Tekoälyä paikallisesti käyttävät mallinnustekniikat
Lisää hallintaa 3D-datan käsittelyyn paikallisesti – Gaussian Splatting omalla koneella
Gaussian Splatting -tekniikkaa ei tarvitse käyttää vain pilvipohjaisissa palveluissa. Kun menetelmä ajetaan omalla tietokoneella, yrityksellä on täysi kontrolli 3D-datasta, minkä ansiosta tietoturva paranee ja mahdollisuudet tekniikan räätälöintiin laajenevat. Tämä voi olla merkittävä etu silloin, kun halutaan säilyttää aineisto omissa käsissä tai integroida 3D-mallinnus osaksi yrityksen omaa tuotantoprosessia.
Tällä sivulla saat yleiskuvan, mitä paikallisen asennuksen vaatimat laitteisto- ja ohjelmistoresurssit ovat, miten itse asennusprosessi etenee ja millaisia haasteita se voi sisältää. Käymme myös läpi, millaisin tavoin paikallinen Gaussian Splatting -ympäristö voi tuoda kustannustehokkuutta ja uusia mahdollisuuksia 3D-datan hyödyntämiseen.
Lähde mukaan syventymään 3D-datan käsittelyyn ja löydä juuri sinun yrityksellesi sopiva tapa hyödyntää Gaussian Splatting -tekniikkaa!
-
Tekoälyä paikallisesti käyttävät mallinnustekniikat - case Gaussian Splatting
Tutustu tekniikkaan tarkemmin täällä
Paikallisesti asennettava Gaussian Splatting tarjoaa lisää hallintaa
Gaussian Splatting -tekniikkaa voidaan hyödyntää paikallisesti omalla tietokoneella ilman erillisiä pilvipohjaisia sovelluksia. Tämä avaa mahdollisuuden käsitellä 3D-dataa täysin käyttäjän omassa hallinnassa, mikä voi olla hyödyllistä esimerkiksi silloin, kun halutaan säilyttää aineisto yrityksen sisällä tai tarvitaan erityisiä säätömahdollisuuksia. Tällaisen järjestelmän käyttöönottaminen on kuitenkin teknisempi prosessi, joka edellyttää hieman enemmän perehtymistä ja laitteistoresursseja.
Ensimmäiseksi tarvitaan riittävän tehokas tietokone, jossa on riittävän tehokas näytönohjain (GPU) ja riittävästi muistia suurten 3D-tiedostojen käsittelyyn. Lisäksi on asennettava tarvittavat ohjelmistokomponentit, kuten komentosarjapohjaisia työkaluja ja kirjastoja, joilla Gaussian Splatting -algoritmit voidaan suorittaa. Tämä prosessi ei yleensä ole “asennus yhdellä napin painalluksella” -tyyppinen, vaan sisältää usein komentorivillä suoritettavia toimenpiteitä, asetustiedostojen säätämistä ja mahdollisesti useiden erillisten komponenttien yhdistämistä.
Kun järjestelmän saa toimimaan, pystytään käsittelemään käyttäjän omaa kuvamateriaalia ilman kolmannen osapuolen palveluja. Järjestelmään voi esimerkiksi syöttää käyttäjän kameralla ottamia kuvia tai drone-lennokin avulla tallennettua videomateriaalia, ja luoda niistä 3D-malleja Gaussian Splatting -menetelmän avulla. Tämän ansiosta saadaan käyttöön kaikki algoritmin tarjoamat säätömahdollisuudet: voidaan optimoida mallin tarkkuutta, kokeilla erilaisia parametreja tai yhdistellä aineistoja eri lähteistä käyttäjän haluamalla tavalla.
Vaikka paikallinen asennus ja käyttö on työläämpää ja vaatii perehtymistä, se tarjoaa myös enemmän joustavuutta. Sen avulla voi automatisoida mallinnusprosessin omaan tuotantoputkeen, varmistaa datan säilymisen vain omilla palvelimilla tai tehdä kokeiluja, jotka pilvipohjaisilla ratkaisuilla olisivat mahdottomia tai kalliita. Lopputuloksena voidaan saada aikaan entistä täsmällisempiä ja käyttäjän omien tarpeitten mukaisesti viritettyjä 3D-malleja, joita voi hyödyntää esimerkiksi pk-yrityksen markkinoinnissa, suunnittelussa tai muissa hankkeissa.
-
Raportti paikallisen Gaussian Splatting -järjestelmän asennusyrityksistä
Paikallisesti asennettavan Gaussian Splattingin tarkoituksena oli tarjota lisää hallintaa - mutta kävikö sittenkään niin...?
Hankkeen aikana tavoitteenamme oli kokeilla Gaussian Splatting -tekniikan hyödyntämistä omilla tietokoneillamme ilman pilvipohjaisia palveluita. Tarkoituksenamme oli asentaa ja ajaa kyseinen tekoälyjärjestelmä paikallisesti XR-laboratorion laitteistolla. Toivoimme näin saavuttavamme täyden hallinnan 3D-datan käsittelyyn ja pääsevämme testaamaan tekniikan tarjoamia säätömahdollisuuksia käytännössä.
Toteutusyrityksessämme hyödynsimme julkisesti saatavilla olevaa GitHub-projektia (https://github.com/jonstephens85/gaussian-splatting-Windows), jonka dokumentaation pohjalta lähdimme rakentamaan ympäristöä. Työ alkoi XR-laboratorion tietokoneista, joissa oli riittävästi laskentatehoa sekä soveltuvat näytönohjaimet. Valitettavasti käyttöönottoprosessi osoittautui kuitenkin selvästi odotettua haastavammaksi:
Asennusprosessin monimutkaisuus
Tarvittavien kirjasto- ja työkalukokonaisuuksien asentaminen ja konfigurointi ei ollut helppoa. “Asenna ja suorita” -tyyppisen käyttöönoton sijaan jouduimme ratkomaan useita riippuvuuksia, suorittamaan komentorivityökaluilla useita erillisiä vaiheita sekä säätämään asetustiedostoja. Ongelmatilanteissa ei aina löytynyt selkeitä ratkaisuja dokumentaatiosta, ja loputtomat yritykset testata eri versioita aiheuttivat merkittävää ajanmenetystä.
Yhteensopivuusongelmat laitteistojen välillä
Yritimme asentaa järjestelmää useilla eri työasemilla, useilla eri tavoilla. Huolimatta käytettävissä olleesta tehokkaasta laitteistosta törmäsimme toistuvasti ongelmiin, jotka liittyivät muun muassa näytönohjainten ajureihin, CUDA-versioihin sekä muihin GPU-laskentaa hyödyntäviin rajapintoihin. Vaikka pystyimmekin ajoittain etenemään asennusprosessissa, emme saaneet järjestelmää toimimaan kunnolla edes testitasolla.
Rajoitettu aikataulu ja resurssit
Vaikka periaatteessa ongelmiin voisi kaivautua syvemmälle ja käyttää enemmän aikaa konfigurointiin, hankkeelle varatut resurssit ja aikataulu eivät riittäneet lopullisen toimivan asennuksen saavuttamiseen. Emme voineet käyttää rajattomasti aikaa syvälliseen ongelmanratkaisuun ja kehittäjien kanssa kommunikointiin tai muihin täsmällisiin tukitoimiin.