P1
Risk: Medium
案 1: brush 37 dB に到達する full parity 路線 (recipe 9 項目)
eval convention + LR + opacity decay + grad signal + alpha loss + SH growth + refine schedule を順次揃えて 36-37 dB 到達、MCMC は drop
前提
audit で brush は MCMC 非搭載で 37 dB と判明。37 dB への path は classic recipe の徹底 parity。MCMC は卒研 axis 1 の独自貢献として残しつつ、本路線では touch しない。eval convention の差で apparent gap が膨らんでいる可能性 (3-6 dB) もまず潰す。
研究 3 軸への影響
axis 1 (native impl)
+ 強化 (recipe parity 達成で「Apple Silicon native でも brush 同等」を data で示せる)
axis 2 (wgpu cost)
中立 → + (kernel 性能比較が recipe gap に隠されなくなる、axis 2 の clean data 取得可能)
axis 3 (unified memory)
+ (recipe 充実で host RMW 利得が顕在化、wallclock 比較が意味を持つ)
Pros
- L1 独立を維持しつつ 37 dB 到達 (卒論の central data 完成)
- brush との比較が clean (kernel 単独比較が初めて意味を持つ → axis 2 narrative 復活)
- recipe 知見の集約 = 卒論 §4 evaluation 章の主軸
- MCMC は splat 側の独自貢献として並走 (future work 化)
Cons
- 工数大 (8-10 週、ゼミ 1 回 + α)
- 途中で各 phase の数字が出ないと plan 維持の意欲低下
- eval convention 確定 + grad signal 揃え までは PSNR 改善が見えない可能性
- phase F-H の予定が押すと卒論ゼミに間に合わない
⚠ 既存判断との衝突
- A.2 MCMC 実装 (17.4 dB plateau) を本路線では使わない判断が要る
research-plan.mdPhase 3 (Apple 固有最適化) の優先度を後ろ倒す必要
01
A. Eval convention 統一 (まずここから)
4 / 4brush と splat-rs が同じ convention で PSNR を測っているか検証。「実装ギャップ」と「計測差」を切り分ける、本 plan の前提整備。
| # | 項目 / 目的 | 工数 |
|---|---|---|
| P1.A.1 | brush eval 関数 (eval.rs) のソース読解 + 数式定式化render vs gt の合成式、background 処理、test split 範囲を確認 | 1 日 |
| P1.A.2 | splat-rs eval (splat-summary / trainer.rs) の数式定式化 + brush と diffpaper-std vs codebase-style のどちらか確定 | 1 日 |
| P1.A.3 | 同 PLY を 2 convention で測る reproducer scriptbrush 出力 PLY を両 eval で測り、convention 差の数値化 | 2 日 |
| P1.A.4 | splat-rs の eval を brush 準拠に統一 (config flag 化)既存 eval は backward compat で残しつつ新 default を brush 準拠に | 1 日 |
02
B. Brush 互換 config の起草
3 / 3audit で確定した brush の全 hyperparameter を「brush-compat-30k.toml」として起草、これを baseline に sweep していく。
| # | 項目 / 目的 | 工数 |
|---|---|---|
| P1.B.1 | brush TrainConfig の全 field を splat config schema に写経lr / refine / loss / decay / sh / scheduler すべて、splat config に欠ける field は追加 | 2 日 |
| P1.B.2 | splat-train-v1 の config 拡張 (足りない field を config.rs に追加)opac_decay、alpha_mask_weight、sh_degree_init/max、lr_scale_decay 等。validation も拡張 | 2 日 |
| P1.B.3 | smoke 5k iter で eval convention 後の baseline 数字を確定A 完了後の「真の現状」を測定、ここから phase 毎の Δ を取る | 1 日 |
03
C. LR scheduler を brush に揃える
0 / 0lr_mean を 1.6e-4 → 2e-5 (init) + exponential decay、lr_scale にも decay 追加。早期 iter の stability を取り戻す。
| # | 項目 / 目的 | 工数 |
|---|---|---|
| P1.C.1 | lr_mean init = 2e-5、final = 2e-7、exp_decay 全 iter で適用brush 値そのまま、kerbl 2023 vs brush の差を smoke で確認 | 1 日 |
| P1.C.2 | lr_scale exp_decay 追加 (init 7e-3 → final 5e-3)現状 splat は constant、brush は decay。Adam の m/v invariance も要確認 | 1 日 |
| P1.C.3 | per-component LR の比率を brush に揃える (opacity 4× 低、rotation/sh 2× 高)現状 splat は opacity 高、brush は低。Adam scale invariance test と整合 | 1 日 |
| P1.C.4 | C.1-3 後の Lego 30k smoke で Δ 計測 (~+1〜2 dB 期待)phase C 単独効果を確認、効かない場合は早期に逃げ道検討 | 1 日 (run) |
04
D. Opacity decay の連続化
3 / 3splat 現状の opacity_reset_every (周期 reset) を、brush の opac_decay (per-step exponential) に置き換える。
| # | 項目 / 目的 | 工数 |
|---|---|---|
| P1.D.1 | Per-step opacity decay の実装 (Adam step 後に raw_opacity *= (1 - 0.004))apply_mcmc_opacity_l1 と同じ pattern で host RMW、新関数 apply_opacity_decay | 1 日 |
| P1.D.2 | decay rate の sweep (0.001 / 0.004 / 0.01)5k smoke で 3 点、最適値を 30k 候補に | 1 日 |
| P1.D.3 | C+D 後の Lego 30k smoke で累積 Δ 計測A+B+C+D で初の「visible improvement」想定 (3 〜 5 dB) | 1 日 (run) |
05
E. Refine grad signal の bit-exact 揃え
0 / 0grad_threshold が 1e4× 違う真因 = grad signal の scale 定義。brush の v_refine 出力と splat の RefineState::accumulate を bit-close まで揃える。
| # | 項目 / 目的 | 工数 |
|---|---|---|
| P1.E.1 | brush rasterize_backwards.wgsl の v_refine 出力数式を抽出brush-arch.md §5.1 の "v_refine: MCMC-like growth signal" 部の式を文章化 | 1 日 |
| P1.E.2 | splat RefineState::accumulate (refine.rs:62-75) の式と比較同 (cam, view, splat) で iter 1 の v_xy が brush v_refine と bit-close か検証 | 2 日 |
| P1.E.3 | 差分があれば splat 側を brush 準拠に書き換えL2 norm vs raw vs sum 等の差、test fixture で固定 | 2 日 |
| P1.E.4 | refine.every を 100 → 200 (brush 値) に揃え + grad_threshold 再 calibrate新 signal scale で grad_threshold を bisect (1e-3 / 5e-3 / 1e-2) | 2 日 |
| P1.E.5 | A+B+C+D+E 後の Lego 30k full run中間 gate: splat count > 200k かつ PSNR > 30 dB 期待 | 1 日 (run) |
06
F. Alpha mask loss + auxiliary regularization
2 / 2| # | 項目 / 目的 | 工数 |
|---|---|---|
| P1.F.1 | Alpha mask loss kernel + host implementationloss.metal に compute_alpha_match を追加、weight 0.1 で combine | 2 日 |
| P1.F.2 | BG color (white / black / random) の selectable 化brush は config で BG 切替、splat も同等に | 1 日 |
| P1.F.3 | A+B+C+D+E+F 後の Lego 30k smokephase F 単独効果 ~0.5-1 dB 確認 | 半日 (run) |
07
G. SH degree progressive growth
3 / 3| # | 項目 / 目的 | 工数 |
|---|---|---|
| P1.G.1 | SH degree を 0 → max を 1000 iter 毎に unlock する schedulertrain_loop.rs に degree mask、project.metal 側で sh_degree を per-iter uniform 化 | 2 日 |
| P1.G.2 | SH coeff の高 band は unlock まで 0 固定 (gradient も 0 mask)Adam state も該当 band は 0 freeze | 1 日 |
| P1.G.3 | G 後の Lego 30k smokephase G 単独効果 ~1 dB 確認 | 半日 (run) |
08
H. 最終 bench + multi-scene + 卒論差替え
2 / 4| # | 項目 / 目的 | 工数 |
|---|---|---|
| P1.H.1 | Lego 30k × 4 sample variance test (新 baseline)mean ± std で band 確定、systematic vs sample variance 区別 | 2 日 (並列 run) |
| P1.H.2 | multi-scene (chair / ficus / drums / hotdog / mic / materials / ship) で 30kA.4 と同じ手順、scene mean ± std を新 recipe で | 3 日 (並列 run) |
| P1.H.3 | brush との per-component breakdown 表各 phase A-G が brush parity にどれだけ近づけたかの寄与表 | 1 日 |
| P1.H.4 | 卒論 §4 evaluation 章 + A.5 final ablation 表を全面 updatecentral table を「brush 同等の数字」で書き換え | 2 日 |
| P1.H.5 | §5.4 negative findings を「recipe gap → parity 達成」narrative に再構成「scale_reg 3 連敗 + MCMC 4 連敗 → recipe parity で帰結」のストーリー | 1 日 |
M
Milestone gates
| # | label / gate | abort if |
|---|---|---|
| P1.M1 | eval convention 確定 (Week 1 末) — 2026-05-24 closurebrush と splat の eval 数式が同一 or 差分が dB で定量化 — symmetry test で完全対称崩壊実証 (両 trainer 反対 convention で 1-2 dB)、coupling 構造発見、apparent gap 仮説 falsified | eval を統一できない → P3 (negative finding 化) に rollover、measurement story として書く |
| P1.M2 | LR + opacity decay 効果確認 (Week 3 末)5k smoke で PSNR > 22 dB (現状 ~16-18 dB 圏から +4 dB) | Δ < 2 dB → recipe 移植の前提 (config 等価性) を再点検、+1 週 buffer |
| P1.M3 | grad signal 揃え後 30k full (Week 4 末) — 2026-05-24 passLego 30k で PSNR > 30 dB (brush convention 明記) + splat count > 200k — **実測 35.237 dB (+5.24) / 846,689 splats (+646k)** | PSNR < 28 dB → grad signal 解析が間違いの可能性、Phase E を rework or P2 (fork) 検討 |
| P1.M4 | F+G 後の smoke (Week 6 末) — 2026-05-24 pass-by-defaultPSNR > 34 dB + alpha loss + SH growth が安定 — **35.237 dB で M3 と同時 pass** | PSNR plateau → P4 (現状で確定 + future work narrative) に縮退 |
| P1.M5 | Final (Week 8 末) — 2026-05-25 完全達成 + brush 超えLego PSNR > 36 dB (brush -1 dB 圏内) + multi-scene mean > 32 dB — **Lego val 36.106 dB ✅** + **8 scene mean 33.49 dB ✅** (brush mean 32.86 を **+0.63 dB 上回り**)、Phase D re-chain 全 8 scene 完遂 ✅ | gap 残る → 卒論で「97% parity 達成 + 残差 X dB の attribution」として honest reporting |
| P1.M6 | Phase G axis 1 optimization — 2026-05-26 完遂 + Pareto extensionaxis 1 最適化 4 candidate (G.1 early stop / G.2 brush audit / G.3 SH progressive / G.4 multi-cam dropped) で Pareto landscape 確定 + universal quality improvement 発見 | (該当なし、Phase G は M5 後の future work 拡張) |
W
Week 別 実行順序
Week 1
~5/30
A: eval convention 統一
P1.A.1〜4eval 数式 + reproducer + 統一- 計測差を確定 (apparent gap の何 dB が convention か)
Week 2
~6/6
B+C: config 移植 + LR 揃え
P1.B.1〜3brush-compat-30k.toml 起草P1.C.1〜4LR scheduler 揃え + smoke
Week 3
~6/13
D+E 前半: opacity decay + grad signal 解析
P1.D.1〜3opacity decay 実装 + smokeP1.E.1〜2brush v_refine 解析
Week 4
~6/20
E 完遂: grad signal bit-exact
P1.E.3〜5splat 側 grad signal 修正 + 30k full- 中間 gate: PSNR > 30 dB + splat 200k 達成
Week 5
~6/27
F: alpha mask loss
P1.F.1〜3alpha loss 実装 + BG 切替 + smoke
Week 6
~7/4
G: SH degree progressive
P1.G.1〜3SH progressive 実装 + smoke
Week 7
~7/11
H 前半: Lego variance + multi-scene 着手
P1.H.1Lego variance testP1.H.2multi-scene 半数 run
Week 8
~7/18
H 後半: multi-scene 完遂 + 卒論 update
P1.H.2残 multi-sceneP1.H.3〜5卒論章 update
Decision rule
Phase 毎に smoke gate を設置、各 gate で 継続 / abort / pivot 判定。Week 4 末の M3 (PSNR 30 dB) が 本路線の生命線、ここで通らないと 37 dB 目標は撤回。Abort condition
M3 (Week 4 末) で 28 dB 未達なら P2 (fork) or P4 (partial + negative) に切替。Week 6 末 M4 で 34 dB 未達なら P1 を打ち切り、現状値 + future work narrative で卒論 finalize。