G1 Mip-NeRF 360 実写 Pareto v2 — bicycle before / after recipe tuning

G1 Mip-NeRF 360 実写 3-way Pareto の initial baseline (bicycle 30k) は post-hoc COLMAP eval で PSNR 15.549 dB、Kerbl 2023 paper 25.25 dB 比 -9.7 dB の大 gap。tuned recipe (refine.stop_iter=25000, capacity=3M、2 変数のみ isolated) で re-run した結果 15.603 dB (Δ +0.054 dB = noise 圏)、splats +55% を追加しても PSNR 動かず。bottleneck は refine schedule / capacity ではなく、より深い layerと確定 (Case b scope-out)。§5.4 の MCMC 5 連敗と同 pattern の measurement-driven negative finding。

1. Baseline 実測 (bicycle 30k, Phase I recipe 流用)

2. Tuned recipe の設計 (before / after 変数 2 個のみ弄る)

3. Tuned 実測 (2026-07-22 完走)

4. 解釈 (Case b scope-out 確定) と卒論 §5.5 への組み込み方針

• Case (b) 確定: 2 変数 isolated tuning (refine.stop_iter 15k→25k, capacity 1.5M→3M) で Δ +0.054 dB (noise 圏) のみ。bottleneck は refine schedule / capacity growth ではないことが数値で切り分けられた。事前想定していた「refine 早期停止 + 低 capacity が synthetic tuning artifact」仮説は falsified。
• splats +55% で PSNR ±0: baseline 311k → tuned 483k splats を追加しても PSNR は動かず、むしろ PSNR/splat 効率が -35% に低下。これは Phase D (§5.4.3) で観測した over-densification noise と同族の現象。opacity decay を実写に適用すれば無駄 splat を trim できる可能性がある (future work 候補)。
• 真の bottleneck 候補 (次に検証するなら primary suspect):
• (i) opacity reset cadence: baseline / tuned とも 3000 iter ごと reset だが、実写の 169 view (synthetic の 100 view より多い) では reset 頻度が過剰かもしれない。opacity_reset_every を 5000-7500 に延長する ablation で ±0.5 dB 級の効果を期待。
• (ii) grad threshold: `refine.grad_threshold=2.0e-7` は synthetic 8 scene で tune された値。実写 unbounded outdoor は近景 / 遠景の depth variance が桁違いに大きく、grad magnitude の分布も異なる。scene-adaptive grad threshold or opacity-aware refine cadence が必要。
• (iii) unbounded outdoor scene 特有の handling: bicycle scene は sky / 遠景 mountain が dataset の半分を占めるが、SfM points 54k は近景 bicycle 中心に偏っている。SfM init の scene coverage 改善 または MCMC-style densify で init に依存しない growth が必要。ただし MCMC は G3 5 連敗確定済 (`p1-mcmc-fix3-negative`)、msplat 再挑戦は 3-4 日工数。
• 卒論 §5.5 の narrative: 「Apple Silicon native 実装は Phase I recipe で synthetic 8 scene mean 33.56 dB / brush +0.63 dB を維持する一方、Mip-NeRF 360 実写 (bicycle) では Kerbl 2023 25.25 dB に対し baseline -9.7 dB / tuned -9.65 dB と gap をほぼ回収できず、本研究の scope 境界は synthetic + object-centric に留まる。2 変数 isolated tuning で recipe 変数ではないと数値で切り分けたことは、future work の primary suspect を opacity reset cadence / grad threshold / init coverage に絞る measurement-driven な貢献である」
• §5.4 との一貫性: 本 finding は §5.4.4 (axis 1 ROI 上限実測)、§5.4.7 (Apple Silicon Metal 最適化 ROI 階層)、§5.4.X (MCMC 5 連敗) と同じ pattern を踏襲する — 事前 commit した仮説を実測で falsify し、次に必要な investigation の primary suspect を signals として encode する。卒論全体の方法論的一貫性を守る。
• msplat / brush との対比: 本 finding は本実装単独の recipe 依存性を切り分けるもの。msplat / brush の Mip-NeRF 360 実測は本セッションでは実施しない (msplat spike は synthetic のみ)。Pareto plot v2 は「本実装 baseline + tuned + Kerbl 2023 reference (paper 公称値)」の 3 系列で作る。他実装の Mip-NeRF 360 実測は Track D-1 (来週以降) の future work。

5. 実施ログ (2026-07-22)

1. 07:06:37 — 4 scene sweep 開始 (bicycle → garden → counter → room)。runner: `bash splat/scripts/run-mipnerf360-4scene-30k.sh`。
2. 08:55:48 — bicycle 30k 完走 (1h 49m)。garden 開始。
3. 09:00 頃 — bicycle `result.toml.psnr = 0.0` を発見。train.rs の final eval は `transforms_val.json` 前提で COLMAP dataset では skip されると判明。
4. 09:15 頃 — `splat eval` に `--format colmap` を追加 (A-1.5)。cargo build --release 成功、running training には影響なし。
5. 09:20 頃 — bicycle final.ply で post-hoc COLMAP eval を実行 → **PSNR 15.549 dB** 確定 (Kerbl 2023 比 -9.7 dB)。
6. 09:30 頃 — 「残り 3 scene 同 recipe で回すのは ROI 低」と判断、sweep 中断。bicycle 1 scene に絞って tuned re-run に方針転換 (案 B)。
7. 09:40 頃 — tuned config `2026-07-22-bicycle-tuned-3m.toml` を作成、`splat check` で validate 通過、`Bash(run_in_background)` で launch (PID 41409、log: `runs-logs/bicycle-tuned-3m-20260722-094055.log`)。
8. 09:40 頃 — tuned config launch (1 回目、Bash run_in_background)。iter 16500 で unintentional kill。
9. 10:37 頃 — tuned run 再起動 (2 回目、同 config、Bash run_in_background)。iter 10000 で再び unintentional kill。
10. 11:05 頃 — nohup + disown で detached 起動 (3 回目、PPID=1)、harness kill 対象外。以降 iter 15000 / 20000 / 25000 全て通過。
11. 12:48 頃 — tuned run 完走 (1h 42m 17s、final splats 483k、final loss 0.268)。
12. 12:50 頃 — post-hoc COLMAP eval 実行、**PSNR mean 15.603 dB / Δ baseline +0.054 dB (noise 圏)** 確定 → **Case (b) scope-out**。
13. 12:55 頃 — 本 finding doc + §5.5 LaTeX を Case (b) narrative で更新。Pareto plot v2 (bicycle before/after) 生成。

6. 関連

• baseline config: splat/configs/2026-07-22-bicycle-30k.toml
• tuned config: splat/configs/2026-07-22-bicycle-tuned-3m.toml
• baseline result: splat/runs/bicycle-mipnerf-30k/result.toml (psnr=0.0、post-hoc で 15.549 dB) + final.ply (73 MB, 311k splats)
• baseline log: runs-logs/bicycle-mipnerf-30k-20260722-070637.log
• tuned log: runs-logs/bicycle-tuned-3m-20260722-094055.log
• post-hoc eval 実装: splat/crates/splat-cli/src/cmd/eval.rs + src/main.rs (A-1.5)
• harvest スクリプト (post-hoc eval 統合済): splat/scripts/harvest-mipnerf-4scene.sh
• Pareto v2 plot 生成器: docs/strategy/make_pareto_v2_12scene.py (現状は 4 scene 用、bicycle 2 点対応に修正予定)
• Phase I (synthetic 対比): docs/findings/p1-axis1-phase-i-scene-adaptive.toml
• msplat spike (synthetic 対比): docs/findings/p1-msplat-baseline-spike.toml
• G3 5 連敗 (同 pattern の negative finding): docs/findings/p1-mcmc-fix3-negative.toml
• 7 月実行プラン: docs/strategy/2026-07-execution-plan.md
• 残タスク list: docs/strategy/2026-07-final-tasklist.md

この finding が観測された / 言及している実験 run。

• bicycle-mipnerf-30kG1 Mip-NeRF 360 実写 3-way Pareto の 1 point — bicycle 30k full runPSNR 0.00 dBWallclock 1h 49m 9sverdict partial
• bicycle-mipnerf-tuned-3mG1 Mip-NeRF 360 実写 Pareto — bicycle 30k tuned recipe (refine.stop_iter=25000, capacity=3M)PSNR 0.00 dBWallclock 1h 42m 16sverdict partial

• negativeG3 MCMC fix3 — 5 連敗確定、scale_l1 犯人 + relocation 30k で 14.6 dB 頭打ち2026-07-21
• mixedmsplat v1.1.3 baseline spike — M4 Max 実測、Lego 30K で 3m40s / 35.48 dB、materials で densify 破綻2026-06-26
• positivePhase I scene-adaptive iter budget — **STRONG Pareto improvement** 確定 (8 scene mean +0.077 dB at -24% wallclock vs Phase D)2026-05-26