場所

メニューバー → File → Open Scene… (⌘O)。

技術詳細

RadianceScene バンドル、.ply、.splat、.spz 形式の ファイルダイアログを開きます。単一選択で、ファイルとディレクトリ (バンドル形式用) の両方を表示できます。選択が成功した後、パスは最近のリストに 登録され、シーンは非同期で読み込まれます — 前のシーンは置き換えられ、 トレーニングパイプラインは読み込まれた状態で初期化されます。PLY/SPZ/Splat ファイルは、それぞれの形式ローダーで読み込まれます。.radiancescene バンドルは、 マニフェスト、Cloud スナップショット、SfM 結果を含むディレクトリです。

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メニューバー → File → Save Scene… (⌘S)。

技術詳細

コンテンツタイプ RadianceScene バンドルと事前入力されたファイル名 scene.radiancescene を持つファイル保存ダイアログを開きます。manifest.json、 シリアライズされた Gaussian Cloud (PLY スナップショット)、SfM 結果のダンプを 含むディレクトリパッケージを書き込み、再度開いた後も Continue トレーニングが 機能します。Gaussian がまだ存在しない場合、このエントリは無効化されています。 保存先はトレーニングログパスではなく、保存ダイアログが示す場所 — 通常は ~/Documents/ 以下です。

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メニューバー → File → Open Recent → (リスト)。

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最近開いたパスのリスト (設定に保存) から生成される動的サブメニュー。 各リストエントリはファイル名で名付けられ、クリックで読み込まれます。リストが 空の場合、無効化されたラベル「No Recent Scenes」が代わりに表示されます。 Apple 風に、リストは最近開いた N 個のシーンを保持します — 制限は、設定への 書き込み時に行われ、メニュービルダー自体ではありません。

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メニューバー → File → Open Recent → Clear Recent。

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設定の最近のリストをクリアします。確認ダイアログなしですぐに動作します。 このエントリは、最近のリストにエントリが存在する場合にのみサブメニューに表示 されます (パスの後、区切り線の下にあります)。

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メニューバー → File → Import COLMAP / Metashape Workspace… (⇧⌘I)。

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フォルダピッカーを開きます。COLMAP Workspace レイアウト (例えば sparse/0/cameras.{bin,txt} + images/) を持つフォルダを期待します。 選択後、Workspace の事前チェックが実行されます — これは 3 つのレイアウト (sparse/0/、sparse/、ルート) と、再構築がバイナリ (cameras.bin) または ETH3D テキスト (cameras.txt) として存在するかどうかを検出します。成功した場合 Workspace がインポートされます。それ以外の場合はアプリログに警告のみが表示 されます。完全なパイプラインロジックについては第 9 章「SfM バックエンド」Q6 も 参照してください。

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メニューバー → File → New Project (⇧⌘N)。

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未保存の作業があるかどうかをチェックします。ある場合、何かが失われる 前に確認ダイアログが表示されます。保存するものがない場合、リセットは直接実行 されます — インポートされた画像、SfM 結果、Gaussian Cloud、トレーニング状態、 すべての依存 UI インジケータをクリアします。注意: ユーザーが作成したプリセット ライブラリは保持されます。これはアプリ設定にあり、プロジェクト状態にはない からです。

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メニューバー → Mode → Simple Mode (⌘1)。

技術詳細

アプリ状態を Simple モードに切り替えます。アプリのメイン領域は Expert レイアウトの代わりにガイド付きワークフローを表示します。モード状態は 設定に保存されます (第 3 章 Settings の S1「Default Mode」参照)。

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メニューバー → Mode → Expert Mode (⌘2)。

技術詳細

アプリ状態を Expert モードに切り替えます。これにより、すべてのセクション (Presets、TrainingConfig、Enhancements、Metrics、LossChart、ProjectNavigator) を 持つフル Inspector レイアウトが表示されます。Expert モードでは、すべての トレーニングパラメータ、COLMAP ピッカー、Mid-Compact トグル、診断にアクセス できます。ライブプレビューもこのモードでのみ機能します。

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メニューバー → Training → Start Training (⇧⌘T)。

技術詳細

トレーニングパイプラインを非同期で開始します。前提条件: SfM 結果が 存在し、他のパイプラインが現在実行されていないこと。両方の条件は、満たされない 場合にエントリをブロックします。開始時に、現在の構成値が読み取られ、新しい JSONL ログが ~/Documents/RadianceKit/Logs/training_YYYY-MM-DD_HHmmss.jsonl に 作成され、戦略選択に応じてクラシックまたは MCMC パスが実行されます。トレーニング 状態は「idle」から「training」に変わります。

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メニューバー → Training → Pause Training。

技術詳細

実行中のトレーニングを一時停止します。トレーニング状態が「training」の 場合にのみ有効になります。一時停止は反復ループを次の安全同期ポイントで停止し、 完全な GPU 状態 (Gaussian バッファ、Optimizer モーメント、Scheduler 位置) を 保持し、「paused」に切り替えます。再開は再度押すことで行われます (エントリ タイトルは静的ですが、アプリは実際のロジックで Pause/Resume を切り替えます)。 一時停止されたトレーニングはアプリ終了を生き残りません。その場合は代わりに シーンを保存し、後で Continue トレーニングエントリ (M12〜M14) で拡張します。

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メニューバー → Training → Cancel Training。

技術詳細

実行中のトレーニングを中止します。トレーニング状態が「idle」でない 場合にアクティブです。トレーニングエンジンのキャンセルフラグを設定します。 これは次の同期ポイントで反復ループをクリーンに終了し、最終サマリーエントリを JSONL ログに書き込み、状態を「idle」にリセットします。これまでトレーニングされた Cloud は保持されます (保存またはエクスポート可能) が、「cancelled」とマークされます。

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メニューバー → Training → Continue Training → +5,000 iterations。

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トレーニングを 5 000 反復続行します。完了したトレーニングが続行可能で、 フルバージョンがアンロックされている場合にアクティブです。続行可能性は、完了した トレーニングが存在し、完全な Optimizer 状態がまだメモリにある場合に有効です。 Continue では、Adam モーメントと LR スケジューラが続行され、続行は新規開始の 代わりに、連続的な 25K/45K/60K 実行のように動作します。JSONL ログは、増分セット アップを含む新しい構成エントリを取得します。フルバージョンでのみ利用可能。

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メニューバー → Training → Continue Training → +10,000 iterations。

技術詳細

M12 と同じですが、10 000 の追加反復を持ちます。同じ前提条件、同じ LR スケジューラパス。初期トレーニングが中位のプリセットで実行され、実行を 完全に新規開始することなく重要な品質向上を見たい場合に推奨されます。

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メニューバー → Training → Continue Training → +20,000 iterations。

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M12 / M13 と同じですが、20 000 の追加反復を持ちます。最大の指定された Continue ジャンプ。MCMC トレーニングでは、これは「フィット」と「ベンチマーク 対応」の違いをもたらすことが多いです。Classic では 35〜40K から、経験的に ほとんど追加されません。

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メニューバー → Viewport → Enter Edit Mode (または「Exit Edit Mode」、 状態に応じて)。⇧⌘E。

技術詳細

エントリタイトルは動的で、状態に応じて「Exit Edit Mode」または 「Enter Edit Mode」を表示します。押すと、Edit モードが Viewport レンダラーで 切り替わります。Edit モードを終了するとき、現在の選択も追加でリセットされます。 Edit モードは、Gaussian のクリック選択、Box 選択、マークされた Gaussian の削除を 有効にします (UI の Editor 領域参照)。Viewport レンダラーが接続されていない 限り無効化されます。

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メニューバー → Viewport → Toggle Auto-Rotation (⌘⌥T)。

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シーン中心を通る垂直軸を中心としたビューポートカメラの連続回転を オン/オフします。軸と速度はカメラコントロール構成から取得されます。Auto-Rotation は 純粋なビューポート効果で、トレーニングや録画には影響しません — Turntable Video レコーダー (M18) を並行して使用する場合、Auto-Rotation はレコーダーがキャプチャ する正確なパスを提供します。

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メニューバー → Viewport → Toggle Camera Playback。

技術詳細

カメラパス再生を切り替えます。記録されたカメラパス (例えば以前の録画から、 または transforms.json が読み込まれたため) が存在する場合、パスが実行されます — ビューポートカメラはマウス/トラックパッド入力で移動しなくなり、フレームごとに 軌跡を再現します。再度押すと再生が一時停止します。

場所

メニューバー → Viewport → Record Turntable Video。

技術詳細

ビューポート録画を切り替えます。最初に押すと一時パスへのフレーム録画が 開始されます。2 回目に押すと録画が終了され、エンコードされて MP4 パスに 書き込まれます (パスは保存ダイアログ経由で尋ねられます)。Export → Media → Orbit Video (M31) が固定 360° パスを設定可能な長さで生成するのとは異なり、Turntable レコーダーはビューポートで見ているものを ライブ で録画します — したがって、手動カメラ走行も録画できます。

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メニューバー → Viewport → Save Screenshot (⇧⌘S)。

技術詳細

フルレンダリング解像度の単一ビューポートフレーム (つまり、ウィンドウ ピクセルレイアウトではなく、フルレンダーターゲットコンテンツ) を PNG ファイルとして キャプチャします。パスは保存ダイアログ経由で尋ねられます。背景色 (M21〜M23) は 焼き込まれます。Enhancements (I27/I28 参照) の MetalFX/MPS アップスケーリング 設定は、アクティブな場合に影響します — スクリーンショットはアップスケールされた 出力を表示します。

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メニューバー → Viewport → Copy Camera Info。

技術詳細

現在のビューポートカメラのポーズ (位置、Look-At ポイント、Up ベクトル) と FOV 値をカメラコントロールから読み取り、クリップボードに複数行テキストとして 書き込みます。形式は人間が読める形式 (行ごとにラベル = 値) で、JSON では ありません。デバッグ目的で特定のビューを再現したり、サポートと共有したりするのに 実用的です。

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メニューバー → Viewport → Background → Dark Gray。

技術詳細

ビューポート背景色を暗いグレー (RGB 0.1/0.1/0.1) に設定します。 レンダラーは、Gaussian がコンポジットされる前の背景としてこの色を使用します。 アプリ起動時のデフォルト色は、Settings オプション S3「Default Viewport Background」で制御されます。

場所

メニューバー → Viewport → Background → Black。

技術詳細

ビューポート背景色を純粋な黒 (RGB 0/0/0) に設定します。シーンに多くの 明るい Floater があり、それらを識別したい場合、または暗いルックアンドフィールの マーケティング資料に役立ちます。

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メニューバー → Viewport → Background → White。

技術詳細

ビューポート背景色を純粋な白 (RGB 1/1/1) に設定します。シーンが 主に暗いコンテンツを持ち、暗い Floater (典型的な屋外背景ノイズ) を見たい場合に 便利です。

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メニューバー → Viewport → Reset Camera。

技術詳細

ビューポートカメラをリセットし、Training Camera ビューを離れ、 Auto-Rotation を停止します。これにより、カメラは初期位置 (典型的: シーンの前、 わずかに上から見下ろす) に戻り、Auto-Rotation はオフになり、レンダラーが現在 Training Camera (SfM ポーズの 1 つ) を表示していた場合、Free Camera に戻ります。

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メニューバー → Export → 3D Formats → PLY (⌘E)。

技術詳細

事前指定ファイル名 gaussians.ply を持つ保存ダイアログを開きます。 OK で、現在の Gaussian Cloud が標準化された ASCII/Binary PLY 形式に書き込まれます — SuperSplat、PolyCam、PlayCanvas、すべての一般的な 3DGS ビューアーと互換性が あります。フル SH 係数、フル精度 (フィールドごとに Float32)。≥ 500K Gaussian で ファイルサイズはしばしば数百 MB。

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メニューバー → Export → 3D Formats → Compressed PLY。

技術詳細

位置、スケール、回転、SH フィールドのカスタム量子化を持つ Compressed PLY 形式で Gaussian Cloud を書き込みます。圧縮されていない PLY (M25) より 5〜10 倍 小さいファイル、最小限の視覚的損失。SuperSplat (Compressed PLY 標準を読み込む) と PlayCanvas と互換性があります。標準ファイル名 gaussians_compressed.ply。

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メニューバー → Export → 3D Formats → SPZ。

技術詳細

SPZ 形式で Gaussian Cloud を書き込みます — Niantic がリリースした、 積極的な量子化を持つ圧縮された Splat 形式 (圧縮されていない PLY より ~90 % 小さい)。主に Web ビューアーとモバイルアプリ用に最適化されています。Niantic Splatt3R、gsplat.js、Niantic ブラウザビューアーと互換性があります。

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メニューバー → Export → 3D Formats → glTF。

技術詳細

KHR_gaussian_splatting 拡張付きの .glb ファイル (Binary glTF) を 書き込みます。標準準拠で、Babylon.js や Three.js などの glTF エンジンを使用し、 KHR_gaussian_splatting 拡張を実装するパイプラインに適しています。

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メニューバー → Export → 3D Formats → .splat。

技術詳細

Antimatter15 .splat 形式を書き込みます — Gaussian あたり固定サイズ 32 バイト (位置は 3× Float32、スケールは 3× Float32、回転は 4× Uint8 正規化 クォータニオン、RGB+Opacity は 4× Uint8)。DC より高い SH 係数はありません。 ブラウザの直接互換性を持つ最小ファイル。gsplat.js と antimatter15 のオンライン デモビューアー用。

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メニューバー → Export → 3D Formats → SOG。

技術詳細

SOG 形式で Gaussian Cloud を書き込みます。SOG (「Self-Organizing Gaussian」) は、Texture Atlas レイアウトと量子化されたデータの WebP 圧縮を持つ PlayCanvas 形式です。PLY より 15〜20 倍優れたサイズ比率でスケーリングします。 エクスポートは内部で cwebp を外部ツールとして呼び出します — そのため、 Sandbox バリアント (App Store) では潜在的に制限されます。

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メニューバー → Export → Media → Orbit Video。

技術詳細

シーン中心の周りに 360° Orbit をレンダリングし、MP4 (H.264) または MOV (HEVC、システムデフォルトによる) としてエンコードします。M18 (ライブ録画) と 異なり、パスはここで固定されています — 長さは Settings または Simple モード エクスポートステップで選択されます。

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メニューバー → Export → Media → Web Viewer。

技術詳細

スタンドアロン HTML ビューアー (gsplat.js ベース) と base64 エンコード された Gaussian データを単一の .html ファイルにパッケージ化します。このファイルは 最新のブラウザでオフラインで実行されます — サーバー依存性なし、外部 URL なし。 ファイルサイズは SPZ バリアントの約 1.3 倍 (base64 オーバーヘッドのため)。

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メニューバー → Export → Photogrammetry → Export SfM (transforms.json)。

技術詳細

独自のエクスポートパス (共通ヘルパールーチンを介していません)。 Gaussian Cloud ではなく SfM 結果がエクスポートされるためです。事前指定として transforms.json とコンテンツタイプ json を持つ保存ダイアログを開きます。 OK で、カメラ内部パラメータ、ポーズ (NeRF 規約の 4×4 マトリクスとして)、フレーム パスを持つ nerfstudio 互換 transforms.json が書き込まれます。UI のヘルプ テキストは、トレーニング画像を兄弟フォルダ images/ として一緒にコピーする必要が あることを指摘しています。SfM 結果が存在し、フルバージョンがアンロックされて いる場合にのみアクティブです。

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メニューバー → Export → Photogrammetry → Export SfM (COLMAP Workspace)。

技術詳細

事前指定名 colmap-workspace (フォルダのため拡張子なし) を持つ保存 ダイアログを開きます。sparse/0/cameras.bin、images.bin、points3D.bin を 持つ標準 COLMAP Workspace を書き込みます。RadianceKit で計算またはインポートされた SfM 再構築を Postshot、Nerfstudio、Meshroom などの他のツールで開いたり、A/B 再実行で RadianceKit 自体に既に計算された入力として (M5 経由で) 再度読み込んだり することができます — 計算時間を節約します。SfM 結果が存在し、フルバージョンが アンロックされている場合にのみアクティブです。

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メニューバー → Help → User Guide (⌘?)。

技術詳細

User Guide ウィンドウを開きます。トピックサイドバーとスクロール詳細 領域を持つナビゲーションを、デフォルトサイズ 860×640 で表示します。コンテンツは 静的に保存されています (Markdown から解析されていません)。

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メニューバー → Help → Keyboard Shortcuts (⌘/)。

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Keyboard Shortcuts ウィンドウを開きます — すべてのアプリショートカットを トップレベルメニューごとにグループ化したシンプルなスクロールレイアウト。デフォルト サイズ 440×560。コンテンツも静的に保存されています。

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メニューバー → Help → Open Training Logs… (⇧⌘L)。

技術詳細

ログフォルダを ~/Documents/RadianceKit/Logs として計算し、必要に 応じて作成し、Finder で開きます。各トレーニング実行は、独自の JSONL ファイル training_YYYY-MM-DD_HHmmss.jsonl をそこに書き込みます。

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メニューバー → Help → Open Exports Folder…

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M37 と類似していますが、~/Documents/RadianceKit/Exports を使用します。 最初の Auto-Test 実行または最初のクリックで作成されます。その後、すべての Auto-Test エクスポートの標準パス (例えば autotest_<timestamp>.ply) がそこに 配置されます。保存ダイアログ経由で手動で選択されたエクスポートは、必ずしも ここに行くのではなく、ユーザーが保存する場所に行きます — そのため、このフォルダは 主に Auto-Test に興味深いです。

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メニューバー → Help → Manage Storage…

技術詳細

Storage ブラウザを開きます (第 4 章 Auxiliary Windows、IDs W7〜W12 参照)。 ~/Documents/RadianceKit/ フォルダ内のすべての永続化されたシーン、トレーニング ログ、エクスポート、キャッシュをサイズとともにリストし、エントリごとに Reveal-in-Finder と Move-to-Trash を可能にします。

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メニューバー → Help → Pareto Dashboard… (⇧⌘D)。

技術詳細

Pareto Dashboard を開きます (第 4 章、IDs W13〜W22 参照)。Dashboard は ~/Documents/RadianceKit/Logs/ からすべての JSONL トレーニングログを読み込み、 シーンとプリセットごとにソートし、Pareto Scatter Plot (デフォルト: Loss vs Gaussian、オプションで Loss vs Wallclock または PSNR vs 反復) を描画します。

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メニューバー → Help → Holdout Analysis… (⇧⌘H)。

技術詳細

Holdout 分析ウィンドウを開きます (第 4 章、IDs W23〜W29 参照)。 transforms.json を読み込み、カメラを 3D Globe として描画し、Train/Test fold 分割 (角度または線形、2〜8 fold) を許可します。出力は fold-assignment.json で、トレーニングはそれぞれのトレーニング構成でテストセットとして使用できます。

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メニューバー → Help → BayesOpt Console… (⇧⌘B)。

技術詳細

BayesOpt Console を開きます (第 4 章、IDs W30〜W39 参照)。事前定義された 検索空間 (例えば「MCMC scale-reg + opacity-reg + ssim」) を読み込み、ベイズ 最適化トライアルを非同期で実行し、収束曲線とトライアルログをライブで表示します。