3つのプラットフォームで見るMakeWorlds Studio：公開シーンの画質評価

9 回の記録された実行全体の画質

各行は、3 つのプラットフォームにわたる研究論文の値との差異の範囲を要約しています。すべての範囲は好ましい方向にあります: より高い PSNR と SSIM、より低い LPIPS。ケースは屋外の機関車シーンと 2 つの車内をカバーしており、ピクセル エラー、局所構造、知覚距離を通じて評価されています。

各範囲は、研究論文比較プロトコルに基づく 1 つのシーンの Mac、Linux、および Windows の結果をカバーします。参考文献は元の 3DGS 研究論文からのものです。カメラの推定値とテストビューのセットは異なるため、値は文献に対するコンテキストを提供します。 比較条件と範囲 論文を読む

テストされた構成全体にわたる品質の一致

各シーンについて、さまざまなシステムの品質平均はどれくらい近いですか?以下の表は、別のクロスプラットフォーム評価記録を使用し、最高のプラットフォーム平均 PSNR から最低の平均を引いたものを報告しています。そのプロトコルは上記の研究論文の比較とは異なるため、2 つの表を別々に読む必要があります。

3 つの PSNR スプレッドはすべて、この評価で記録された 0.50 の dB 許容範囲内に収まります。これは、ここでテストされたシーン、ハードウェア、設定の品質の一致をサポートします。

数字を再構成に結びつける

9 回の実行にわたる良好な画像メトリクスと、記録された小さな PSNR スプレッドは、これらのケースで実証された品質を裏付けています。個々のシーンの記事により、その証拠が目に見えるようになります。Train の番号付け、格子、手すり、または屋内シーンのキャビネット、敷物パターン、本棚を検査します。

Train 画像の比較を調べる · 屋内の再現で細部を観察する

比較条件と範囲

テスト済み 2026-10-01

この3つの公開シーンは、テストしたすべてのプラットフォームで3つの指標がいずれも論文の参照値より良好だったため選ばれました。MakeWorlds Studioは独自のカメラ推定値を使い、カメラ推定、テスト視点の集合、処理全体を論文の実験と同じ条件にはそろえていません。そのため、これらのデータから条件を統制したアルゴリズムの優劣は判断できません。プラットフォーム間の結果は、この評価で用いたシーン、ハードウェア、設定に限られます。実行時間、メモリ使用量、他のシーン、反復実行間の信頼区間は評価対象外です。

技術レポートとデータ

技術レポートでは、再構築ワークフロー、両方の評価プロトコル、プラットフォームごとの結果とさらなる検査のためのソースが提供されます。