Глава 7 — Встроенные предустановки качества

ГДЕ

Инспектор → секция Presets → группа «Classic» → запись «Quick». UUID-суффикс …001.

ТЕХНИЧЕСКИ

Диагностическая предустановка с 1 000 итераций, классическая (адаптивная) стратегия Densification и масштаб разрешения тренировки 0.25× (входное изображение уменьшается до 25 % перед тренировкой). Не предназначена для выдачи сцены, а лишь для быстрого определения того, проявляет ли установка (позы камер, облако точек, серия изображений) вообще какое-либо осмысленное движение в значениях loss. На M3 Ultra обычно менее 30 секунд на 50–200 изображениях. Малое разрешение скрывает реальное качество изображения, но удерживает расход памяти и затраты на рендеринг очень низкими. Также автоматически выбирается как значение по умолчанию при первом запуске, если система имеет менее 10 ГБ ОЗУ.

ГДЕ

Инспектор → секция Presets → группа «Classic» → запись «Preview». UUID-суффикс …002.

ТЕХНИЧЕСКИ

5 000 итераций Classic Densification, масштаб разрешения 0.5×, удвоенные коэффициенты обучения по сравнению со стандартом. Densification (clone + split) активна первые 2 500 итераций, затем только pruning. Предустановка по умолчанию для систем с ≥ 10 ГБ ОЗУ. На M3 Ultra обычно от 90 секунд до 3 минут для сцены из 200 изображений. Даёт пригодное представление о геометрии и позах камер, но текстуры заметно мягкие — обойти масштаб 0.5× при дальнейшей тренировке с P3 или P4 напрямую не получится, поскольку коэффициенты обучения откалиброваны под половинное разрешение.

ГДЕ

Инспектор → секция Presets → группа «Classic» → запись «Balanced». UUID-суффикс …005.

ТЕХНИЧЕСКИ

20 000 итераций Classic Densification на полном разрешении. Densification идёт первые 15 000 итераций, начиная с итерации 3 000 с интервалом densify 100. Эмпирически «sweet spot» из задокументированных тренировочных сессий: при классическом Densification на Horse Full и Truck L1 loss стабилизируется между итерациями 18 000 и 22 000, более долгая тренировка не приносит существенного улучшения относительно Quality (P4). На M3 Ultra обычно 30–60 секунд на 200 изображениях, 5–8 минут на 1 000+ изображениях.

ГДЕ

Инспектор → секция Presets → группа «Classic» → запись «Quality». UUID-суффикс …003.

ТЕХНИЧЕСКИ

35 000 итераций Classic Densification с V546 «Opacity Decay» (HTGS, Eurographics 2025): после каждого цикла densify прозрачность всех существующих Gaussians умножается на коэффициент < 1.0, что надёжно удаляет ставшие неактивными при pruning Gaussians и тем самым даёт на 14 % лучший L1 loss при том же количестве итераций, чем классический прогон на 35 000. SSIM-loss включён (ssimWeight=0.05). На M3 Ultra обычно 2–4 минуты на 200 изображениях. Достигает финального L1 ≈ 0.023 на NeRF-Blender (Lego, Chair, Drums) — лучший Classic-вариант из 560+ задокументированных экспериментов. Примечание: требуется ~3–5 ГБ памяти GPU; на системах с 8 ГБ безопасный выбор — P3.

ГДЕ

Инспектор → секция Presets → группа «MCMC» → запись «Preview». UUID-суффикс …006.

ТЕХНИЧЕСКИ

60 000 итераций MCMC Densification (3DGS-MCMC, NeurIPS 2024) с ограничением 100 000 Gaussians. MCMC заменяет эвристическую логику clone/split марковской цепью Монте-Карло для перерасположения: мёртвые Gaussians перемещаются через выборку глубин со сглаживанием сигмоидой, что даёт контролируемое и воспроизводимое количество Gaussians. Ограничение жёстко ограничивает максимум на 100K — это экономит память и время рендеринга, но стоит детализации. На M3 Ultra обычно 5–8 минут на 200 изображениях. Подходит как «тест работоспособности MCMC» — помогает оценить, имеет ли смысл переход с Classic на MCMC, прежде чем вкладывать больше времени в P6 или P7.

ГДЕ

Инспектор → секция Presets → группа «MCMC» → запись «Balanced». UUID-суффикс …007.

ТЕХНИЧЕСКИ

120 000 итераций MCMC с ограничением 150 000 Gaussians. Средний уровень MCMC — почти финальное число Gaussians как у P7 Quality, но только 60 % итераций. Эмпирически L1 loss в задокументированных тренировочных сессиях составляет 0.026–0.028 на Horse Full, по сравнению с P7 с 0.0246 — то есть примерно на 7 % выше, но половина времени ожидания. На M3 Ultra обычно 8–15 минут на 200 изображениях. Использует процедуру, масштабирующую эффективное ограничение Gaussians по плотности точек входного облака SfM (см. T75 в главе 6).

ГДЕ

Инспектор → секция Presets → группа «MCMC» → запись «Quality». UUID-суффикс …004.

ТЕХНИЧЕСКИ

200 000 итераций MCMC с ограничением 150 000 Gaussians, SSIM loss 0.05, спад шума MCMC по 80 % итераций. Лучший single-run L1 в 560+ экспериментах: 0.0238 на Horse Full, среднее по 3 прогонам 0.0246 (по сравнению с P4 0.0230 на той же сцене). MCMC даёт на 71 % меньше Gaussians (150K против ~524K) — решающий фактор, если результат планируется доставлять в веб, поскольку меньшее облако даёт заметно меньшие файлы экспорта. Время тренировки на M3 Ultra обычно 20–35 минут на 200 изображениях; на наборах из 1 000+ изображений скорее 1–2 часа. Лучший выбор, когда требуется максимальное качество изображения при минимальном итоговом размере.

ГДЕ

Инспектор → секция Presets → группа «Scene-Class» → запись «Render (3D)». UUID-суффикс …700.

ТЕХНИЧЕСКИ

Scene-Class-предустановка для синтетических / CGI-подобных сцен (NeRF-Blender, Mip-NeRF 360 Flowers, тестовые наборы, отрисованные в Blender). Q7 BayesOpt sweep (Trial T10 на flowers, Seed 7, бюджет 20) определил: mcmcMaxGaussians=1 189 511, mcmcCapMultiplier=2.98, ssimWeight=0.051, densifyGradThreshold=3.34e-06, mcmcNoiseScale=5.61e-05. Δ +0.36 dB PSNR по сравнению с базовым Quality MCMC (17.67 → 18.03). Mip-Splatting сознательно выключен (Q1.5-вердикт «closed no-win» 2026-05-25), Sky-Dome тоже выключен (у синтетических сцен нет реального неба). Главный рычаг — в 8 раз большая верхняя граница Gaussians — синтетические сцены с чистой альфой и плотными текстурами сильно реагируют на повышенную плотность. Время тренировки на 200 изображениях примерно как у P7.

ГДЕ

Инспектор → секция Presets → группа «Scene-Class» → запись «Outdoor (tuned)». UUID-суффикс …701.

ТЕХНИЧЕСКИ

Scene-Class-предустановка для уличных съёмок с реальным небом и большой глубиной (Mip-NeRF 360 Bicycle/Garden, ETH3D Tunnel, полёты дронов). Q7 BayesOpt sweep (Trial T0 на bicycle, Seed 7, бюджет 10) определил: mcmcMaxGaussians=1 250 744, mcmcCapMultiplier=5.32, ssimWeight=0.082, skyDomeRadiusMultiplier=59.0. Δ +1.40 dB PSNR по сравнению с Quality MCMC (21.66 → 23.06) — все 9 действительных прогонов на bicycle перешагнули порог +1.0 dB. Уличные сцены крайне сильно реагируют на повышенный бюджет Gaussians (масштабированная глубина) и на V549e Sky-Dome (сферически спроецированные пиксели неба вокруг сцены). Множитель ограничения 5.32 позволяет MCMC-перерасположению агрессивнее выбирать в удалённых участках изображения. Mip-Splatting сознательно выключен (вердикт Q1.5: на уличных сценах он даже стоит PSNR). Рекомендация в UI с суффиксом «(tuned)» — по сравнению с не настроенным аналогом Indoor скачок качества более чем вчетверо больше.

ГДЕ

Инспектор → секция Presets → группа «Scene-Class» → запись «Indoor». UUID-суффикс …702.

ТЕХНИЧЕСКИ

Scene-Class-предустановка для помещений (Mip-NeRF 360 Bonsai/Kitchen/Room, Deep Blending playroom/drjohnson, ETH3D Storage Room). Q7 BayesOpt sweep (Trial T6 на bonsai, Seed 7, бюджет 8) определил: mcmcMaxGaussians=669 215, mcmcCapMultiplier=1.76, densifyGradThreshold=1.67e-06, pruneOpacityThreshold=0.0142, ssimWeight=0.171. Δ +0.33 dB PSNR по сравнению с Quality MCMC (29.63 → 29.96). 3/8 прогонов перешагнули порог +0.2 dB, 8/8 действительных (без застоя благодаря защите по mtime). Помещения реагируют примерно вдвое слабее уличных — Δ +0.33 против +1.40 dB — при примерно вдвое меньшем бюджете Gaussians (670K против 1.25M). Причина: ограниченная стенами геометрия насыщается раньше; больше Gaussians впустую тратится на плоские поверхности стен. Множитель ограничения 1.76 сознательно выбран консервативно, чтобы избежать коллапса MCMC (явление из v1.4.3). Sky-Dome и Mip-Splatting оба выключены.