Suporte

RadianceCap para iPhone

RadianceCap orienta a captura de cenas ricas em sensores para RadianceKit. Novas capturas requerem um LiDAR compatível com iPhone executando iOS 17 ou posterior. Em dispositivos sem LiDAR, você ainda pode abrir a biblioteca de cenas para revisar e compartilhar capturas existentes.

Uma cena permanece primeiro no iPhone. Você pode transferi-lo por meio de Compartilhar, AirDrop ou Arquivos, ou ativar a sincronização privada opcional iCloud em Configurações. O treinamento 3D usa RadianceKit em um Mac compatível.

Em RadianceCap, abra Configurações → Ajuda → Mostrar guia de captura para obter as principais orientações sobre movimento, sobreposição, símbolo de aviso e privacidade.

Guia do usuário

O guia do usuário completo cobre importação, treinamento, janela de visualização, edição, exportação e atalhos de teclado.

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Perguntas frequentes

Qual hardware eu preciso?

Um Apple Silicon Mac (M1, M2, M3 ou M4) com macOS 26 Tahoe ou posterior. Macs Intel não são suportados porque o treinamento Gaussian Splatting requer os recursos de computação Metal GPU do Apple Silicon.

Quantas fotos devo usar?

Para obter melhores resultados, use de 10 a 50 fotos tiradas ao redor do objeto em diferentes ângulos. Garanta pelo menos 60% de sobreposição entre imagens consecutivas. Mais imagens geralmente produzem melhor qualidade, mas aumentam o tempo de processamento.

Posso usar vídeo em vez de fotos?

Sim. Solte um arquivo MP4 ou MOV no aplicativo e RadianceKit extrairá automaticamente os quadros. Você pode ajustar a densidade de amostragem para controlar quantos quadros por segundo são usados.

Quanto tempo leva o treinamento?

Depende do número de imagens, da resolução e da predefinição de qualidade. Uma predefinição balanceada (20.000 iterações) em 30 imagens normalmente leva de 2 a 5 minutos em um M1 Pro. A predefinição de qualidade leva aproximadamente o dobro do tempo.

Qual é a diferença entre Clássico e MCMC?

usa a abordagem original de clonagem/divisão/remoção do papel Gaussian Splatting 3D. É mais rápido e bem ajustado. MCMC (Markov Chain Monte Carlo) usa Stochastic Gradient Langevin Dynamics do artigo NeurIPS 2024. Ele produz cerca de 70% menos gaussianas, resultando em arquivos menores, mas leva mais tempo para treinar.

Minha cena possui artefatos flutuantes. Como faço para corrigir isso?

Use o editor gaussiano integrado. Pressione Tab para entrar no modo de edição, selecione os artefatos com o pincel e pressione Delete para removê-los. Você pode desfazer com Cmd+Z.

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Inclua

• Uma descrição do problema
• Etapas para reproduzi-lo
• Sua versão do macOS e modelo do Mac
• O número de imagens ou duração do vídeo que você usou

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Solicitar um recurso

Descreva o que você gostaria que RadianceKit fizesse e como você o usaria.

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Contato

Para outras dúvidas, entre em contato com info@kindler-dev.de.