gs-engine viewer

cactus デモ (13.9万粒, SH deg3)。SH次数・粒サイズ・不透明度の調整、.ply / .bin のドラッグ＆ドロップ読み込み。

室内スキャン (23.6万粒) を家具単位でスプラット紐付け。家具ごとに表示/非表示をトグル。

Blender→3DGS パイプライン成果物 (gstest1 反射除去マット SH0 版, 40.2万粒) を LOD ツリーの予算付きカットでストリーミング描画。近い・見えているノードだけをフェッチし、届くまで親の粗い表現で描くプログレッシブ表示。Fly モード付き。

同じ gstest1 タワーを 1024px / 353 視点 (周回 260 + 歩行者目線 93) で学習した高画質版 (192.2万粒, SH0, 56 ノード / 38.6MB)。バルコニー・窓枠・ルーバーに加え、歩行時の足元 — 舗装のタイル割り・基壇・庇の裏 — まで解像する。予算はデバイス既定 (デスクトップ 150万粒 / モバイル 50万粒)。Fly モード付き。

同じ gstest1 のアプローチ〜エントランス前 (28m 四方) を「面スキャンリグ」— 壁・床の各面に 2.5m の距離で正対する 616 視点 + 通路を見通す文脈 162 視点 — で学習し直した最新版 (300万粒, SH0, 110 ノード / 64MB)。従来の周回・歩行グリッド学習では両脇の石壁に出ていた繊維状のノイズ (針状スプラットの霧) が消え、割肌石の段積み・目地・舗装のタイル割りまで読める。歩行者の目の高さから開始。Fly モード付き。

gstest1 の街区全体を含むフルシーン版 (34.0万粒, SH0)。同じ LOD ストリーミングで広域シーンを予算 150万粒で表示。Fly モード付き。

学習時の init 条件が違う cube 2 モデル — A: 全表面 init (基準) と B: 可視面のみ init (殻) — を同一視点で切り替えて比較。視点は切替後も引き継がれる。