实测 · 跨平台
精选公开场景，Mac、Windows、Linux 三平台实测
精选 Train、Dr Johnson 与 Playroom 三个公开场景，展示九次运行的图像质量与跨平台表现。
三个精选场景的质量表现
这三个场景在三个平台的 PSNR、SSIM、LPIPS 均优于论文引用基线。
| 公开场景 | 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 |
本页展示三个精选公开场景。数值范围覆盖各场景的 Mac、Linux、Windows 结果，采用论文对比口径。 查看论文
三个平台之间的差异
三个精选公开场景各运行三个平台。下表比较平台之间的测试集均值，采用独立的跨平台口径。
| 公开场景 | 跨平台差异 / dB |
|---|---|
| Train | 0.072 |
| Dr Johnson | 0.104 |
| Playroom | 0.230 |
本轮跨平台 PSNR 差异均在登记的 0.50 dB 容差内。跨平台评测口径与论文对比口径分别呈现。
测试条件与数据来源
Mac：Apple M4 Max；Linux、Windows：NVIDIA RTX 4090
三个场景均使用 Medium 档、原始分辨率及 30,000 步训练。产品从照片自行求解相机，再完成训练与交付。