Глава 3 — Настройки

ГДЕ

Settings → General → Interface → Default Mode picker. Bound:. По умолчанию: .simple.

ТЕХНИЧЕСКИ

Управляет тем, в каком из двух режимов UI приложение открывается при следующем запуске. «Simple Mode» — это направляемый рабочий процесс мастера из 4 шагов (Import → Processing → Preview → Export, документирован в главе 10 под Z1–Z4), «Expert Mode» — классическая трёхпанельная раскладка с Navigator, 3D Viewport и Expert Inspector из главы 2. Значение запоминается между перезапусками. Эффект идентичен меню Mode → Simple Mode (⌘1) / Mode → Expert Mode (⌘2), за исключением того, что меню переключает текущую сессию, а этот picker задаёт значение по умолчанию для будущих сессий. Оба режима обращаются к одному и тому же состоянию проекта — проекты, камеры и конфигурация обучения сохраняются при переключении режимов. Специфичные для режима кнопки панели инструментов перерендериваются немедленно.

ГДЕ

Settings → General → Interface → Language picker. Bound:. По умолчанию: .system (следует языку macOS).

ТЕХНИЧЕСКИ

Выбирает язык отображения всего UI приложения независимо от системного языка macOS. RadianceKit локализован на 17 языков (de, en, pl, en-AU, ar-SA, плюс 12 других). При значении «System» приложение следует языку macOS. При явном выборе языковая настройка запоминается между перезапусками; полный эффект обычно требует перезапуска приложения, поскольку бандлы локализации загружаются только при старте. Все 298 задокументированных ключей локализации в проекте учитываются, включая все тексты в подвидах и подсказках помощи.

ГДЕ

Settings → General → Viewport → Background picker. Bound:. По умолчанию: .darkGray (RGB 0.1, 0.1, 0.1).

ТЕХНИЧЕСКИ

Задаёт цвет фона по умолчанию для 3D Viewport. Три варианта: «Dark Gray» (RGB 0.1, 0.1, 0.1 — по умолчанию), «Black» (0, 0, 0) и «White» (1, 1, 1). Настройка фиксирует значение по умолчанию для новых проектов и сессий между перезапусками и одновременно немедленно обновляет работающий рендерер Metal. Идентичные опции находятся в меню Viewport → Background (M21, M22, M23), но picker настроек задаёт значение по умолчанию, а меню переключает текущее отображение. Важно для скриншотов и демо-видео: белый фон сильнее выделяет зелёные/синие floaters, тёмный фон лучше для чистых render-захватов.

ГДЕ

Settings → General → Viewport → переключатель «Auto-Rotate After Training». Bound:. По умолчанию: false.

ТЕХНИЧЕСКИ

Запускает непрерывное вращение камеры Viewport вокруг центра сцены сразу после окончания обучения (скорость вращения по умолчанию ~0.3 rad/s). Практически полезно для демо-сессий, A/B-сравнений и для немедленной оценки с обзора 360°, образовались ли «floaters» на краю сцены. Эффект визуально идентичен меню Viewport → Toggle Auto-Rotation (M16, ⌘⌥T), за исключением того, что этот переключатель срабатывает автоматически после окончания обучения, а не вручную. Может быть прерван в любой момент через меню или щелчком в Viewport (пауза вращения). Не влияет на производительность обучения — вращение запускается только после его окончания.

ГДЕ

Settings → General → Training → Live Preview picker. Bound: AppState.trainingConfig.livePreviewInterval. По умолчанию: 0 (Off).

ТЕХНИЧЕСКИ

Определяет интервал итераций, на котором текущий снимок обучения рендерится в 3D Viewport. Четыре дискретных значения: 0 («Off»), 50, 250, 1000 итераций. С активным Live Preview тренер копирует буфер Gaussian с GPU в отдельный render-буфер и триггерит перерисовку Viewport. С «Off» Viewport обновляется только после завершения обучения. Цена производительности: каждые 50 итераций — на ~5–10 % медленнее на M3 Ultra, каждые 250 итераций — ~1–2 % медленнее, каждые 1000 итераций — неизмеримо. Накладные расходы памяти — постоянные ~2 ГБ для snapshot-буфера, независимо от интервала. Значение служит как значение по умолчанию для новых тренировок; после запуска обучения Training Inspector показывает фактическое живое значение запущенной тренировки. На интервале 50 визуальное впечатление — плавный «рост» облака точек, на 1000 выглядит рывками.

ГДЕ

Settings → General → Training → Throttle picker. Bound: AppState.trainingConfig.throttleDelayMs. По умолчанию: 0 (Off).

ТЕХНИЧЕСКИ

Вставляет искусственную задержку в миллисекундах между итерациями обучения. Четыре дискретных значения: 0 («Off»), 2 («Light»), 5 («Moderate»), 10 («Eco»). Назначение: при более долгих тренировках (несколько часов) GPU иначе был бы загружен на 100 %, что приводит к заметно более медленному системному UI (курсор мыши заедает, другие приложения становятся вялыми). Задержка throttle даёт GPU паузы, в которые могут выполняться другие задачи. Цена производительности значительна: при throttle 5 мс типичная 40K-тренировка длится примерно на 50–80 % дольше, чем без throttle. В режиме производительности «Eco» (10 мс) задержка на итерацию больше самой итерации — в 2–3 раза медленнее. При активном throttle под picker появляется примечание: «Throttle is on. Training will be slower than usual.» Само приложение не реагирует заметно лучше — выигрывают только другие приложения.

ГДЕ

Settings → General → Experimental — Outdoor Floater Reduction → переключатель «Sky Masking». Bound: AppState.trainingConfig.skyMaskingEnabled. По умолчанию: false.

ТЕХНИЧЕСКИ

Активирует pre-training сегментацию пикселей неба на основе Apple Vision. Перед стартом обучения для каждой входной камеры через Apple Vision foreground mask (Sky = Background) извлекается область неба и назначается соответствующей камере как per-pixel-маска. Во время обучения вклад loss на пиксель умножается на дополнение к Sky Masking — пиксели неба вносят 0 в градиент, так что Gaussians, проецирующиеся в небо, не получают сигналов оптимизации и поэтому не «уплотняются» и не «ярчают». Существенно снижает floaters (тёмные сгустки в небе) в уличных/дроновых сценах. Стоит ~3 % регрессии L1 в классической 40K-тренировке (см. memory/dev_outdoor-floater-reduction.md). Полезно только для уличных сцен с явно распознаваемым небом; для комнатных сцен или белого фона сегментация неба определяет неправильные области и блокирует валидные сигналы loss. В отличие от других экспериментальных переключателей, значение не запоминается между перезапусками приложения — при следующем старте приложения снова выключено.

ГДЕ

Settings → General → Experimental — Outdoor Floater Reduction → переключатель «Mid-Training Floater Cleanup». Bound:. По умолчанию: false.

ТЕХНИЧЕСКИ

Включает два дополнительных прохода density-control во время Classic 40K-тренировки (предустановка «P4 Quality»): на итерации 20 000 и 30 000. Оба прохода сканируют все Gaussians по трём критериям: (a) очень низкая непрозрачность (по умолчанию 0.005), (b) крошечный screen-space-размер, (c) нет вкладов в loss за последние 1000 итераций. Gaussians, отвечающие всем трём условиям, удаляются. Эффект: ~5–15 % меньше Gaussians в конце обучения, заметно меньше тёмных сгустков в небе для дроновых/уличных сцен. Стоит ~1–3 % регрессии L1 на ближних комнатных сценах, поэтому не включено по умолчанию. Значение запоминается между перезапусками (в отличие от S7). Две итерации очистки (20K, 30K) зашиты жёстко и в настоящее время не могут быть изменены через UI; для более коротких тренировок (напр. P2 Preview 5K) переключатель не имеет эффекта, потому что никогда не достигает отметок итераций. Подробности: memory/dev_outdoor-floater-reduction.md.

ГДЕ

Settings → General → Experimental — Outdoor Floater Reduction → переключатель «Reduce Elongated Gaussians». Bound:. По умолчанию: false.

ТЕХНИЧЕСКИ

Активирует дополнительную регуляризацию анизотропии в loss-функции. Во время оптимизации для каждого Gaussian вычисляется анизотропия как отношение между наибольшей и наименьшей осями масштаба. Если отношение превышает порог (, по умолчанию 10.0), к loss добавляется penalty-член, масштабированный пропорционально превышению. Эффект: игольчатые Gaussians, типичные для cross-hatch- и streak-артефактов в траве и густой листве, либо принудительно приводятся к более округлым формам в ходе обучения, либо удаляются. В обмен — ~6 % регрессии L1 на стандартных комнатных сценах, нет эффекта на строгих сканах объектов. Sweet spot — съёмки полётом дрона над растительностью. Записывает в, сохраняется через. Реализация в optimizer.metal как дополнительный penalty в вычислении градиента. См. примечание в memory проекта: V549d — shipped-версия; более поздняя V549f с более агрессивной регуляризацией масштаба была отменена из-за катастрофической регрессии. Подробности: memory/dev_outdoor-floater-reduction.md и memory/dev_v549f-needle-reduction.md.

ГДЕ

Settings → General → Experimental — Outdoor Floater Reduction → переключатель «Reconstruct Sky Dome». Bound:. По умолчанию: false.

ТЕХНИЧЕСКИ

Активирует pre-training проекцию Sky Dome (V549e MVP). После SfM и перед запуском обучения для каждой входной камеры извлекается shared с S7 маска неба Apple Vision из изображения, пиксели неба un-проецируются с помощью intrinsics камеры на виртуальную сферическую поверхность (радиус по умолчанию — 8× радиус сцены). На этой сфере инициализируется ~5000 новых Gaussians с цветовыми средними из спроецированных пикселей неба, очень большим масштабом (1.0 в единицах сцены) и начальной непрозрачностью 0.95. Эти 5000 Gaussians не являются маской неба в классическом смысле — они тренируются как все остальные, но высокая начальная непрозрачность удерживает их в тонкой оболочке. Результат: для 360°-novel-views в уличных/дроновых сценах появляются реальные цвет неба и облачные структуры вместо тёмных сгустков конфетти. Значение запоминается между перезапусками. Полезно только для уличных сцен с покрытием камер не менее 360°; для чисто объектных съёмок без обзора неба не имеет эффекта. Статус: экспериментальное, более широкая A/B-валидация на большем количестве уличных наборов ещё предстоит.

ГДЕ

Settings → AI Helpers → первая секция → переключатель «AI Helpers enabled». Bound:. По умолчанию: true.

ТЕХНИЧЕСКИ

Главный переключатель над всеми функциями AI Helpers в конвейере. Когда выключен, конвейер импорта и SfM полностью пропускает все этапы ML-предобработки — никаких вызовов Apple Vision, никакой загрузки моделей CoreML, никакого пробуждения NPU. Когда включен, опрашиваются отдельные подпереключатели (S12–S14). Значение запоминается между перезапусками. Затрагивает следующие этапы: (a) предварительный контроль качества кадра перед SfM (S12), (b) обнаружение замыкания петли (S13), (c) auto sky masking как значение по умолчанию для новых тренировок (S14). Важно: когда выключен, три подпереключателя деактивированы и визуально серые. Сноска в нижней части подчёркивает, что все AI Helpers работают строго on-device — никакой загрузки изображений, никакой облачной обработки. Гарантия приватности обеспечивается исключительным использованием фреймворка Apple Vision (локально на Neural Engine) и моделей CoreML, которые поставляются прямо в бандле приложения.

ГДЕ

Settings → AI Helpers → секция Available → переключатель «Frame quality check». Bound:. По умолчанию: true.

ТЕХНИЧЕСКИ

Активирует screener качества кадра (фаза 3.11), который анализирует каждый импортированный кадр перед вызовом SfM. Шаги конвейера на кадр: (a) Laplacian variance-фильтр из Apple Vision (обнаружение размытия — порог ~150), (b) гистограмма-based проверка над-/недо-экспозиции (порог: >5 % пикселей на 0 или 255), (c) blank frame detect (стандартное отклонение < 5 по всем пикселям). Кадры, проходящие все три проверки, пропускаются напрямую. Кадры, не прошедшие хотя бы одну проверку, триггерят модальный диалог подтверждения, который перечисляет каждый проблемный кадр с миниатюрой и причиной и спрашивает, нужно ли его удалить. Важно: никакого автоматического удаления — диалог всегда требуется, окончательное решение остаётся за пользователем. Производительность: ~50 мс на кадр на M3 Ultra, работает параллельно. Когда выключен, все кадры передаются в SfM без проверки. Если мастер (S11) деактивирован, этот переключатель визуально серый и не имеет эффекта. Статус поставки по memory: SHIPPED 2026-05-23.

ГДЕ

Settings → AI Helpers → секция Available → переключатель «Loop closure detection». Bound:. По умолчанию: true.

ТЕХНИЧЕСКИ

Активирует обнаружение замыкания петли на основе feature-print Apple Vision. Для каждого импортированного кадра вычисляется вектор признаков размерностью ~768, представляющий нейронное embedding содержания изображения. Все feature-prints затем попарно сравниваются через cosine-similarity. Пары с similarity > 0.85 и расстоянием по индексам кадров > 50 (т.е. несоседние кадры) идентифицируются как «loop closure candidates» и записываются в sidecar JSONL-файл в папке проекта. Только информационно — импортированная последовательность изображений не модифицируется. Назначение: даёт SfM-решателю (особенно COLMAP) подсказку, что эти кадры кластеризуются в 3D- пространстве. Для нативного SfM информация sidecar пока только документационная; COLMAP использует подсказки внутренне через custom matches-файл (ручная интеграция возможна, не подключается автоматически). Производительность: ~200 мс на кадр на M3 Ultra, работает параллельно. Когда выключен, feature prints не генерируются. Если мастер (S11) деактивирован, визуально серый.

ГДЕ

Settings → AI Helpers → секция Available → переключатель «Auto sky masking». Bound: UserDefaults.standard.bool(forKey: "aiHelpersSkyMaskingDefault") (через custom binding). По умолчанию: false.

ТЕХНИЧЕСКИ

Задаёт значение по умолчанию для настройки Sky Masking из S7 в новых конфигурациях обучения. В отличие от S11–S13, сама настройка Sky Masking живёт на сессии обучения и не запоминается между перезапусками приложения (см. S7). Чтобы UI AI Helpers всё же мог предложить устойчивое значение по умолчанию для «новых тренировок», существует это shadow- значение: оно запоминается между перезапусками и берётся как начальное значение по умолчанию для Sky Masking при настройке новой тренировки (напр. импорт нового проекта). Если мастер (S11) деактивирован, визуально серый.