LingBot-Map to nowy tutorial opisujący implementację streaming pipelinu rekonstrukcji 3D, który automatycznie dostosowuje parametry pracy do dostępnych zasobów GPU. System łączy architekturę GCTStream z streaming attention i długoterminową pamięcią trajektorii, aby uzyskać efektywne wnioskowanie nawet na sprzęcie o ograniczonej pamięci.
Rdzeniem rozwiązania jest inteligentna detekcja VRAM i automatyczne tunowanie kluczowych parametrów - limity klatek, iteracji kamery, frame scale oraz wielkość KV-cache dostosowują się do rzeczywistych możliwości sprzętu. Proces inference wykorzystuje mixed-precision dla przyspieszenia obliczeń. Model wejściowy to obraz o rozmiarze 518x518 z patch size 14, a framework obsługuje zarówno obrazy indywidualne jak i sekwencje wideo z konfiguracją FPS i stride. Kluczową cechą jest predykcja pozycji kamery i parametrów wewnętrznych bezpośrednio z danych wizualnych.
Wynik działania pipeline'u to mapy głębi konwertowane na chmury punktów wyrażone we współrzędnych światowych, co umożliwia walidację odzyskanej geometrii. Zrekonstruowana scena może być wizualizowana wraz z trajektorią kamery, a dane można eksportować w trzech formatach - PLY dla kompletnych chmur punktów, NPZ dla danych surowych oraz GLB dla modeli 3D interaktywnych. Takie podejście ma znaczenie dla aplikacji wymagających szybkiej 3D rekonstrukcji bez konieczności dysponowania zaawansowanym sprzętem specjalistycznym.