RealityCaptureでのアライメント時のRAM不足対策｜簡単手順を解説

RealityCaptureでのアライメント作業におけるRAM使用量についてのQuickTipをご紹介します。このチュートリアルでは、アライメント時に必要となるRAMの計算方法や、RAM使用量を抑えるための具体的な手順を解説します。

解説動画は全編英語で公開されていますので、YouTubeの自動翻訳機能と字幕をご活用ください。

RAM使用量の計算方法

RealityCaptureでアライメントを行う際、RAMの必要量は以下の計算式で求めることができます

必要RAM量 (バイト) = アライメントする画像の枚数 × Max features per image × 200

デフォルト設定では、「Max features per image」の値は40,000に設定されています。

例えば

このように、画像枚数が多くなるほど必要なRAM量も増加します。

もし、アライメントする画像が多すぎてRAMが不足してしまう場合でも、新しいRAMを購入しなくても大丈夫です。以下の方法で問題を解決できます：

「Max features per image」の値を減らす
- RAM使用量を抑えるために、この値をデフォルトの40,000から減らすことが可能です。ただし、画像のクオリティやアライメントの精度に影響する可能性があるため、注意して調整してください。
画像をグループに分割してアライメントを行う
- 画像枚数が多い場合、以下の手順で画像を分割して作業を進めることができます：
  ステップ1: グループ1の画像をアライメント
  - 画像を半分に分け、グループ1をアライメントします。
  - アライメントが完了したら、「Alignment」→「Export Registration」で登録データを保存します（例：「alignment_group1」）。
- ステップ2: グループ2の画像をアライメント
  - 新しいプロジェクトを作成し、グループ2の画像をアライメントします。
  - 同じように登録データをエクスポートします（例：「alignment_group2」）。
- ステップ3: 両グループを統合
  - 新しいプロジェクトを作成し、保存した登録データをインポートします。
  - 両方のコンポーネントが表示されるので、再度アライメントを実行します。
  - これにより、必要なRAM量を抑えつつ、すべての画像を1つのコンポーネントとして統合することができます。

RealityCaptureで大量の画像をアライメントする際、RAMが不足しても心配する必要はありません。

これらの方法を活用することで、限られたリソースでも効率的に作業が進められます。ぜひ一度お試しいただき、そのパフォーマンスを体感してください。

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