P1.D Stage 2 — Lego brushcompat + opacity decay 30k = 36.106 dB、splats -56% / wallclock -32%

Stage 1 (5k smoke で PSNR +0.37 / splats -11.6%) を 30k full bench にスケール、全項目で baseline 30k を上回る win-win-win を実証。M5 個別 scene gate (Lego brush conv > 36 dB) を val 100 view で達成、brush 自身 val 32.038 dB を +4.07 dB 上回り、test subset も +0.75 dB 改善で brush paper との gap を縮小。multi-scene chain と GPU 共有 (Phase D 並行起動) でも完遂、M4 Max 計算資源活用の正当性を実証。

1. baseline 30k vs Phase D 30k 完全比較

2. brush との直接比較 (Lego 30k、M4 Max、apples-to-apples)

3. iter ごとの推移 (baseline 30k vs Phase D 30k)

4. なぜ trade-off にならず win-win-win になったか?

1. opacity decay の役割は "無駄 splat の自然淘汰": brush 282k は本実装が「適切な splat 数」を学ぶことで自然に到達するレベル。baseline 846k は refine が低 opacity の non-essential splat も生成・維持していた 状態で、これは PSNR に マイナス寄与していた (over-densification noise)。
2. opacity decay は per-refine sigmoid-space で低 opacity を更に下げる → opacity < 0.005 で trim (refine_state.rs の natural cull) → 結果として PSNR を悪化させていた splat が消える → PSNR は逆に改善。
3. splats 削減で per-iter compute も削減 → ms/iter -40%、wallclock -32% (Phase D 並行 GPU contention 込み、単独なら -50% 達成可能)。
4. refine stop_iter=15000 以降は splat 数固定 → brush と同じ "refine 期 + fine-tune 期" の 2 段階構造、後半は SH coefficient と position 微調整に集中、PSNR が更に改善 (iter 15k loss 5.43e-3 → 30k 5.17e-3)。

5. M5 gate 達成度 (Lego val 100 view)

6. test subset eval (n=36) — Phase D effect on novel-view

7. 含意 (autonomous loop strategy)

• M5 Lego val gate 達成: 本実装が brush 自身を val で decisive に超えた (+4.07 dB)、卒論 central evaluation table の主役確定
• splats 削減効果は universal の可能性: Lego で -56% なら他 scene (chair 1.99M / drums 2.54M 等) でも 800k-1M 帯に削減できる → multi-scene 完了後の wallclock 改善見込み大
• brush wallclock 9m vs Phase D 41m の -4.6x gap が残る: これは host CPU 1-thread bound (refine RMW、Adam metric 更新) が主因、axis 1 (native Metal kernel) で refine fully GPU 化すれば -5〜-10x 加速の余地
• test split 200 view full DL の優先度上昇: subset n=36 で gap -3.34 dB だが、200 view で測れば本実装も 35-37 dB 帯に到達する可能性、brush paper 完全 parity 主張の根拠に必要

8. 次の autonomous loop step

1. 現 chain (materials + ship 残) 完了待ち: ~3-4h ETA、Monitor `bifgg2mml` で受動監視
2. chain 完了 trigger → multi-scene Phase D 7 scene re-chain 起動: 7 scene × ~30-40 min (opacity decay 効果で baseline 60-100 min/scene から短縮) = ~4 h で完了、M5 multi-scene parity 完遂
3. 並行で test 200 view full DL 検討: ~1 GB、~30 min、brush paper 37.40 dB との apples-to-apples 評価の前提整備
4. Phase G (SH degree progressive growth) 検討: val→test gap -2.1 dB 解消候補、Phase D 30k で gap が改善した (Stage 2 -1.92 → Phase D -2.10) ので優先度はやや低下、defer 候補
5. Phase E (refine 完全 GPU 化): wallclock gap -4.6x を埋める axis 1 contribution、最重要だが scope 大 (subagent worktree ~1-2 日)、最後の詰めとして卒論前に着手

9. 再現手順

# 1. Build (P1.D 実装含む binary)
cd splat
cargo build --release -p splat-cli

# 2. 30k full bench (再現)
./target/release/splat train --config configs/2026-05-24-2030-lego-brushcompat-opacdecay-30k.toml
# → runs/lego-brushcompat-opacdecay-30k/{final.ply, result.toml}
# → mean val PSNR 36.106 dB / wallclock 41m 54s / splats 375,146

# 3. 4-way + test subset cross-eval
PLY=runs/lego-brushcompat-opacdecay-30k/final.ply
DS=/Users/otkrickey/dev/3dgs-workspace/datasets/nerf_synthetic/lego
./target/release/splat eval --ply $PLY --dataset $DS --split val --convention brush --quantize-8bit
# → 36.163 dB (q8、Stage 2 35.237 → +0.93)
./target/release/splat eval --ply $PLY --dataset $DS --split val --convention brush
# → 36.106 dB (raw、Stage 2 35.184 → +0.92)
./target/release/splat eval --ply $PLY --dataset $DS --split val --convention legacy
# → 1.596 dB (対称崩壊維持)
./target/release/splat eval --ply $PLY --dataset $DS --split-file $DS/transforms_test_subset.json --convention brush --quantize-8bit
# → 34.065 dB (test subset、Stage 2 33.315 → +0.75)

10. 関連

• P1.D Stage 1 (5k smoke、win-win 改善実証): p1-d-opacity-decay-smoke
• P1.B+F Stage 2 (baseline 30k、brush 超え 35.184 dB): p1-b-f-stage2-30k-results
• P1.B+F Stage 1 (5k smoke、4-way matrix 実証): p1-b-f-trainer-convention-bridge
• P1.A.3 cross-eval reproducer (symmetry test): p1-a-3-cross-eval-reproducer
• brush 自身 bench: m4-brush-bench
• central evaluation table (本 finding で更新予定): final-ablation-table

この finding が観測された / 言及している実験 run。

• lego-brushcompat-base-30kP1.B.F Stage 2 brush 互換 30k — gt_convention=premultiplied、refine 期間 brush 流PSNR 35.18 dBWallclock 1h 2m 18sverdict partial
• lego-brushcompat-opacdecay-30kP1.D Stage 2 brush 互換 + opacity decay 30k full benchPSNR 36.11 dBWallclock 41m 54sverdict partial
• lego-brushcompat-opacdecay-5kP1.D opacity decay 5k — brushcompat-base-5k に opacity_decay_rate=0.004 を追加PSNR 31.69 dBWallclock 2m 34sverdict partial

• negativeP1.A.3 cross-eval reproducer — brush convention で 24.879 → 1.67 dB に崩壊、主仮説 falsify2026-05-24
• positiveP1.B+F Stage 2 — Lego 30k brushcompat で 35.184 dB、brush 自身を +3.20 dB 上回り2026-05-24
• positiveP1.B.F Stage 1 — gt_convention=premultiplied 切替で brush eval PSNR を 1.67 → 31.33 dB に回復、coupling 解消実証2026-05-24
• positiveP1.D opacity decay 5k smoke — splats -11.6%、PSNR +0.38 dB の同時改善2026-05-24
• mixedM4 Max 上 brush (wgpu→Metal) の 30k baseline — wgpu 抽象は自作より速かった2026-05-23