Destek

iPhone için RadianceCap

RadianceCap, RadianceKit için sensör açısından zengin sahnelerin yakalanmasına rehberlik eder. Yeni yakalamalar, iOS 17 veya üzerini çalıştıran LiDAR özellikli iPhone gerektirir. LiDAR bulunmayan cihazlarda, mevcut yakalamaları incelemek ve paylaşmak için sahne kitaplığını açmaya devam edebilirsiniz.

Önce iPhone'de bir sahne kalır. Bunu Paylaşım, AirDrop veya Dosyalar aracılığıyla aktarabilir veya Ayarlar'da isteğe bağlı özel iCloud senkronizasyonunu etkinleştirebilirsiniz. 3D eğitimi, desteklenen bir Mac'te RadianceKit'yi kullanır.

RadianceCap'de hareket, örtüşme, uyarı sembolü ve gizlilikle ilgili temel rehberlik için **Ayarlar → Yardım → Yakalama Kılavuzunu Göster**'i açın.

Kullanıcı Kılavuzu

Tam kullanıcı kılavuzu, içe aktarma, eğitim, görünüm, düzenleme, dışa aktarma ve klavye kısayollarını kapsar.

Kullanım Kılavuzunu Okuyun | PDF olarak indir

---

Sıkça Sorulan Sorular

Hangi donanıma ihtiyacım var?

macOS 26 Tahoe veya üzeri yüklü bir Apple Silicon Mac (M1, M2, M3 veya M4). Gaussian Splatting eğitimi, Apple Silicon'un Metal GPU hesaplama yeteneklerini gerektirdiğinden Intel Mac'ler desteklenmez.

Kaç fotoğraf kullanmalıyım?

En iyi sonuçları elde etmek için, nesnenin etrafında farklı açılardan çekilmiş 10 ila 50 fotoğraf kullanın. Ardışık görüntüler arasında en az %60 örtüşme olduğundan emin olun. Daha fazla görüntü genellikle daha iyi kalite üretir ancak işlem süresini artırır.

Fotoğraf yerine video kullanabilir miyim?

Evet. Uygulamaya bir MP4 veya MOV dosyası bırakın; RadianceKit kareleri otomatik olarak çıkaracaktır. Saniyede kaç karenin kullanıldığını kontrol etmek için örnekleme yoğunluğunu ayarlayabilirsiniz.

Eğitim ne kadar sürer?

Görüntü sayısına, çözünürlüğe ve kalite ön ayarına bağlıdır. 30 görüntü üzerinde Dengeli bir ön ayar (20.000 yineleme) M1 Pro'da genellikle 2 ila 5 dakika sürer. Kalite ön ayarı yaklaşık iki kat daha uzun sürer.

Klasik ve MCMC arasındaki fark nedir?

Klasik yoğunlaştırma, 3D Gaussian Splatting kağıdındaki orijinal klonlama/bölme/budama yaklaşımını kullanır. Daha hızlı ve iyi ayarlanmış. MCMC (Markov Chain Monte Carlo), NeurIPS 2024 makalesindeki Stokastik Gradyan Langevin Dinamiği'ni kullanıyor. Yaklaşık %70 daha az Gaussian üretir, bu da dosya boyutlarının daha küçük olmasına neden olur, ancak eğitilmesi daha uzun sürer.

Sahnemde yüzen nesneler var. Bunu nasıl düzeltebilirim?

Yerleşik Gauss düzenleyicisini kullanın. Düzenleme moduna girmek için Sekme tuşuna basın, yapıları fırçayla boyayla seçin ve bunları kaldırmak için Sil tuşuna basın. Cmd+Z ile geri alabilirsiniz.

---

Hata Bildirin

Lütfen şunu ekleyin

• Sorunun açıklaması
• Yeniden oluşturma adımları
• MacOS sürümünüz ve Mac modeliniz
• Kullandığınız resim sayısı veya video uzunluğu

---

Bir Özellik İsteyin

RadianceKit'nin ne yapmasını istediğinizi ve onu nasıl kullanacağınızı açıklayın.

---

İletişim

Diğer sorularınız için info@kindler-dev.de adresinden iletişime geçin.