1.6e-4 et décroît exponentiellement à ~1.6e-6 à la fin.

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Inspecteur → Métriques → SH Degree. Lecture seule.

TECHNIQUE

Entier 0-3. Degré de spherical harmonics pour la représentation couleur. Démarre à 0 et monte progressivement à 3, typiquement aux itérations 1000, 2000 et 3000.

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Inspecteur → Métriques → Gaussians. Lecture seule.

TECHNIQUE

Nombre actuel de gaussiennes dans le modèle. Classic : démarre aux init SfM (50K-300K), croît jusqu'à Densify Until. MCMC : monte jusqu'au cap, puis relocation. En MCMC, le nombre tombe à < 60 % du cap → indicateur de collapse.

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Inspecteur → Métriques → GPU Memory. Lecture seule.

TECHNIQUE

Estimation de la consommation buffer en Gaussian-Count × 616 octets. Ne capture pas l'overhead renderer — la consommation réelle est 2-3× supérieure. À 500K gaussiennes : affiché ~290 Mo, réel ~700 Mo.

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Inspecteur → Métriques → Speed. Lecture seule.

TECHNIQUE

Itérations par seconde. Moyenne glissante sur les ~100 dernières itérations. Classic 20K @ 1.0 sur M3 Max : 25-35 it/s. À 0.5 : 80-120 it/s. À 1M+ gaussiennes : < 10 it/s. Chutes soudaines → thermal throttling.

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Inspecteur → Métriques → Elapsed. Lecture seule.

TECHNIQUE

Temps écoulé en m:ss ou h:mm:ss. Mesure uniquement le temps d'entraînement pur. C'est du wall-clock, pas du temps CPU.

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Inspecteur → Métriques → ETA. Lecture seule.

TECHNIQUE

Temps restant estimé. Calcul : (Max Iterations − itération actuelle) / it/s. Ne tient pas compte du ralentissement typique en fin — réellement, la fin atterrit 10-20 % au-dessus.

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Inspecteur → Diagramme de loss → label gauche. Lecture seule.

TECHNIQUE

Valeur flottante du dernier point sample de loss, formatée avec quatre décimales. Identique à I31 mais en plus compact.

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Inspecteur → Diagramme de loss → label droit « Min: 0.0245 » (vert). Lecture seule.

TECHNIQUE

Minimum de toutes les valeurs de loss jamais vues. Recomputé en direct depuis l'historique. La ligne pointillée verte au bord inférieur du chart marque cette position Y.

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Inspecteur → Diagramme de loss → deuxième chart en dessous (orange). Lecture seule.

TECHNIQUE

Diagramme linéaire du nombre de gaussiennes sur les itérations. En Classic : montée continue jusqu'à Densify Until, puis plate. En MCMC : montée raide jusqu'au cap, puis ligne horizontale. Si la courbe descend → bug MCMC-Collapse.