Capitolo 7 — Preset di qualità integrati

DOVE

Inspector → sezione Preset → gruppo "Classic" → voce "Quick". Suffisso UUID …001.

TECNICO

Preset diagnostico con 1 000 iterazioni, strategia di densification classica (adattiva) e una scala di risoluzione di training di 0.25× (l'immagine di input viene ridotta al 25 % prima del training). Non destinato a fornire una scena finale, ma a determinare rapidamente se il setup (pose della fotocamera, nuvola di punti, serie di immagini) mostra in generale un movimento sensato nei valori di loss. Su un M3 Ultra tipicamente meno di 30 secondi su 50–200 immagini. La piccola risoluzione nasconde la qualità reale dell'immagine, ma mantiene molto basso il fabbisogno di memoria e lo sforzo di rendering. Viene anche scelto automaticamente come default al primo avvio se il sistema ha meno di 10 GB di RAM.

DOVE

Inspector → sezione Preset → gruppo "Classic" → voce "Preview". Suffisso UUID …002.

TECNICO

5 000 iterazioni di densification classica, scala di risoluzione 0.5×, learning rate doppi rispetto allo standard. La densification (clone + split) è attiva nelle prime 2 500 iterazioni, dopo solo pruning. Preset predefinito per sistemi con ≥ 10 GB di RAM. Su un M3 Ultra tipicamente da 90 secondi a 3 minuti per una scena di 200 immagini. Fornisce un'impressione utilizzabile della geometria e della posa della fotocamera, ma le texture sono visibilmente sfocate — la risoluzione di rendering 0.5× non può poi essere aggirata direttamente con un nuovo training con P3 o P4, perché i learning rate sono calibrati appropriatamente per la metà della risoluzione.

DOVE

Inspector → sezione Preset → gruppo "Classic" → voce "Balanced". Suffisso UUID …005.

TECNICO

20 000 iterazioni di densification classica a piena risoluzione d'immagine. La densification corre per le prime 15 000 iterazioni, da iter 3 000 con un intervallo di densify di 100. Empiricamente lo "sweet spot" dalle sessioni di training documentate: con densification classica il loss L1 si stabilizza tra iter 18 000 e 22 000, un training più lungo non porta più miglioramenti significativi al di sotto di Quality (P4). Su un M3 Ultra tipicamente 30–60 secondi su 200 immagini, 5–8 minuti su 1 000+ immagini.

DOVE

Inspector → sezione Preset → gruppo "Classic" → voce "Quality". Suffisso UUID …003.

TECNICO

35 000 iterazioni di densification classica con V546 "Opacity Decay" (HTGS, Eurographics 2025): dopo ogni ciclo di densify l'opacità di tutte le gaussiane esistenti si moltiplica per un fattore < 1.0, il che rimuove in modo affidabile le gaussiane diventate inattive durante il pruning e ottiene così, a parità di numero di iter, un loss L1 migliore del 14 % rispetto al classico passaggio a 35 000. Il loss SSIM è attivato (ssimWeight=0.05). Su un M3 Ultra tipicamente 2–4 minuti su 200 immagini. Fornisce su NeRF-Blender (Lego, Chair, Drums) un L1 finale ≈ 0.023 — migliore variante Classic nei 560+ esperimenti documentati. Nota: richiede ~3–5 GB di memoria GPU; sui sistemi a 8 GB P3 è la scelta sicura.

DOVE

Inspector → sezione Preset → gruppo "MCMC" → voce "Preview". Suffisso UUID …006.

TECNICO

60 000 iterazioni di densification MCMC (3DGS-MCMC, NeurIPS 2024) con un cap di 100 000 gaussiane. MCMC sostituisce la logica euristica clone/split con la rilocazione Markov-Chain-Monte- Carlo: le gaussiane morte vengono ricollocate tramite profondità di campionamento pesate sigmoid, il che dà un numero controllato e riproducibile di gaussiane. Il cap copre rigidamente il numero massimo a 100K — questo risparmia memoria e tempo di rendering, ma costa in dettaglio. Su un M3 Ultra tipicamente 5–8 minuti su 200 immagini. Adatto come "test di funzionamento MCMC" — aiuta a valutare se un passaggio da Classic a MCMC sarebbe sensato, prima di investire più tempo in P6 o P7.

DOVE

Inspector → sezione Preset → gruppo "MCMC" → voce "Balanced". Suffisso UUID …007.

TECNICO

120 000 iterazioni MCMC con un cap di 150 000 gaussiane. Il livello MCMC intermedio — quasi il numero finale di gaussiane di P7 Quality, ma solo il 60 % delle iterazioni. Empiricamente il loss L1 nelle sessioni di training documentate è tra 0.026–0.028 su Horse Full, contro P7 con 0.0246 — circa il 7 % più alto, in cambio metà del tempo di attesa. Su un M3 Ultra tipicamente 8–15 minuti su 200 immagini. Utilizza una procedura che scala il cap effettivo delle gaussiane alla densità dei punti della nuvola SfM di ingresso (vedi T75 nel Capitolo 6).

DOVE

Inspector → sezione Preset → gruppo "MCMC" → voce "Quality". Suffisso UUID …004.

TECNICO

200 000 iterazioni MCMC con un cap di 150 000 gaussiane, loss SSIM 0.05, decadimento del rumore MCMC sull'80 % delle iterazioni. Best-single-run L1 nei 560+ esperimenti: 0.0238 su Horse Full, mediato su 3 trial 0.0246 (contro P4 0.0230 sulla stessa scena). MCMC fornisce inoltre il 71 % di gaussiane in meno (150K vs ~524K) — decisivo se vuoi distribuire il risultato sul web, perché la nuvola più piccola produce file di esportazione nettamente più piccoli. Tempo di training su un M3 Ultra tipicamente 20–35 minuti su 200 immagini; su set di 1 000+ immagini piuttosto 1–2 ore. Migliore scelta quando si desidera la massima qualità d'immagine con dimensione finale minima.

DOVE

Inspector → sezione Preset → gruppo "Scene-Class" → voce "Render (3D)". Suffisso UUID …700.

TECNICO

Preset Scene-Class per scene di sintesi immagine / tipo CGI (NeRF-Blender, Mip-NeRF 360 Flowers, set di test renderizzati con Blender). Lo sweep Q7-BayesOpt (trial T10 su flowers, seed 7, budget 20) ha determinato: mcmcMaxGaussians=1 189 511, mcmcCapMultiplier=2.98, ssimWeight=0.051, densifyGradThreshold=3.34e-06, mcmcNoiseScale=5.61e-05. Δ +0.36 dB PSNR rispetto al baseline Quality-MCMC (17.67 → 18.03). Mip-Splatting deliberatamente spento (verdetto Q1.5 "closed no-win" 2026-05-25), Sky-Dome anch'esso spento (le scene sintetiche non hanno cielo reale). La leva principale è il limite superiore di gaussiane 8× più grande — le scene sintetiche con alpha pulito e texture dense reagiscono fortemente a una densità più alta. Tempo di training su 200 immagini circa come P7.

DOVE

Inspector → sezione Preset → gruppo "Scene-Class" → voce "Outdoor (tuned)". Suffisso UUID …701.

TECNICO

Preset Scene-Class per riprese esterne con cielo reale e grande intervallo di profondità (Mip-NeRF 360 Bicycle/Garden, ETH3D-Tunnel, voli di drone). Lo sweep Q7-BayesOpt (trial T0 su bicycle, seed 7, budget 10) ha determinato: mcmcMaxGaussians=1 250 744, mcmcCapMultiplier=5.32, ssimWeight=0.082, skyDomeRadiusMultiplier=59.0. Δ +1.40 dB PSNR rispetto a Quality-MCMC (21.66 → 23.06) — tutti i 9 trial validi di bicycle hanno superato la soglia di +1.0 dB. Le scene outdoor reagiscono in modo estremamente forte a budget di gaussiane più elevati (intervallo di profondità scalato) e al Sky-Dome V549e (pixel del cielo proiettati sfericamente attorno alla scena). Cap-Multiplier 5.32 consente alla rilocazione MCMC di campionare in modo più aggressivo in regioni d'immagine lontane. Mip-Splatting deliberatamente spento (verdetto Q1.5: in outdoor addirittura costa PSNR). Raccomandazione nell'UI con il suffisso "(tuned)" — rispetto al corrispettivo Indoor non ottimizzato, il salto di qualità è oltre quattro volte maggiore.

DOVE

Inspector → sezione Preset → gruppo "Scene-Class" → voce "Indoor". Suffisso UUID …702.

TECNICO

Preset Scene-Class per ambienti interni (Mip-NeRF 360 Bonsai/Kitchen/Room, Deep Blending playroom/drjohnson, ETH3D Storage Room). Lo sweep Q7-BayesOpt (trial T6 su bonsai, seed 7, budget 8) ha determinato: mcmcMaxGaussians=669 215, mcmcCapMultiplier=1.76, densifyGradThreshold=1.67e-06, pruneOpacityThreshold=0.0142, ssimWeight=0.171. Δ +0.33 dB PSNR rispetto a Quality-MCMC (29.63 → 29.96). 3/8 trial hanno superato la soglia di +0.2 dB, 8/8 validi (nessuno stall grazie al guard-stall mtime). Gli interni reagiscono circa la metà dell'outdoor — Δ +0.33 vs +1.40 dB — con circa la metà del budget di gaussiane (670K vs 1.25M). Il motivo: la geometria delimitata da pareti satura prima; più gaussiane vengono sprecate su superfici piatte delle pareti. Cap-Multiplier 1.76 è scelto deliberatamente conservativo per evitare il collasso MCMC (fenomeno della v1.4.3). Sky-Dome e Mip-Splatting entrambi spenti.