Tolok Ukur · Lintas platform
MakeWorlds Studio di Tiga Platform: Kualitas Gambar pada Adegan Publik
Dari sembilan eksekusi pada Train, Dr Johnson, dan Playroom, MakeWorlds Studio mencatat rekor lebih tinggi PSNR dan SSIM dan lebih rendah LPIPS dibandingkan nilai referensi makalah penelitian pada Mac, Linux, dan Windows. Laporan evaluasi lintas platform terpisah PSNR spread 0,072–0,230 dB. Bersama-sama, catatan-catatan ini menggambarkan kualitas gambar yang dicapai dan seberapa selarasnya di seluruh sistem yang diuji.
Kualitas gambar di sembilan rekaman eksekusi
Setiap baris merangkum berbagai perbedaan dari nilai makalah penelitian di tiga platform. Setiap kisaran terletak pada arah yang menguntungkan: lebih tinggi PSNR dan SSIM, lebih rendah LPIPS. Kasus-kasus tersebut mencakup pemandangan lokomotif luar ruangan dan dua interior, dinilai melalui kesalahan piksel, struktur lokal, dan jarak persepsi.
| Adegan publik | PSNR ↑ / dB | SSIM ↑ | LPIPS ↓ |
|---|---|---|---|
| Train | +0.108 – +0.185 | +0.0443 – +0.0459 | −0.0652 – −0.0643 |
| Dr Johnson | +0.404 – +0.508 | +0.0105 – +0.0134 | −0.0225 – −0.0169 |
| Playroom | +0.161 – +0.391 | +0.0077 – +0.0098 | −0.0158 – −0.0142 |
Setiap rentang mencakup hasil Mac, Linux, dan Windows untuk satu adegan di bawah protokol perbandingan makalah penelitian. Referensi berasal dari makalah penelitian asli 3DGS; perkiraan kamera dan kumpulan tampilan pengujian berbeda, sehingga nilainya memberikan konteks yang bertentangan dengan literatur. Kondisi perbandingan dan ruang lingkup Bacalah makalah penelitian
Kesepakatan kualitas di seluruh konfigurasi yang diuji
Untuk setiap adegan, seberapa dekat rata-rata kualitas pada sistem yang berbeda? Tabel di bawah ini menggunakan catatan evaluasi lintas platform terpisah dan melaporkan rata-rata platform tertinggi PSNR dikurangi yang terendah. Protokolnya berbeda dengan perbandingan makalah penelitian di atas, sehingga kedua tabel tersebut harus dibaca secara terpisah.
| Adegan publik | Penyebaran lintas platform / dB |
|---|---|
| Train | 0.072 |
| Dr Johnson | 0.104 |
| Playroom | 0.230 |
Ketiga spread PSNR berada dalam toleransi 0,50 dB yang dicatat untuk evaluasi ini. Ini mendukung kesepakatan kualitas untuk adegan, perangkat keras, dan pengaturan yang diuji di sini.
Kondisi dan sumber pengujian
Mac: Apple M4 Max; Linux dan Windows: NVIDIA RTX 4090
Setiap adegan menggunakan Medium, resolusi sumber, dan 30.000 langkah. MakeWorlds Studio memperkirakan kamera dari foto sebelum pelatihan dan menghasilkan rekonstruksi. Hasil berasal dari angkatan 1 Oktober 2026 yang diterbitkan.
Hubungkan angka-angka tersebut ke rekonstruksi
Metrik gambar yang baik di sembilan eksekusi dan spread kecil PSNR mendukung kualitas yang ditunjukkan dalam kasus ini. Artikel adegan individual membuat bukti tersebut terlihat: periksa penomoran, kisi-kisi, dan pagar di Train, atau lemari, pola permadani, dan rak buku di adegan dalam ruangan.
Periksa perbandingan gambar Train · Jelajahi detail dalam rekonstruksi dalam ruangan
Kondisi perbandingan dan ruang lingkup
Ketiga kasus publik ini dipilih karena ketiga metrik tersebut menguntungkan dibandingkan dengan referensi makalah penelitian pada setiap platform yang diuji. MakeWorlds Studio menggunakan kameranya sendiri; perkiraan kamera, rangkaian tampilan pengujian, dan alur lengkap tidak cocok dengan eksperimen makalah penelitian. Oleh karena itu, data tersebut tidak menentukan peringkat algoritme yang terkontrol. Temuan lintas platform berlaku untuk adegan, perangkat keras, dan pengaturan kumpulan ini. Waktu proses, penggunaan memori, adegan lain, dan interval kepercayaan eksekusi-ke-eksekusi berada di luar evaluasi ini.
Laporan teknis dan data
Laporan teknis menyajikan alur kerja rekonstruksi, protokol evaluasi, serta hasil dan sumber per platform untuk pemeriksaan lebih lanjut.
Baca laporan teknis MakeWorlds