Pergunta de partida: podemos dar às imobiliárias do Grupo L&F uma forma de converter vídeo ou fotografias de um imóvel numa visita 3D, usando software aberto, dentro da plataforma? Esta página resume o que existe, o que já foi demonstrado e quanto custa. As três demos correm neste servidor de desenvolvimento, sem GPU.
O consultor fotografa cada divisão com uma câmara 360° (300 a 500 €). O comprador olha em volta a partir de um ponto fixo por divisão e salta entre divisões. É o formato que a Matterport e a Kuula vendem.
Um vídeo lento de telemóvel, ou um conjunto de fotografias, é reconstruído num espaço 3D real onde a câmara se move livremente. Fotorrealista, mas exige um trabalho em GPU por imóvel.
Um caso público completo: 225 fotografias de uma sala de brincar, as poses de câmara, o treino e a cena final a andar no browser, com os números reais de tempo, tamanho e custo.
A única parte que custa dinheiro é o treino da cena na abordagem 2. Preços de tabela da Microsoft para a região West Europe, lidos hoje da API pública de preços do Azure, em USD por hora de máquina ligada, Linux. Sem contar disco (cerca de 0,10 USD por dia) nem tráfego de saída (desprezável: cada cena final tem 5 a 25 MB).
| Máquina Azure | GPU | Pay-as-you-go | Spot | Adequação |
|---|---|---|---|---|
| NC4as T4 v3 | 1 × T4, 16 GB | 0,658 | 0,293 | Chega para cenas pequenas; 2 a 3 vezes mais lenta. |
| NC8as T4 v3 | 1 × T4, 16 GB | 0,940 | 0,418 | Mesma GPU, mais CPU para o COLMAP. |
| NV12ads A10 v5 | ⅓ × A10, 8 GB | 1,180 | 0,218 | Memória curta para uma casa inteira. |
| NC24ads A100 v4 | 1 × A100, 80 GB | 4,775 | 0,882 | Recomendada: a cena de uma casa treina em 20 a 40 min. |
| NV36ads A10 v5 | 1 × A10, 24 GB | 4,160 | 0,769 | Mais cara que a A100 e mais lenta. |
| NC40ads H100 v5 | 1 × H100, 94 GB | 9,080 | 3,347 | Excessiva para isto. |
Spot = capacidade sobrante, pode ser interrompida com 30 s de aviso. Serve para treinos em lote, não para um serviço com prazo. As GPUs no Azure começam com quota zero: é preciso pedir quota para a família da máquina, o que costuma demorar um a dois dias úteis.
Referência real: a cena da Demo 3 (225 fotografias, 1,9 milhões de gaussianas) treinou em 36 min 02 s numa RTX A6000, e um rascunho a 7 000 iterações em 4 min 35 s, segundo a tabela 1 do artigo original. Somando 10 a 15 minutos de COLMAP para as poses de câmara:
| Cenário | Tempo de máquina | Custo pay-as-you-go | Custo spot |
|---|---|---|---|
| Uma casa (3 a 5 divisões numa cena), A100, qualidade final | ≈ 45 min | ≈ 3,60 USD | ≈ 0,66 USD |
| Uma casa, A100, rascunho a 7 000 iterações | ≈ 20 min | ≈ 1,60 USD | ≈ 0,30 USD |
| Uma casa, T4, qualidade final | ≈ 2 h | ≈ 1,30 USD | ≈ 0,60 USD |
| 50 casas por mês, A100 | ≈ 38 h | ≈ 180 USD / mês | ≈ 33 USD / mês |
Estes são tempos de máquina, não de pessoas. Um vídeo de telemóvel de um apartamento com espelhos, vidros e paredes brancas pode falhar nas poses de câmara e obrigar a refilmar; esse é o risco que a prova de conceito mede. A comparação de mercado: Matterport Starter ≈ 12 USD/mês por agência com imóveis activos limitados e exportação paga à parte.
| Item | O que é | Custo máximo |
|---|---|---|
| Máquina Azure NC24ads A100 v4, pay-as-you-go | Dois ou três imóveis reais filmados com telemóvel por um consultor, o pipeline completo e o teste do SHARP numa fotografia. Ligada só durante o trabalho; apaga-se no fim. | 6 h × 4,775 ≈ 29 USD |
| Disco e tráfego | Disco de 256 GB durante uma semana, resultados de 25 MB por cena. | ≈ 2 USD |
| Opcional: créditos Marble (World Labs) | Mínimo da API. Só para comparar a via generativa lado a lado. | 5 USD |
| Total com margem | Tecto de gasto a autorizar. | 40 USD |
Alternativa barata: NC4as T4 v3 durante 10 h ≈ 7 USD, com o risco de a memória de 16 GB não chegar a uma casa inteira numa só cena. Os créditos Fireworks não servem: é um serviço de inferência de modelos, não aceita código nosso em GPU.