Introducing "Instant Neural Graphics Primitives with a Multiresolution Hash Encoding"

Introduction slides for "Instant Neural Graphics Primitives with a Multiresolution Hash Encoding" at 第58回 コンピュータビジョン勉強会＠関東

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1. 第58回 コンピュータビジョン勉強会＠関東 @daigo_hirooka Instant Neural Graphics Primitives with a Multiresolution Hash Encoding
2. スピーカー自己紹介 • 廣岡大吾 ◦ dhirooka (@daigo_hirooka) / Twitter • キャディ株式会社 ◦ MLOps エンジニアとして図面解析システムや ML リポジトリの CI/CD の整備 ◦ 最近は図面活用 SaaS の SRE として GKE の お守りなどを担当
3. 3D × DeepLearning の研究紹介にあたって • 最近は ML ベースの 3D レンダリングも簡単に利用可能になってきている ◦ Luma AI: 3D レンダリングの API やアプリを提供 ◦ nerfstudio: NeRF の学習・評価用フレームワーク • 今回は nerfstudio でも提供されている InstantNGP を紹介 • キャディでは現在これらの技術は使っていません が、使う機会が来たら面白そう 🤗
4. 3D × DeepLearning の研究紹介にあたって • Zip-NeRF: Anti-Aliased Grid-Based Neural Radiance Fields arXiv 2023 ◦ mip-NeRF 360（サブボリュームアプローチ）によるアンチエイリアス ◦ InstantNGP（グリッドベースアプローチ）による高速化
5. 3D × DeepLearning の研究紹介にあたって • Zip-NeRF: Anti-Aliased Grid-Based Neural Radiance Fields arXiv 2023 ◦ mip-NeRF 360（サブボリュームアプローチ）によるアンチエイリアス ▪ →Mip-NeRF ICCV2021輪読会スライド - Speaker Deck で一部紹介 ◦ InstantNGP（グリッドベースアプローチ）による高速化 ▪ →今回紹介
6. 紹介論文：InstantNGP https://nvlabs.github.io/instant-ngp/
7. 紹介論文：InstantNGP • SIGGRAPH 2022 にて NVIDIA から発表 • SDFやNeRFなど様々なレンダリングタスクに導入可能 • 学習・推論の両方を大幅に高速化 https://nvlabs.github.io/instant-ngp/
8. グラフィックスプリミティブとは コンピュータグラフィックスの描画における基本要素のこと • 点プリミティブ：ピクセル描画など • 線プリミティブ：図形描画など • 三角形プリミティブ： 3Dモデルの描画など
9. Neural Graphics Primitives（NGP） NGP：NNへのクエリに基づいたグラフィックス描画（ NeRF, SDF, etc. ） https://tom94.net/data/publications/mueller22instant/mueller22instant-gtc.mp4
10. Why using NN？ https://tom94.net/data/publications/mueller22instant/mueller22instant-gtc.mp4 • メモリ負荷を計算負荷に置き換え • 柔軟な入力形式 • レンダリングは遅い ◦ →工夫により高速化
11. Summary Title: InstantNGP with a Multiresolution Hash Encoding ＝ Multiresolution Hash Encoding によるお手軽 NN グラフィックス描画
12. Summary https://tom94.net/data/publications/mueller22instant/mueller22instant-gtc.mp4
13. Summary https://tom94.net/data/publications/mueller22instant/mueller22instant-gtc.mp4
14. Input encoding in NeRF • NeRF では入力位置と角度に frequency encoding を適用し NN へ入力 ◦ →高周波成分を捉えられるようになり、ぼやけづらくなる https://tom94.net/data/publications/mueller22instant/mueller22instant-gtc.mp4
15. Input encoding in NeRF: Parametric encodings • 補助的な学習可能パラメータを配置する方法も提案されている ◦ 代表例：空間を分割するボクセルグリッドの頂点に特徴ベクトルを配置・学習する ▪ ＋：位置→特徴量の推論を省略できるため、学習・推論高速化、精度向上の傾向 ▪ ＋：グリッドを多重解像度にすることで省パラメータ化できる [2007.11571] Neural Sparse Voxel Fields より
16. Input encoding in NeRF: Parametric encodings • 補助的な学習可能パラメータを配置する方法も提案されている ◦ 代表例：空間を分割するボクセルグリッドの頂点に特徴ベクトルを配置・学習する ▪ Δ ：重要なのは物体表面。多くのグリッドの特徴ベクトル（≒メモリ）は無駄 [2007.11571] Neural Sparse Voxel Fields より
17. Input encoding in NeRF: Parametric encodings • 補助的な学習可能パラメータを配置する方法も提案されている ◦ 代表例：空間を分割するボクセルグリッドの頂点に特徴ベクトルを配置・学習する ▪ Δ ：重要なのは物体表面。多くのグリッドの特徴ベクトル（≒メモリ）は無駄 • →特徴ベクトルを sparse に保持することで効率化可能 [2007.11571] Neural Sparse Voxel Fields より
18. Encoding によるレンダリングへの影響 • グリッドの各頂点に特徴ベクトルを配置 →学習・推論高速化、精度向上 • グリッドを多重解像度化 →省パラメータ化 • グリッドをスパース化 →省パラメータ化
19. Encoding によるレンダリングへの影響 • グリッドの各頂点に特徴ベクトルを配置 →学習・推論高速化、精度向上 • グリッドを多重解像度化 →省パラメータ化 • グリッドをスパース化 →省パラメータ化 提案 Hash table を用いて シンプル・汎用に実装
20. Encoding によるレンダリングへの影響 • グリッドの各頂点に特徴ベクトルを配置 →学習・推論高速化、精度向上 • グリッドを多重解像度化 →省パラメータ化 • グリッドをスパース化 →省パラメータ化 パラメータ数は「NN のパラメータ数＋特徴ベクトルのパラメータ数」を表記 提案 Hash table を用いて シンプル・汎用に実装
21. Proposed: Multiresolution Hash Encoding • グリッドの各頂点に特徴ベクトルを配置 →学習・推論高速化、精度向上 • グリッドを多重解像度化 →省パラメータ化 • グリッドをスパース化 →省パラメータ化 提案 Hash table を用いて シンプル・汎用に実装
22. Proposed: Multiresolution Hash Encoding • 1. 多重解像度のグリッドを導入 ◦ 多様なスケールの特徴を効率よく捉える ◦ 位置 x の評価時には周囲のボクセルグリッドの頂点を参照する
23. Proposed: Multiresolution Hash Encoding • 2. Hash table からグリッド頂点に対応する特徴ベクトルを参照 ◦ 頂点の位置ベクトルを hash 関数によって擬似ランダムなインデックスに置き換え
24. Proposed: Multiresolution Hash Encoding • 2. Hash table からグリッド頂点に対応する特徴ベクトルを参照 ◦ 頂点の位置ベクトルを hash 関数によって擬似ランダムなインデックスに置き換え ◦ Hash table からインデックスに応じた特徴ベクトルを参照
25. Proposed: Multiresolution Hash Encoding • 3. 位置 x の特徴ベクトルを線形補間
26. Proposed: Multiresolution Hash Encoding • 4. 各解像度の特徴ベクトルを連結して NN ヘ入力 ◦ 追加の特徴ベクトルを導入することも可能（ NeRF の場合視線の角度など）
27. Proposed: Multiresolution Hash Encoding • 1. 多重解像度のグリッドを導入 • 2. Hash table からグリッド頂点に対応する特徴ベクトルを参照 • 3. 位置 x の特徴ベクトルを線形補間 • 4. 各解像度の特徴ベクトルを連結して NN ヘ入力
28. Proposed: Multiresolution Hash Encoding • グリッドの各頂点に特徴ベクトルを配置 →学習・推論高速化、精度向上 • グリッドを多重解像度化 →省パラメータ化 • グリッドをスパース化 →省パラメータ化 ◦ 高解像度では hash table のサイズ T ＜グリッド頂点数→スパース化 提案 Hash table を用いて シンプル・汎用に実装
29. Implicit hash collision resolution • 高解像度では hash table のサイズ T ＜グリッド頂点数→スパース化 ◦ →暗黙的にハッシュ衝突を許している • 実際にはレンダリングへの悪影響は少ない ◦ 低解像度：そもそもハッシュ衝突が少ない ◦ 高解像度：hash 関数によって、衝突は空間上でほぼランダムに発生する ▪ →頂点のペアが複数の解像度で衝突することはほとんどない ◦ 学習時：衝突した位置の両方が描画に有用（≒物体周辺）であることは稀 ▪ →hash tableの特徴ベクトルに対して、物体周辺の学習が支配的になる
30. Hash Table size affects performance / quality tradeoffs • Hash table のサイズ T によるトレードオフ ◦ Large T：高品質、学習に時間がかかる、高メモリ ◦ Small T：低品質、学習高速化、省メモリ
31. Hash Table size affects performance / quality tradeoffs • Hash table のサイズ T によるトレードオフ ◦ Large T：高品質、学習に時間がかかる、高メモリ ◦ Small T：低品質、学習高速化、省メモリ
32. Implementation tiny-cuda-nn フレームワークを用いて全体を実装：NVlabs/instant-ngp • 推論・勾配計算の速度向上のために hash table は半精度で保持 • GPU キャッシュを有効に利用するために hash table は解像度ごとに評価 • RTX 3090 の 6 MB L2 キャッシュを踏まえて、各解像度の特徴ベクトルの次元 F = 2 とした • その他詳細設定は論文を参照
33. Experiments • さまざまなタスクを高速に学習、高精度にレンダリング可能
34. Experiments: Performance & Quality (NeRF) • 既存手法よりも非常に高速に優れたレンダリングを学習可能 • Ours: Hash は〜1 min 程度の学習で Ours: Frequency (5 min) より優れた性能 ◦ → Hash table が学習高速化に貢献している
35. Experiments: Performance & Quality (SDF) • 既存の優れた手法（ NGLOD）に匹敵 • 物体表面にハッシュ衝突によると思われるアーティファクトが発生している
36. Discussion • ハッシュ関数の選定 ◦ いくつか試した中では、本文内のものが最も優れていた ◦ 将来的には辞書学習アプローチも検討できる • ハッシュ衝突によるアーティファクト ◦ 特にSDFでは、ハッシュ衝突によると思われる粒状のアーティファクトが確認された ◦ → Lookup 時のフィルタリングなどによる対応が考えられる
37. まとめ・感想 • まとめ ◦ さまざまなレンダリングタスクに利用できる multiresolution hash encoding を提案した ◦ tiny-cuda-nn フレームワークで全体を実装することでさらに高速化した ◦ 高速な学習と優れたレンダリング性能が確認された • 感想 ◦ グリッド化やスパース化による改善を hash table によってシンプルに達成している ▪ さまざまなレンダリングタスクに導入しやすい点も◯ ◦ ハッシュ衝突に対する hash table サイズのチューニングが難しそう ◦ 画像や 3D シーンを圧縮する技術としても今後期待したい
38. 参考資料 • Instant Neural Graphics Primitives with a Multiresolution Hash Encoding ◦ 本スライド内で記載のない画像は論文から引用 • Real-time Neural Radiance Caching for Path Tracing | Research • Mip-NeRF ICCV2021輪読会スライド - Speaker Deck • プリミティブ (Direct3D 9 グラフィックス) - Win32 apps | Microsoft Learn • Zip-NeRF: Anti-Aliased Grid-Based Neural Radiance Fields arXiv 2023