<div class="key-takeaways"><ul><li>สร้างขั้นตอนการทำงานแปลงวิดีโอและภาพถ่ายเป็นโมเดลสามมิติที่สอดคล้องกัน</li><li>ควบคุมการเติบโตของ KV-cache และการใช้หน่วยความจำ GPU ได้อย่างมีประสิทธิภาพ</li><li>แปลงค่าพยากรณ์ความลึกและมุมมองเป็นพิกัดวิถีและจุดพิกัดโลกที่ผ่านการกรอง</li><li>สนับสนุนการทดลองแบบ windowed inference และการตรวจสอบผ่าน Viser</li></ul></div><p>บทความนี้เป็นการสรุปขั้นตอนการทำงานแบบครบถ้วนสำหรับการแปลงชุดภาพถ่ายหรือวิดีโอที่มีลำดับ ให้กลายเป็นภาพสร้างขึ้นใหม่สามมิติที่มีความสอดคล้องทางพื้นที่ ระบบนี้ใช้สถาปัตยกรรมแบบสตรีมมิ่งของ LingBot-Map เพื่อประมวลผลเฟรมข้อมูลได้อย่างคล่องตัว พร้อมทั้งควบคุมการใช้หน่วยความจำ GPU, อัตราความหนาแน่นของคีย์เฟรม และต้นทุนการปรับปรุงตำแหน่งมุมกล้องได้อย่างแม่นยำ</p><p>ผู้ใช้งานสามารถแปลงค่าการทำนายตำแหน่งและระยะความลึกของโมเดล ให้กลายเป็นข้อมูลพารามิเตอร์กล้องทั้งภายในและภายนอก พิกัดวิถีการเคลื่อนที่ รวมถึงจุดพิกัดในโลกที่ผ่านการกรองค่าความเชื่อมั่นแล้ว ก่อนที่จะตรวจสอบความถูกต้องของเรขาคณิต สร้างภาพจำลอง และไฟล์สำหรับการนำกลับมาใช้งานซ้ำ</p><div class="mb-20"><img class="img-bdrd-16" src="https://api.inewgen.co/uploads/lingbot_map_gpu_ms9k6nkv_inline_1_13e2367789.jpg" alt="GPU memory data flow diagram" loading="lazy" /><p class="color-gray-500 text-sm mt-10">ภาพประกอบจากคลังภาพสต็อก ไม่ใช่ภาพจากเหตุการณ์จริง</p></div><div class="ai-insight"><p>การจัดการหน่วยความจำ GPU และการควบคุม KV-cache ถือเป็นหัวใจสำคัญในการประมวลผลโมเดลปัญญาประดิษฐ์เชิงพื้นที่ขนาดใหญ่ เนื่องจากโมเดลลักษณะนี้มักต้องการทรัพยากรฮาร์ดแวร์สูง การมีสถาปัตยกรรมสตรีมมิ่งจึงช่วยให้ระบบสามารถประมวลผลข้อมูลที่มีความยาวต่อเนื่องได้โดยไม่เกิดอาการหน่วยความจำล้น ซึ่งเป็นประโยชน์อย่างมากต่องานสร้างภาพสามมิติและการวิเคราะห์เชิงพื้นที่แบบเรียลไทม์</p></div><p>นอกจากนี้ ระบบยังคงรองรับการทำงานในรูปแบบ windowed inference, การตรวจสอบผลลัพธ์ผ่านเครื่องมือ Viser แบบอินเทอร์แอกทีฟ, รูปแบบไฟล์ส่งออกทางเลือกอื่นๆ และการทดลอง ablation เพื่อวัดผลประสิทธิภาพ ช่วยให้สามารถต่อยอดจากตัวอย่างในสมุดบันทึกไปสู่สภาพแวดล้อมจริงสำหรับการประเมินคุณภาพ ระยะเวลาการประมวลผล และการแลกเปลี่ยนทรัพยากรหน่วยความจำบนการ์ดจอที่หลากหลายได้</p><p class="source-attribution">ที่มา: <img src="https://www.google.com/s2/favicons?domain=www.marktechpost.com&sz=64" alt="MarkTechPost" class="source-logo" width="16" height="16" /> <a href="https://www.marktechpost.com/2026/07/31/lingbot-map-tutorial-gpu-aware-inference-and-point-cloud-export/" target="_blank" rel="noopener noreferrer">MarkTechPost</a></p>

<div class="key-takeaways"><ul><li>Establish a complete workflow for converting image or video sequences into 3D reconstructions.</li><li>Control KV-cache growth and GPU memory consumption efficiently via streaming architecture.</li><li>Transform model pose and depth predictions into camera extrinsics and confidence-filtered world points.</li><li>Retain support for windowed inference, interactive Viser inspection, and alternative exports.</li></ul></div><p>This tutorial outlines a complete and configurable workflow designed to convert ordered image or video sequences into spatially consistent 3D reconstructions. By leveraging the streaming architecture of LingBot-Map, the system processes frames efficiently while maintaining strict control over KV-cache growth, GPU memory consumption, keyframe density, and camera-refinement costs.</p><p>The workflow successfully transforms the model's pose and depth predictions into camera extrinsics, intrinsics, trajectory coordinates, and confidence-filtered world points. Geometry verification is performed prior to generating final visualizations and reusable reconstruction files for downstream applications.</p><div class="mb-20"><img class="img-bdrd-16" src="https://api.inewgen.co/uploads/lingbot_map_gpu_ms9k6nkv_inline_1_13e2367789.jpg" alt="GPU memory data flow diagram" loading="lazy" /><p class="color-gray-500 text-sm mt-10">Stock photo for illustration only, not from the actual event</p></div><div class="ai-insight"><p>Managing GPU memory and controlling KV-cache are critical challenges in large-scale spatial AI models. Because these models demand high computational resources, implementing a streaming architecture allows developers to handle continuous video sequences without memory overflow, significantly improving feasibility for real-world 3D reconstruction tasks.</p><p>Furthermore, the framework maintains support for windowed inference, interactive Viser inspection, alternative export formats, and ablation experiments. This enables developers to easily scale a standard notebook demonstration into a practical testing ground for evaluating reconstruction quality, runtime efficiency, and memory trade-offs across different GPUs and scene lengths.</p></div><p class="source-attribution">Source: <img src="https://www.google.com/s2/favicons?domain=www.marktechpost.com&sz=64" alt="MarkTechPost" class="source-logo" width="16" height="16" /> <a href="https://www.marktechpost.com/2026/07/31/lingbot-map-tutorial-gpu-aware-inference-and-point-cloud-export/" target="_blank" rel="noopener noreferrer">MarkTechPost</a></p>

medium_lingbot-map-gpu-ms9k6nkv.jpg

small_lingbot-map-gpu-ms9k6nkv.jpg

thumbnail_lingbot-map-gpu-ms9k6nkv.jpg

Inewgen

Inewgen

#Point Cloud

LingBot-Map Tutorial: GPU-Aware Inference and Point Cloud Export

Inewgen