Supporto
RadianceCap per iPhone
RadianceCap guida l'acquisizione di scene ricche di sensori per RadianceKit. Le nuove acquisizioni richiedono un iPhone compatibile con LiDAR con iOS 17 o successivo. Sui dispositivi senza LiDAR, puoi comunque aprire la libreria delle scene per rivedere e condividere le acquisizioni esistenti.
Una scena rimane prima sullo iPhone. Puoi trasferirlo tramite Condividi, AirDrop o File oppure abilitare la sincronizzazione privata opzionale iCloud in Impostazioni. La formazione 3D utilizza RadianceKit su un Mac supportato.
In RadianceCap, apri Impostazioni → Aiuto → Mostra guida all'acquisizione per le indicazioni chiave su movimento, sovrapposizione, simbolo di avviso e privacy.
Guida per l'utente
La guida per l'utente completa copre l'importazione, la formazione, il viewport, la modifica, l'esportazione e le scorciatoie da tastiera.
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Domande frequenti
Di quale hardware ho bisogno?
Un Apple Silicon Mac (M1, M2, M3 o M4) con macOS 26 Tahoe o successivo. I Mac Intel non sono supportati perché l'addestramento allo splatting gaussiano richiede le funzionalità di calcolo della GPU Metal di Apple Silicon.
Quante foto devo utilizzare?
Per ottenere risultati ottimali, utilizzare da 10 a 50 foto scattate attorno all'oggetto da diverse angolazioni. Garantire una sovrapposizione di almeno il 60% tra immagini consecutive. Un numero maggiore di immagini generalmente produce una qualità migliore ma aumenta il tempo di elaborazione.
Posso utilizzare video al posto delle foto?
Sì. Trascina un file MP4 o MOV nell'app e RadianceKit estrarrà automaticamente i fotogrammi. È possibile regolare la densità di campionamento per controllare il numero di fotogrammi al secondo utilizzati.
Quanto dura la formazione?
Dipende dal numero di immagini, dalla risoluzione e dalla qualità preimpostata. Una preimpostazione bilanciata (20.000 iterazioni) su 30 immagini richiede in genere da 2 a 5 minuti su un M1 Pro. La preimpostazione Qualità richiede circa il doppio del tempo.
Qual è la differenza tra Classico e MCMC?
La densificazione classica utilizza l'approccio clone/dividi/potatura originale della carta Gaussian Splatting 3D. È più veloce e ben sintonizzato. MCMC (Markov Chain Monte Carlo) utilizza Stochastic Gradient Langevin Dynamics dal documento NeurIPS 2024. Produce circa il 70% in meno di gaussiane, con conseguenti dimensioni di file più piccole, ma richiede più tempo per l'addestramento.
La mia scena presenta artefatti fluttuanti. Come posso risolverlo?
Utilizza l'editor gaussiano integrato. Premi Tab per accedere alla modalità di modifica, seleziona gli artefatti con il pennello e premi Elimina per rimuoverli. Puoi annullare con Cmd+Z.
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Includere
- Una descrizione del problema
- Passaggi per riprodurlo
- La tua versione di macOS e modello di Mac
- Il numero di immagini o la durata del video che hai utilizzato
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Descrivi cosa vorresti che RadianceKit facesse e come lo utilizzeresti.
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Per altre domande, contattare info@kindler-dev.de.
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