Wsparcie

RadianceCap dla iPhone

RadianceCap steruje przechwytywaniem scen bogatych w czujniki dla RadianceKit. Nowe przechwytywania wymagają LiDAR obsługującego iPhone i działającego iOS 17 lub nowszego. Na urządzeniach bez LiDAR nadal możesz otwierać bibliotekę scen, aby przeglądać i udostępniać istniejące ujęcia.

Scena pozostaje najpierw na iPhone. Możesz przesłać go poprzez Share, AirDrop lub Files albo włączyć opcjonalną prywatną synchronizację iCloud w Ustawieniach. Szkolenie 3D wykorzystuje RadianceKit na obsługiwanym komputerze Mac.

W RadianceCap otwórz Ustawienia → Pomoc → Pokaż przewodnik po przechwytywaniu, aby uzyskać najważniejsze wskazówki dotyczące ruchu, nakładania się, symbolu ostrzegawczego i prywatności.

Podręcznik użytkownika

Kompletny podręcznik użytkownika obejmuje importowanie, trenowanie, rzutnię, edycję, eksportowanie i skróty klawiaturowe.

Przeczytaj instrukcję obsługi | [Pobierz jako plik PDF](../pdfs/RadianceKit-Manual-pl.pdf)

---

Często zadawane pytania

Jakiego sprzętu potrzebuję?

Apple Silicon Mac (M1, M2, M3 lub M4) z systemem macOS 26 Tahoe lub nowszym. Komputery Mac z procesorem Intel nie są obsługiwane, ponieważ szkolenie Gaussian Splatting wymaga możliwości obliczeniowych procesora graficznego Metal firmy Apple Silicon.

Ile zdjęć powinienem użyć?

Aby uzyskać najlepsze rezultaty, użyj od 10 do 50 zdjęć wykonanych wokół obiektu pod różnymi kątami. Zapewnij co najmniej 60% nakładania się kolejnych obrazów. Więcej obrazów zazwyczaj zapewnia lepszą jakość, ale wydłuża czas przetwarzania.

Czy mogę używać wideo zamiast zdjęć?

Tak. Upuść plik MP4 lub MOV do aplikacji, a RadianceKit automatycznie wyodrębni klatki. Można dostosować gęstość próbkowania, aby kontrolować liczbę używanych klatek na sekundę.

Jak długo trwa szkolenie?

Zależy to od liczby obrazów, rozdzielczości i ustawień jakości. Zrównoważone ustawienie wstępne (20 000 iteracji) na 30 obrazach zwykle zajmuje od 2 do 5 minut na M1 Pro. Ustawienie wstępne Jakość trwa mniej więcej dwa razy dłużej.

Jaka jest różnica między Classic a MCMC?

Zagęszczanie klasyczne wykorzystuje oryginalne podejście klonowania/dzielenia/przycinania z papieru 3D Gaussian Splatting. Jest szybszy i dobrze dostrojony. MCMC (Markov Chain Monte Carlo) wykorzystuje Stochastyczną Gradientową Dynamikę Langevina z artykułu NeurIPS 2024. Daje około 70% mniej Gaussów, co skutkuje mniejszymi rozmiarami plików, ale uczenie zajmuje więcej czasu.

Moja scena zawiera pływające artefakty. Jak to naprawić?

Użyj wbudowanego edytora Gaussa. Naciśnij Tab, aby przejść do trybu edycji, zaznacz artefakty pędzlem i naciśnij klawisz Delete, aby je usunąć. Możesz cofnąć za pomocą Cmd+Z.

---

Zgłoś błąd

Proszę dołączyć

• Opis problemu
• Kroki prowadzące do odtworzenia
• Twoja wersja systemu macOS i model komputera Mac
• Liczba użytych obrazów lub długość filmu

---

Poproś o funkcję

Opisz, co chciałbyś zrobić RadianceKit i jak byś tego używał.

---

Skontaktuj się z

Jeśli masz inne pytania, skontaktuj się z nami pod adresem info@kindler-dev.de.