RakuAI는 카메라가 보는 모든 것을 AI 어시스턴트가 걸어다니고, 측정하고, 변경할 수 있는 세계로 바꿉니다.
멤버:오늘의 Capture는 스마트폰 스캔이 입력으로, 드래그 가능한 스플랫이 출력으로 나옵니다. AI가 조종하는 MCP 런타임은 이미 가동 중입니다.
Capture는 스마트폰 경험입니다. 카메라를 이 QR 코드에 비추면 Raku Capture 웹 앱이 열리고, 실제 공간을 스캔할 수 있습니다.
직접 열 수도 있습니다: rakuai.com/capture-app/
Raku Capture는 NVIDIA Inception 멤버가 만들고 있습니다. NVIDIA 가속 3D 가우시안 스플래팅(A10G / L40S 위의 Brush 트레이너)을 재구성 단계에 도입하여, 어떤 방이든 스마트폰 스캔이 몇 분 만에 탐색 가능한 스플랫이 됩니다 — NGC 카탈로그와 프로그램의 클라우드 크레딧을 활용합니다. 발표 보기 →
세 가지 작업, 하나의 파이프라인. 현실은 비디오로 들어오고, 공간 세계가 나옵니다. 그리고 AI 어시스턴트가 MCP를 통해 그 안에서 살아갑니다 — 장면을 읽을 뿐, 당신의 방을 조용히 다시 쓰지 않습니다.
공간을 향해 카메라를 들고 그 안을 돌아다니세요. 스마트폰이면 충분합니다. 리그도, 마커도, 부스도 필요 없습니다. 다른 모든 것이 흥미로워지기 전에 이 부분이 정직해야 하므로, 여기서 우리가 앞장섭니다.
프레임은 실제 지오메트리와 스케일을 가진 가우시안 스플랫이 됩니다 — 궤도 회전, 측정, 앵커링이 가능한 장면입니다. 런타임은 물리, 충돌, 변환의 권한을 유지합니다.
AI 어시스턴트는 엔진이 이미 노출한 동일한 6개 도구 MCP 컨트랙트로 연결됩니다. 장면을 보고, 거리를 측정하고, 변경을 시뮬레이션하고, 행동할 수 있습니다 — 당신이 설정한 권한 안에서, 모든 호출이 감사됩니다.
정직한 프레이밍: 핵심 사용 사례는 지금 얼리 액세스를 향해 출시 중입니다. 나머지는 이 기술이 향하는 방향입니다 — 오늘 실제로 동작하는 것과 로드맵 항목을 구분할 수 있도록 라벨이 붙어 있습니다.
방을 스캔하세요. 그런 다음 눈앞의 실제 공간에 대해 어시스턴트에게 질문하세요 — "이 소파가 저 벽 옆에 들어갈까?", "창문이 책상에서 얼마나 떨어져 있지?". 어시스턴트는 측정된 장면을 바탕으로 답합니다. 추측이 아닙니다.
캡처된 공간은 RakuAI 런타임 내에서 레벨, 배경, 또는 플레이 가능한 세트 피스가 될 수 있습니다. 프롬프트로 게임 전체를 만들겠다고 약속하지 않습니다. 실제 스캔이 그 게임의 진짜, 재사용 가능한 부분이 된다고 말합니다.
글래스에서는 캡처가 어시스턴트가 당신과 공유하는 영구적인 공간 트윈이 됩니다 — 앵커링되고, 서브 밀리미터 정밀도로, 런타임이 설계된 열 설계 범위 안에서 동작합니다.
더 긴 호는 연속 캡처입니다: 움직이면 세계가 업데이트되고, 어시스턴트는 ingest_frame을 통해 실시간으로 추론합니다. 오늘 이 경로는 스텁으로 검증되어 있습니다. 엔드 투 엔드로 출시될 때까지 그렇게 말하겠습니다.
아래는 컨셉 미디어입니다. 큐에 있는 데모들을 솔직하게 설명합니다 — 자리표시자이지, 제품처럼 꾸민 연출 영상이 아닙니다.
컷 편집 없는 한 개의 클립: 누군가 약 20초간 방을 스마트폰으로 둘러보면, 그 방의 드래그 가능한 가우시안 스플랫이 나타납니다. 작업을 숨기는 컷이 없습니다. Capture가 주장이므로, 우리는 Capture를 보여줍니다.
같은 스캔을, 이번에는 MCP를 통해 어시스턴트에 연결합니다. 간격을 측정하고, 맞춤을 확인하고, 선반에 무엇이 있는지 설명해 달라고 요청하면 — 어시스턴트는 캡처된 장면에서 답합니다. 핵심은 어시스턴트가 기성 공간이 아닌 당신의 공간에 대해 추론한다는 것입니다.
Capture는 새것입니다. 그러나 AI가 조종하는 런타임은 그렇지 않습니다. 6개 도구 MCP 서버는 가동 중이며 기본 거부, 모든 호출이 감사됩니다 — 그리고 Model Context Protocol을 말하는 모든 모델이 이를 통해 장면을 읽을 수 있습니다. Claude Desktop에 연결하고 실제 공간에 대한 질문을 시작하세요.