위치

메뉴 바 → File → Open Scene… (⌘O).

기술적 설명

RadianceScene 번들, .ply, .splat, .spz 형식에 대한 파일 선택 대화창을 엽니다. 단일 선택이며, 파일과 디렉터리 (번들 형식의 경우) 를 모두 표시할 수 있습니다. 선택이 완료되면 경로가 Recent 목록에 등록되고 장면이 비동기적으로 로드됩니다 — 기존 장면은 대체되고 학습 파이프라인은 로드된 상태로 초기화됩니다. PLY/SPZ/Splat 파일은 각각의 형식 로더를 통해 읽히고, .radiancescene 번들은 매니페스트, 클라우드 스냅샷, SfM 결과를 포함하는 디렉터리입니다.

위치

메뉴 바 → File → Save Scene… (⌘S).

기술적 설명

Content-Type이 RadianceScene 번들이고 파일 이름이 scene.radiancescene으로 미리 채워진 파일 저장 대화창을 엽니다. manifest.json, 직렬화된 Gaussian Cloud (PLY 스냅샷), 그리고 SfM 결과 덤프를 포함하는 디렉터리 패키지를 작성하며, 다시 열었을 때 Continue Training도 동작하도록 합니다. Gaussian이 아직 존재하지 않는 동안에는 항목이 비활성화됩니다. 학습 로그 경로가 아니라 저장 대화창이 가리키는 위치 — 일반적으로 ~/Documents/ 아래 — 에 저장됩니다.

위치

메뉴 바 → File → Open Recent → (목록).

기술적 설명

최근에 열린 경로 (환경 설정에 저장됨) 의 목록에서 생성되는 동적 서브 메뉴입니다. 각 목록 항목은 파일 이름으로 표시되며 클릭 시 로드됩니다. 목록이 비어 있는 경우에는 비활성화된 "No Recent Scenes" 레이블이 대신 표시됩니다. Apple 스타일에 맞게 목록은 최근에 열린 N개 장면을 유지합니다 — 제한은 환경 설정 기록 시 적용되며 메뉴 빌더 자체에는 적용되지 않습니다.

위치

메뉴 바 → File → Open Recent → Clear Recent.

기술적 설명

환경 설정에 있는 Recent 목록을 비웁니다. 확인 대화창 없이 즉시 적용됩니다. 이 항목은 Recent 목록에 항목이 하나라도 있을 때에만 서브 메뉴에 표시됩니다 (경로 아래 구분선 뒤에 위치).

위치

메뉴 바 → File → Import COLMAP / Metashape Workspace… (⇧⌘I).

기술적 설명

폴더 선택기를 엽니다. COLMAP Workspace 레이아웃 (예: sparse/0/cameras.{bin,txt} 및 images/) 을 가진 폴더를 예상합니다. 선택 후 Workspace에 대한 사전 검사가 실행됩니다 — 이 검사는 세 가지 레이아웃 (sparse/0/, sparse/, 루트) 과, 재구성이 바이너리 (cameras.bin) 인지 ETH3D 텍스트 (cameras.txt) 인지를 판별합니다. 성공 시에는 Workspace를 가져오고, 실패 시에는 앱 로그에 경고만 표시됩니다. 자세한 파이프라인 로직은 제 9 장 "SfM 백엔드"의 Q6를 참고하십시오.

위치

메뉴 바 → File → New Project (⇧⌘N).

기술적 설명

저장되지 않은 작업이 있는지 확인합니다. 있는 경우, 어떤 것이 손실되기 전에 확인 대화창이 표시됩니다. 저장할 것이 없다면 초기화가 즉시 실행됩니다 — 가져온 이미지, SfM 결과, Gaussian Cloud, 학습 상태, 의존하는 모든 UI 표시 항목이 비워집니다. 주의: 사용자가 만든 프리셋 라이브러리는 앱 환경 설정에 저장되며 프로젝트 상태에는 속하지 않으므로 그대로 유지됩니다.

위치

메뉴 바 → Mode → Simple Mode (⌘1).

기술적 설명

앱 상태를 Simple Mode로 전환합니다. 그러면 앱의 메인 영역에 Expert 레이아웃 대신 가이드형 워크플로가 표시됩니다. 모드 상태는 환경 설정에 저장됩니다 (제 3 장 Settings의 S1 "Default Mode" 참고).

위치

메뉴 바 → Mode → Expert Mode (⌘2).

기술적 설명

앱 상태를 Expert Mode로 전환합니다. 그 결과 모든 섹션 (Presets, TrainingConfig, Enhancements, Metrics, LossChart, ProjectNavigator) 을 포함하는 전체 인스펙터 레이아웃이 나타납니다. Expert Mode에서는 모든 학습 매개변수, COLMAP 선택기, Mid-Compact 토글, 진단 항목에 접근할 수 있습니다. 실시간 미리보기도 이 모드에서만 작동합니다.

위치

메뉴 바 → Training → Start Training (⇧⌘T).

기술적 설명

학습 파이프라인을 비동기적으로 시작합니다. 전제 조건: SfM 결과가 존재하고, 다른 파이프라인이 현재 실행 중이지 않아야 합니다. 두 조건 중 하나라도 만족하지 않으면 항목이 차단됩니다. 시작 시 현재 구성 값을 읽고, ~/Documents/RadianceKit/Logs/training_YYYY-MM-DD_HHmmss.jsonl 경로에 새 JSONL 로그를 생성하며, 전략 선택에 따라 classic 경로 또는 MCMC 경로로 진행합니다. 학습 상태는 "idle"에서 "training"으로 전환됩니다.

위치

메뉴 바 → Training → Pause Training.

기술적 설명

실행 중인 학습을 일시 정지합니다. 학습 상태가 "training"일 때에만 활성화됩니다. 일시 정지는 다음 안전 동기화 시점에서 반복 루프를 중단하고, 전체 GPU 상태 (Gaussian 버퍼, 옵티마이저 모멘트, 스케줄러 위치) 를 유지한 채 "paused"로 전환합니다. 재개는 동일 항목을 다시 누르면 됩니다 (항목 제목은 정적이며 — 앱은 내부적으로 실제로 Pause/Resume 사이를 전환합니다). 일시 정지된 학습은 앱 종료를 견디지 못합니다. 그 경우에는 장면을 저장한 뒤 나중에 Continue Training 항목 (M12–M14) 으로 연장하십시오.

위치

메뉴 바 → Training → Cancel Training.

기술적 설명

실행 중인 학습을 중단합니다. 학습 상태가 "idle"이 아닐 때 활성화됩니다. 학습 엔진에 Cancel 플래그를 설정하여 다음 동기화 시점에 반복 루프를 안전하게 종료시키고, 최종 요약 항목을 JSONL 로그에 기록하며, 상태를 "idle"로 되돌립니다. 지금까지 학습된 클라우드는 보존되고 (저장하거나 내보낼 수 있음), "cancelled"로 표시됩니다.

위치

메뉴 바 → Training → Continue Training → +5,000 iterations.

기술적 설명

학습을 5 000회 더 반복 진행합니다. 완료된 학습이 이어 갈 수 있는 상태이고 정식 버전이 잠금 해제된 경우에 활성화됩니다. 이어가기 가능 조건은 완료된 학습이 존재하고 전체 옵티마이저 상태가 아직 메모리에 있어야 합니다. Continue 시 Adam 모멘트와 LR 스케줄러는 그대로 이어지므로, 이어진 학습은 25K/45K/60K 의 연속 실행처럼 동작하며 새 시작이 아닙니다. JSONL 로그는 증분 설정에 대한 새 Config 항목을 받습니다. 정식 버전에서만 사용할 수 있습니다.

위치

메뉴 바 → Training → Continue Training → +10,000 iterations.

기술적 설명

M12와 동일하나 추가 반복이 10 000회입니다. 동일한 전제 조건, 동일한 LR 스케줄러 경로입니다. 초기 학습을 중간 등급 프리셋으로 실행했고, 실행을 완전히 다시 시작하지 않고도 의미 있는 품질 향상을 보고 싶을 때 권장됩니다.

위치

메뉴 바 → Training → Continue Training → +20,000 iterations.

기술적 설명

M12 / M13과 동일하나 추가 반복이 20 000회입니다. 사전 정의된 Continue 점프 중 가장 큽니다. MCMC 학습에서는 종종 이것이 "그럭저럭 괜찮음"과 "벤치마크 등급" 사이를 가르는 차이를 만들어냅니다. 35–40K 이상의 Classic에서는 경험상 추가로 얻는 것이 많지 않습니다.

위치

메뉴 바 → Viewport → Enter Edit Mode (또는 상태에 따라 "Exit Edit Mode"). ⇧⌘E.

기술적 설명

항목 제목은 동적이며 상태에 따라 "Exit Edit Mode" 또는 "Enter Edit Mode"를 표시합니다. 누르면 뷰포트 렌더러의 Edit Mode가 토글됩니다. Edit Mode를 빠져나갈 때에는 현재 선택이 추가로 초기화됩니다. Edit Mode는 Gaussian 클릭 선택, 박스 선택, 그리고 표시된 Gaussian의 삭제를 활성화합니다 (UI의 Editor 영역 참조). 뷰포트 렌더러가 연결되어 있지 않은 동안에는 비활성화됩니다.

위치

메뉴 바 → Viewport → Toggle Auto-Rotation (⌘⌥T).

기술적 설명

장면 중심을 통과하는 수직 축을 중심으로 한 뷰포트 카메라의 연속 회전을 켜거나 끕니다. 축과 속도는 카메라 제어 구성에서 나옵니다. 자동 회전은 순수한 뷰포트 효과이며 학습이나 녹화에 영향을 주지 않습니다 — Turntable 비디오 레코더 (M18) 를 병행 사용하는 경우 자동 회전은 레코더가 캡처할 정확한 경로를 제공합니다.

위치

메뉴 바 → Viewport → Toggle Camera Playback.

기술적 설명

카메라 경로 재생을 토글합니다. 기록된 카메라 경로가 존재하는 경우 (예: 이전 녹화에서 또는 transforms.json을 불러와 생성된 경로), 그 경로가 재생됩니다 — 즉 뷰포트 카메라는 더 이상 마우스/트랙패드 입력에 따라 움직이지 않고 프레임 단위로 궤적을 재현합니다. 다시 누르면 재생이 일시 정지됩니다.

위치

메뉴 바 → Viewport → Record Turntable Video.

기술적 설명

뷰포트 녹화를 토글합니다. 처음 누르면 프레임 녹화가 임시 경로로 시작됩니다. 두 번째로 누르면 녹화가 종료되고 인코딩되어 MP4 경로로 저장됩니다 (경로는 저장 대화창으로 물어봅니다). 설정 가능한 시간의 고정 360° 경로를 생성하는 Export → Media → Orbit Video (M31) 와 달리, Turntable 레코더는 뷰포트에서 보이는 것을 실시간으로 기록합니다 — 즉 수동 카메라 이동도 녹화할 수 있습니다.

위치

메뉴 바 → Viewport → Save Screenshot (⇧⌘S).

기술적 설명

전체 렌더 해상도 (즉 윈도우 픽셀 레이아웃이 아닌 전체 렌더 타깃 내용) 의 뷰포트 프레임 하나를 PNG 파일로 캡처합니다. 경로는 저장 대화창으로 묻습니다. 배경색 (M21–M23) 은 함께 구워집니다. Enhancements (I27/I28 참조) 의 MetalFX/MPS 업스케일링 설정은 활성화된 경우 영향을 미칩니다 — 따라서 스크린샷은 업스케일된 출력을 보여 줍니다.

위치

메뉴 바 → Viewport → Copy Camera Info.

기술적 설명

현재 뷰포트 카메라 포즈 (위치, Look-At 지점, Up 벡터) 와 FOV 값을 카메라 제어에서 읽어 여러 줄 텍스트로 클립보드에 기록합니다. 형식은 사람이 읽을 수 있도록 라벨 = 값 형태로 한 줄씩 표시되며, JSON은 아닙니다. 특정 보기를 디버깅용으로 재현하거나 지원팀과 공유할 때 편리합니다.

위치

메뉴 바 → Viewport → Background → Dark Gray.

기술적 설명

뷰포트 배경색을 짙은 회색 (RGB 0.1/0.1/0.1) 으로 설정합니다. 렌더러는 이 색을 Gaussian이 합성되는 배경으로 사용합니다. 앱 시작 시의 기본 색상은 Settings 옵션 S3 "Default Viewport Background"가 제어합니다.

위치

메뉴 바 → Viewport → Background → Black.

기술적 설명

뷰포트 배경색을 순수한 검정 (RGB 0/0/0) 으로 설정합니다. 장면에 밝은 플로터가 많고 식별하려는 경우, 또는 어둡고 분위기 있는 마케팅 자료에 적합합니다.

위치

메뉴 바 → Viewport → Background → White.

기술적 설명

뷰포트 배경색을 순수한 흰색 (RGB 1/1/1) 으로 설정합니다. 장면이 주로 어두운 내용으로 구성되어 있고 어두운 플로터 (전형적인 야외 배경 노이즈) 를 보고 싶을 때 유용합니다.

위치

메뉴 바 → Viewport → Reset Camera.

기술적 설명

뷰포트 카메라를 초기화하고, Training Camera 보기를 벗어나며, 자동 회전을 멈춥니다. 그 결과 카메라가 초기 위치 (일반적으로 장면 앞쪽, 약간 위에서 내려다보는 방향) 로 되돌아가고, 자동 회전은 꺼지며, 렌더러가 막 Training Camera (SfM 포즈 중 하나) 를 보여 주고 있었다면 Free Camera로 되돌아갑니다.

위치

메뉴 바 → Export → 3D Formats → PLY (⌘E).

기술적 설명

기본 파일 이름이 gaussians.ply인 저장 대화창을 엽니다. 확인 시 현재 Gaussian Cloud가 표준 ASCII/Binary PLY 형식으로 기록됩니다 — SuperSplat, PolyCam, PlayCanvas 및 모든 일반적인 3DGS 뷰어와 호환됩니다. 완전한 SH 계수, 완전한 정밀도 (필드당 Float32). 파일 크기는 ≥ 500K Gaussian의 경우 종종 수백 MB에 이릅니다.

위치

메뉴 바 → Export → 3D Formats → Compressed PLY.

기술적 설명

위치, 스케일, 회전, SH 필드의 사용자 정의 양자화로 압축된 PLY 형식으로 Gaussian Cloud를 기록합니다. 시각적 손실이 최소인 상태에서 비압축 PLY (M25) 보다 5–10배 작은 파일입니다. Compressed PLY 표준을 읽는 SuperSplat 및 PlayCanvas와 호환됩니다. 기본 파일 이름은 gaussians_compressed.ply입니다.

위치

메뉴 바 → Export → 3D Formats → SPZ.

기술적 설명

Gaussian Cloud를 SPZ 형식으로 기록합니다 — Niantic이 공개한 압축 Splat 형식으로 공격적인 양자화 (비압축 PLY 대비 약 90% 더 작음) 를 사용합니다. 특히 웹 뷰어와 모바일 앱에 최적화되어 있습니다. Niantic Splatt3R, gsplat.js, Niantic 브라우저 뷰어와 호환됩니다.

위치

메뉴 바 → Export → 3D Formats → glTF.

기술적 설명

KHR_gaussian_splatting 확장이 포함된 .glb 파일 (Binary glTF) 을 기록합니다. 표준을 준수하며 KHR_gaussian_splatting 확장을 구현한 Babylon.js나 Three.js 같은 glTF 엔진을 사용하는 파이프라인에 적합합니다.

위치

메뉴 바 → Export → 3D Formats → .splat.

기술적 설명

Antimatter15의 .splat 형식을 기록합니다 — Gaussian당 고정 32바이트 (위치 = 3× Float32, 스케일 = 3× Float32, 회전 = 4× Uint8 정규화 쿼터니언, RGB+Opacity = 4× Uint8). DC보다 높은 SH 계수는 없습니다. 브라우저 직접 호환성을 갖춘 최소 파일입니다. gsplat.js 및 antimatter15의 온라인 데모 뷰어용입니다.

위치

메뉴 바 → Export → 3D Formats → SOG.

기술적 설명

Gaussian Cloud를 SOG 형식으로 기록합니다. SOG ("Self-Organizing Gaussian") 는 텍스처 아틀라스 레이아웃과 양자화된 데이터의 WebP 압축을 사용하는 PlayCanvas 형식입니다. PLY 대비 15–20배 더 좋은 크기 비율로 확장됩니다. 내보내기 시 내부적으로 외부 도구 cwebp를 호출합니다 — 따라서 Sandbox 버전 (App Store) 에서는 잠재적으로 제한될 수 있습니다.

위치

메뉴 바 → Export → Media → Orbit Video.

기술적 설명

장면 중심을 도는 360° 궤도를 렌더링하여 MP4 (H.264) 또는 MOV (HEVC, 시스템 기본값에 따라) 로 인코딩합니다. M18 (실시간 녹화) 과 달리 경로는 여기서 고정됩니다 — 시간은 설정 또는 Simple Mode 내보내기 단계에서 선택합니다.

위치

메뉴 바 → Export → Media → Web Viewer.

기술적 설명

독립형 HTML 뷰어 (gsplat.js 기반) 와 Base64로 인코딩된 Gaussian 데이터를 단일 .html 파일로 패키징합니다. 이 파일은 모든 최신 브라우저에서 오프라인으로 실행됩니다 — 서버 의존성도, 외부 URL도 없습니다. 파일 크기는 Base64 오버헤드 때문에 SPZ 변형보다 약 1.3배 정도 큽니다.

위치

메뉴 바 → Export → Photogrammetry → Export SfM (transforms.json).

기술적 설명

Gaussian Cloud가 아니라 SfM 결과를 내보내기 때문에 별도의 내보내기 경로 (공통 헬퍼 루틴이 아님) 입니다. 기본값 transforms.json 및 Content-Type json으로 저장 대화창을 엽니다. 확인 시 카메라 인트린식, 포즈 (NeRF 규약의 4×4 행렬), 프레임 경로를 포함하는 nerfstudio 호환 transforms.json이 기록됩니다. UI의 도움말 텍스트는 학습 이미지가 자매 폴더 images/로 함께 복사되어야 한다고 안내합니다. SfM 결과가 존재하고 정식 버전이 잠금 해제된 경우에만 활성화됩니다.

위치

메뉴 바 → Export → Photogrammetry → Export SfM (COLMAP Workspace).

기술적 설명

기본 이름이 colmap-workspace (폴더이므로 확장자 없음) 인 저장 대화창을 엽니다. sparse/0/cameras.bin, images.bin, points3D.bin을 포함하는 표준 COLMAP Workspace를 기록합니다. RadianceKit에서 계산되었거나 가져온 SfM 재구성을 Postshot, Nerfstudio, Meshroom 같은 다른 도구에서 열거나, A/B 재실행 시 미리 계산된 입력으로 RadianceKit 자체에서 (M5를 통해) 다시 로드하는 것을 허용합니다 — 계산 시간을 절약합니다. SfM 결과가 존재하고 정식 버전이 잠금 해제된 경우에만 활성화됩니다.

위치

메뉴 바 → Help → User Guide (⌘?).

기술적 설명

User Guide 창을 엽니다. 주제 사이드바와 스크롤 가능 세부 영역이 있는 내비게이션을 기본 크기 860×640으로 표시합니다. 콘텐츠는 정적으로 내장되어 있으며 (Markdown에서 파싱되지 않음).

위치

메뉴 바 → Help → Keyboard Shortcuts (⌘/).

기술적 설명

Keyboard Shortcuts 창을 엽니다 — 모든 앱 단축키가 최상위 메뉴별로 그룹화된 단순 스크롤 레이아웃입니다. 기본 크기 440×560. 콘텐츠도 정적으로 내장되어 있습니다.

위치

메뉴 바 → Help → Open Training Logs… (⇧⌘L).

기술적 설명

로그 폴더를 ~/Documents/RadianceKit/Logs로 계산하고, 필요한 경우 생성한 뒤 Finder에서 엽니다. 각 학습 실행은 거기에 고유한 JSONL 파일 training_YYYY-MM-DD_HHmmss.jsonl을 기록합니다.

위치

메뉴 바 → Help → Open Exports Folder…

기술적 설명

M37과 유사하지만 ~/Documents/RadianceKit/Exports를 사용합니다. 첫 번째 자동 테스트 실행 또는 첫 번째 클릭 시 생성됩니다. 이후 모든 자동 테스트 내보내기 (예: autotest_<timestamp>.ply) 의 기본 경로가 거기에 저장됩니다. 저장 대화창을 통해 수동으로 선택된 내보내기는 반드시 여기에 들어가지 않으며 사용자가 저장하는 위치에 저장됩니다 — 따라서 이 폴더는 주로 자동 테스트에 관심이 있습니다.

위치

메뉴 바 → Help → Manage Storage…

기술적 설명

Storage 브라우저를 엽니다 (제 4 장 Auxiliary Windows의 ID W7–W12 참조). ~/Documents/RadianceKit/ 폴더의 모든 영구 장면, 학습 로그, 내보내기, 캐시를 크기와 함께 나열하고, 각 항목에 대해 Reveal-in-Finder와 휴지통 이동을 가능하게 합니다.

위치

메뉴 바 → Help → Pareto Dashboard… (⇧⌘D).

기술적 설명

Pareto Dashboard를 엽니다 (제 4 장 ID W13–W22 참조). 대시보드는 ~/Documents/RadianceKit/Logs/에 있는 모든 JSONL 학습 로그를 로드하고, 장면과 프리셋별로 정렬한 뒤 Pareto 산점도 (기본값: Loss vs Gaussians, 선택적으로 Loss vs Wallclock 또는 PSNR vs Iterations) 를 그립니다.

위치

메뉴 바 → Help → Holdout Analysis… (⇧⌘H).

기술적 설명

Holdout 분석 창을 엽니다 (제 4 장 ID W23–W29 참조). transforms.json을 로드하고, 카메라를 3D 글로브로 그리며, Train/Test 폴드 분할 (각도 또는 선형, 2–8 폴드) 을 허용합니다. 출력은 fold-assignment.json이며, 학습은 해당 학습 구성에서 이를 테스트 세트로 사용할 수 있습니다.

위치

메뉴 바 → Help → BayesOpt Console… (⇧⌘B).

기술적 설명

BayesOpt 콘솔을 엽니다 (제 4 장 ID W30–W39 참조). 사전 정의된 탐색 공간 (예: "MCMC scale-reg + opacity-reg + ssim") 을 로드하고, Bayesian Optimization 시도를 비동기적으로 실행하며, 수렴 곡선과 시도 로그를 실시간으로 표시합니다.