Référence · Tanks and Temples
Reconstruire Train : 301 photos, trois plateformes
Les 301 photos d'entrée ont été enregistrées dans l'exécution Mac enregistrée de Train. La reconstruction conserve les numéros de locomotive lisibles, les divisions de panneaux et les garde-corps. Sur Mac, Linux et Windows, chaque exécution enregistre des valeurs PSNR et SSIM supérieures et inférieures LPIPS aux valeurs correspondantes dans le document de recherche original 3DGS. Les comparaisons ci-dessous relient ces résultats aux détails visibles de la scène.
Inspectez la reconstruction sous trois points de vue
Ces couples référence/rendu proviennent de la même évaluation Mac. Commencez par l’avant et la carrosserie, passez à la vue oblique pour une disposition plus large, puis inspectez le côté. Déplacez le séparateur pour comparer les caractéristiques individuelles, avec la photo de référence à gauche et le rendu à droite.


Mac · view-000009 · Avant et corps
Les numéros 713, les joints des panneaux, les grilles de ventilation et les marches d'entrée restent identifiables dans la vue reconstituée.


Mac · view-000057 · Aperçu oblique
La vue oblique montre la disposition des locomotives, la direction des voies et le devant rayé du sujet principal.


Mac · view-000249 · Texture latérale
Les grands lettrages, les grilles et la longue main courante sont conservés sur le côté, ainsi que les variations visibles de la peinture patinée.
Des marquages peints aux garde-corps étroits
Les chiffres et les lettres constituent des références de texture utiles. Les grilles et les joints des panneaux exposent une structure répétée, tandis que les marches et les garde-corps présentent des contours étroits et des parties qui se chevauchent. Ensemble, ils démontrent les détails conservés à plusieurs échelles dans la forme globale de la locomotive.




Les deux gros plans utilisent la vue de face et du corps, avec le même recadrage et le même grossissement appliqués à la référence et au rendu.
Métriques d'image sur trois plateformes
Chaque plate-forme testée enregistre des valeurs PSNR et SSIM supérieures et inférieures LPIPS aux valeurs rapportées dans le document de recherche. LPIPS est de 29,5 % à 29,9 % inférieur dans ces exécutions. Il mesure la distance entre les caractéristiques perceptuelles de l'image, de sorte que le pourcentage décrit une réduction de cette métrique ; il ne s'agit pas d'un gain en pourcentage de la qualité de l'image perçue.
| Résultat | PSNR ↑ / dB | SSIM ↑ | LPIPS ↓ |
|---|---|---|---|
| 3DGS document de recherche (rapporté) | 21.097 | 0.8020 | 0.2180 |
| MakeWorlds Studio · Mac | 21.227Δ +0.130 | 0.8463Δ +0.0443 | 0.1537Δ −0.0643 |
| MakeWorlds Studio · Linux | 21.282Δ +0.185 | 0.8479Δ +0.0459 | 0.1528Δ −0.0652 |
| MakeWorlds Studio · Windows | 21.205Δ +0.108 | 0.8468Δ +0.0448 | 0.1530Δ −0.0650 |
Les valeurs de référence sont les résultats en 30 000 étapes dans les tableaux 7 à 9 en annexe du document de recherche original 3DGS. Le tableau couvre toutes les vues de test. MakeWorlds Studio estime ses propres caméras et sa configuration de comparaison diffère de l'expérience du document de recherche. Conditions et portée de la comparaison Lire le document de recherche · Tanks and Temples
Conditions et sources des tests
- Entrée
- 301 photos d'entrée ; tous enregistrés dans l'exécution Mac enregistrée
- Paramètres
- Niveau moyen, résolution source, 30 000 étapes
- Matériel
- Mac : Apple M4 Max ; Linux et Windows : NVIDIA RTX 4090
- Évaluation Mac
- 19 vues de test fixes, utilisant des caméras résolues par le produit.
- Images
- Vues de test Mac sélectionnées view-000009, view-000057 et view-000249, associant des rendus et des photographies originales de la même évaluation.
Ce que démontre cette affaire
Cette exécution Train relie l'enregistrement complet des photographies d'entrée à une reconstruction dont les nombres, la structure du corps et les composants étroits peuvent être vérifiés par rapport aux images source. Les résultats des trois plateformes soutiennent la même direction positive dans les métriques d’image. Pour les travaux d’enregistrement de scènes, ces correspondances individuelles fournissent des preuves concrètes de l’apparence et de la disposition du sujet reconstruit.
Train est un cas positif sélectionné dans ce lot d'évaluation. Les estimations de la caméra, les ensembles de vues de test et le pipeline complet n'étaient pas adaptés au document de recherche, de sorte que les deltas fournissent un contexte littéraire plutôt qu'un classement d'algorithme contrôlé. Cet article évalue la fidélité de l'image ; la qualité du mouvement de la caméra, la précision dimensionnelle et les performances d'exécution nécessitent des contrôles distincts. La végétation lointaine et la texture fine du sol montrent encore un adoucissement dans les paires d'images.