Chapitre 7 — Préréglages de qualité intégrés

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Inspecteur → Section Préréglages → Groupe « Classic » → entrée « Quick ». Suffixe UUID …001.

TECHNIQUE

Préréglage de diagnostic avec 1 000 itérations, stratégie de densification classique (adaptative) et une mise à l'échelle de résolution d'entraînement de 0.25× (l'image d'entrée est réduite à 25 % avant entraînement). Ne sert pas à livrer une scène, mais à vérifier rapidement si la configuration (poses caméra, nuage de points, série d'images) montre un mouvement plausible dans les valeurs de loss. Sur un M3 Ultra, typiquement moins de 30 secondes sur 50–200 images. La petite résolution masque la qualité d'image réelle, mais maintient la mémoire et le coût de rendu très bas. Est aussi choisi automatiquement comme préréglage par défaut au premier démarrage si le système a moins de 10 Go de RAM.

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Inspecteur → Section Préréglages → Groupe « Classic » → entrée « Preview ». Suffixe UUID …002.

TECHNIQUE

5 000 itérations de densification Classic, échelle de résolution 0.5×, taux d'apprentissage doublé par rapport au standard. La densification (clonage + split) est active sur les 2 500 premières itérations, puis seulement le pruning. Préréglage par défaut pour les systèmes avec ≥ 10 Go de RAM. Sur un M3 Ultra, typiquement de 90 secondes à 3 minutes pour une scène de 200 images. Donne une impression utilisable de la géométrie et des poses caméra, mais les textures sont visiblement adoucies — la résolution de rendu 0.5× ne peut pas être contournée directement en réentraînant avec P3 ou P4 parce que les taux d'apprentissage sont calibrés pour la demi-résolution.

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Inspecteur → Section Préréglages → Groupe « Classic » → entrée « Balanced ». Suffixe UUID …005.

TECHNIQUE

20 000 itérations de densification Classic à pleine résolution d'image. La densification s'effectue sur les 15 000 premières itérations, à partir de l'iter 3 000 avec un intervalle de densify de 100. Empiriquement le « sweet spot » des sessions d'entraînement documentées : en densification classique sur Horse Full et Truck, le L1-Loss se stabilise entre les iters 18 000 et 22 000 ; un entraînement plus long n'apporte plus d'amélioration significative en dessous de Quality (P4). Sur un M3 Ultra, typiquement 30–60 secondes sur 200 images, 5–8 minutes sur 1 000+ images.

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Inspecteur → Section Préréglages → Groupe « Classic » → entrée « Quality ». Suffixe UUID …003.

TECHNIQUE

35 000 itérations de densification Classic avec « Opacity Decay » V546 (HTGS, Eurographics 2025) : après chaque cycle de densify, l'opacité de toutes les gaussiennes existantes est multipliée par un facteur < 1.0, ce qui supprime de manière fiable au pruning les gaussiennes devenues inactives et permet d'atteindre, à nombre d'itérations identique, un L1-Loss 14 % meilleur que la variante 35 000 classique. La perte SSIM est activée (ssimWeight=0.05). Sur un M3 Ultra, typiquement 2–4 minutes sur 200 images. Fournit sur NeRF-Blender (Lego, Chair, Drums) un L1 final ≈ 0.023 — meilleure variante Classic des 560+ expériences documentées. Attention : nécessite ~3–5 Go de mémoire GPU ; sur les systèmes 8 Go, P3 est le choix sûr.

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Inspecteur → Section Préréglages → Groupe « MCMC » → entrée « Preview ». Suffixe UUID …006.

TECHNIQUE

60 000 itérations de densification MCMC (3DGS-MCMC, NeurIPS 2024) avec un cap de 100 000 gaussiennes. MCMC remplace la logique heuristique clone/split par une relocation Markov-Chain Monte-Carlo : les gaussiennes mortes sont relocalisées par échantillonnage pondéré sigmoïde, ce qui donne un nombre contrôlé et reproductible de gaussiennes. Le cap plafonne dur le nombre maximal à 100K — cela économise de la mémoire et du temps de rendu, mais coûte en détail. Sur un M3 Ultra, typiquement 5–8 minutes sur 200 images. Convient comme « test de fonctionnement MCMC » — aide à juger si un passage de Classic à MCMC en vaut la peine avant d'investir plus de temps dans P6 ou P7.

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Inspecteur → Section Préréglages → Groupe « MCMC » → entrée « Balanced ». Suffixe UUID …007.

TECHNIQUE

120 000 itérations MCMC avec un cap de 150 000 gaussiennes. Le palier intermédiaire MCMC — presque le nombre final de gaussiennes de P7 Quality, mais seulement 60 % des itérations. Empiriquement, le L1-Loss dans les sessions documentées se situe à 0.026–0.028 sur Horse Full, contre 0.0246 pour P7 — environ 7 % plus élevé, pour la moitié du temps d'attente. Sur un M3 Ultra, typiquement 8–15 minutes sur 200 images. Utilise un procédé qui met à l'échelle le cap de gaussiennes effectif sur la densité de points du nuage SfM d'entrée (voir T75 au chapitre 6).

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Inspecteur → Section Préréglages → Groupe « MCMC » → entrée « Quality ». Suffixe UUID …004.

TECHNIQUE

200 000 itérations MCMC avec un cap de 150 000 gaussiennes, perte SSIM 0.05, décroissance du bruit MCMC sur 80 % des itérations. Meilleur L1 mono-run dans les 560+ expériences : 0.0238 sur Horse Full, moyenné sur 3 essais 0.0246 (contre P4 0.0230 sur la même scène). MCMC fournit en plus 71 % de gaussiennes en moins (150K contre ~524K) — décisif si vous voulez livrer le résultat sur le web, parce que le nuage plus petit produit des fichiers d'export nettement plus petits. Temps d'entraînement sur un M3 Ultra typiquement de 20–35 minutes sur 200 images ; sur des sets de 1 000+ images plutôt 1–2 heures. Meilleur choix si vous voulez la qualité d'image maximale pour une taille finale minimale.

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Inspecteur → Section Préréglages → Groupe « Scene-Class » → entrée « Render (3D) ». Suffixe UUID …700.

TECHNIQUE

Préréglage Scene-Class pour les scènes image-synthétiques / type CGI (NeRF-Blender, Mip-NeRF 360 Flowers, sets de test rendus en Blender). Le sweep Q7 BayesOpt (essai T10 sur flowers, seed 7, budget 20) a déterminé : mcmcMaxGaussians=1 189 511, mcmcCapMultiplier=2.98, ssimWeight=0.051, densifyGradThreshold=3.34e-06, mcmcNoiseScale=5.61e-05. Δ +0.36 dB PSNR par rapport au baseline Quality MCMC (17.67 → 18.03). Mip-Splatting volontairement désactivé (verdict Q1.5 « closed no-win » du 2026-05-25), Sky-Dome également désactivé (les scènes synthétiques n'ont pas de vrai ciel). Le levier principal est la limite supérieure de gaussiennes 8× plus grande — les scènes synthétiques avec alpha propre et textures denses réagissent fortement à une densité supérieure. Temps d'entraînement sur 200 images comparable à P7.

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Inspecteur → Section Préréglages → Groupe « Scene-Class » → entrée « Outdoor (tuned) ». Suffixe UUID …701.

TECHNIQUE

Préréglage Scene-Class pour prises de vue extérieures avec vrai ciel et grande profondeur (Mip-NeRF 360 Bicycle/Garden, ETH3D-Tunnel, vols de drone). Le sweep Q7 BayesOpt (essai T0 sur bicycle, seed 7, budget 10) a déterminé : mcmcMaxGaussians=1 250 744, mcmcCapMultiplier=5.32, ssimWeight=0.082, skyDomeRadiusMultiplier=59.0. Δ +1.40 dB PSNR par rapport à Quality MCMC (21.66 → 23.06) — les 9 essais bicycle valides ont tous franchi le seuil de +1.0 dB. Les scènes outdoor réagissent extrêmement fortement à des budgets de gaussiennes plus élevés (plage de profondeur à l'échelle) et au Sky-Dome V549e (pixels de ciel projetés sphériquement autour de la scène). Un cap-multiplier de 5.32 permet à la relocation MCMC d'échantillonner plus agressivement dans les régions d'image éloignées. Mip-Splatting volontairement désactivé (verdict Q1.5 : il coûte même du PSNR en outdoor). Recommandation dans l'UI avec le suffixe « (tuned) » — le saut qualité par rapport au pendant Indoor non tuné est plus de quatre fois supérieur.

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Inspecteur → Section Préréglages → Groupe « Scene-Class » → entrée « Indoor ». Suffixe UUID …702.

TECHNIQUE

Préréglage Scene-Class pour intérieurs (Mip-NeRF 360 Bonsai/Kitchen/Room, Deep Blending playroom/drjohnson, ETH3D Storage Room). Le sweep Q7 BayesOpt (essai T6 sur bonsai, seed 7, budget 8) a déterminé : mcmcMaxGaussians=669 215, mcmcCapMultiplier=1.76, densifyGradThreshold=1.67e-06, pruneOpacityThreshold=0.0142, ssimWeight=0.171. Δ +0.33 dB PSNR par rapport à Quality MCMC (29.63 → 29.96). 3/8 essais franchissent le seuil +0.2 dB, 8/8 valides (pas de stall grâce au mtime stall guard). Les intérieurs réagissent environ moitié moins fort qu'outdoor — Δ +0.33 vs +1.40 dB — pour environ la moitié du budget de gaussiennes (670K contre 1.25M). La raison : la géométrie bornée par les murs sature plus tôt ; plus de gaussiennes seraient gaspillées sur des surfaces de mur plates. Le cap-multiplier 1.76 est délibérément conservateur pour éviter un collapse MCMC (phénomène constaté en v1.4.3). Sky-Dome et Mip-Splatting tous deux désactivés.