지원하다
iPhone의 경우 RadianceCap
RadianceCap는 RadianceKit에 대한 센서가 풍부한 장면 캡처를 안내합니다. 새로운 캡처에는 iOS 17 이상을 실행하는 LiDAR 가능 iPhone가 필요합니다. LiDAR가 없는 장치에서도 장면 라이브러리를 열어 기존 캡처를 검토하고 공유할 수 있습니다.
장면은 먼저 iPhone에 유지됩니다. 공유, AirDrop 또는 파일을 통해 전송하거나 설정에서 선택적 비공개 iCloud 동기화를 활성화할 수 있습니다. 3D 교육은 지원되는 Mac에서 RadianceKit를 사용합니다.
RadianceCap에서 설정 → 도움말 → 캡처 가이드 표시를 열어 이동, 겹침, 경고 기호 및 개인 정보 보호에 대한 주요 지침을 확인하세요.
사용자 가이드
전체 사용자 가이드에서는 가져오기, 교육, 뷰포트, 편집, 내보내기 및 키보드 단축키를 다룹니다.
자주 묻는 질문
어떤 하드웨어가 필요합니까?
macOS 26 Tahoe 이상이 설치된 Apple Silicon Mac(M1, M2, M3 또는 M4). Gaussian Splatting 교육에는 Apple Silicon의 Metal GPU 컴퓨팅 기능이 필요하므로 Intel Mac은 지원되지 않습니다.
사진은 몇 장 사용해야 하나요?
최상의 결과를 얻으려면 다양한 각도에서 개체 주변을 촬영한 10~50장의 사진을 사용하십시오. 연속된 이미지가 60% 이상 겹치도록 하세요. 일반적으로 이미지가 많을수록 품질이 향상되지만 처리 시간이 늘어납니다.
사진 대신 동영상을 사용할 수 있나요?
예. MP4 또는 MOV 파일을 앱에 놓으면 RadianceKit가 자동으로 프레임을 추출합니다. 샘플링 밀도를 조정하여 초당 사용되는 프레임 수를 제어할 수 있습니다.
훈련에 시간이 얼마나 걸리나요?
이미지 수, 해상도, 품질 사전 설정에 따라 다릅니다. 30개 이미지의 균형 사전 설정(20,000회 반복)은 일반적으로 M1 Pro에서 2~5분 정도 걸립니다. 품질 사전 설정은 대략 두 배 정도 시간이 걸립니다.
클래식과 MCMC의 차이점은 무엇입니까?
클래식 치밀화는 3D Gaussian Splatting 논문의 원래 복제/분할/가지치기 접근 방식을 사용합니다. 더 빠르고 잘 조정되었습니다. MCMC(Markov Chain Monte Carlo)는 NeurIPS 2024 논문의 Stochastic Gradient Langevin Dynamics를 사용합니다. 대략 70% 더 적은 수의 가우시안을 생성하므로 파일 크기는 작아지지만 훈련하는 데 시간이 더 오래 걸립니다.
내 장면에 떠다니는 아티팩트가 있습니다. 이 문제를 어떻게 해결하나요?
내장된 가우스 편집기를 사용하세요. Tab 키를 눌러 편집 모드로 들어가고 브러시로 아티팩트를 페인트 선택한 다음 삭제 키를 눌러 제거합니다. Cmd+Z를 눌러 실행 취소할 수 있습니다.
버그 신고
다음을 포함하십시오
- 문제
- 재현 단계
- macOS 버전 및 Mac 모델
- 사용한 이미지 수 또는 동영상 길이
기능 요청
RadianceKit에서 수행하고 싶은 작업과 이를 사용하는 방법을 설명하세요.
연락하다
다른 질문이 있으면 info@kindler-dev.de로 문의하세요.
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