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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.

L'équipe MakeWorlds Studio ·

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.

Train 车头与车身的 MakeWorlds Studio 渲染图
Photographie originale de la même vue avant et carrosserie du Train
Photo originaleRendu MakeWorlds Studio

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.

Train 斜向全景的 MakeWorlds Studio 渲染图
Photographie originale du même point de vue oblique Train
Photo originaleRendu MakeWorlds Studio

Mac · view-000057 · Aperçu oblique

La vue oblique montre la disposition des locomotives, la direction des voies et le devant rayé du sujet principal.

Train 侧面纹理的 MakeWorlds Studio 渲染图
Photographie originale du même point de vue latéral Train
Photo originaleRendu MakeWorlds Studio

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.

MakeWorlds Studio 渲染中的车身标识局部
Les mêmes marques corporelles sur la photographie originale
Numérotation, grilles et variation de peinture

MakeWorlds Studio 渲染中的台阶与栏杆局部
Les mêmes marches et garde-corps sur la photographie originale
Marches, garde-corps et pièces superposées

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.

Train · Medium · 30 000 étapes · Moyennes sur toutes les vues de test évaluées
Δ = MakeWorlds Studio − document de recherche. Un PSNR / SSIM plus élevé et un LPIPS inférieur sont meilleurs.
RésultatPSNR ↑ / dBSSIM ↑LPIPS ↓
3DGS document de recherche (rapporté)21.0970.80200.2180
MakeWorlds Studio · Mac21.227Δ +0.1300.8463Δ +0.04430.1537Δ −0.0643
MakeWorlds Studio · Linux21.282Δ +0.1850.8479Δ +0.04590.1528Δ −0.0652
MakeWorlds Studio · Windows21.205Δ +0.1080.8468Δ +0.04480.1530Δ −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

Testé

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.