MrNeRF（@janusch_patas）のスレッド

LichtFeld Studio における初の完全に ML フレームワークフリーの 3D ガウス スプラッティング実装。 トレーニングパイプライン全体をCUDAベースのカスタムテンソルライブラリに移行しました。PyTorchもLibTorchもautogradも使用していません。すべての勾配は、CUDAカーネルまたはその上の最小限の抽象化を介して手動で実装されています。 これにより、既存の ML フレームワークにまったく依存しない、3D ガウス スプラッティングの最初の完全なトレーニング セットアップが実現します。 それは独立性だけではありません、コントロールについてもです! GPUメモリを1バイト単位で管理できるようになり、より厳密な最適化とよりきめ細かなパフォーマンスチューニングが可能になります。フレームワークのフットプリントは最小限に抑えられており、リアルタイムアプリケーションやグラフィックス駆動型アプリケーション向けに設計されていない数ギガバイトのMLランタイムコードを呼び出す必要もありません。 メトリックや 3DGUT インターフェースなどのいくつかのモジュールはまだ移植中であり、一部の操作は一時的に未対応であるため、パフォーマンスはまだマスターと同等ではありません。 しかし、このリファクタリングは次の基礎を築きます: - 完全に自己完結的なバイナリ - きめ細かなメモリ最適化 - MLスタックの負担なく、より簡単な実験 もう近づいてますよ。