清华「计图」大更新：支持可微渲染，多任务速度超PyTorch

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想研究可微分渲染，却担心找不到合适的框架？

现在，世界上首个官方支持可微分渲染的深度学习框架来了：

清华自研的「计图」 （Jittor）深度学习框架，在更新的版本中加入了可微分渲染库。

可微分渲染是计算机图形学的热门领域，CVPR 2020的最佳论文奖，就颁给了可微分渲染的相关工作（Jittor已优化开源相关代码）。

当然，作为一个主打计算机图形学的深度学习框架，Jittor的这次更新也“紧随潮流”，加入了最新的Vision Transformer等模块，性能优化上较之PyTorch等框架优秀不少。

一起来看看。

可微分渲染，图像重建利器

渲染究竟是什么？

简单来说，「渲染」通常是指将3D场景，转变为2D图像的过程。

对于人眼来说，这种事情非常容易，因为现实世界中存在大量自然光线，人眼通过光线反射，能看清物体各个方位的深度、形状。

但计算机眼里的3D场景，并没有现实世界中各种各样的光线，这种情况下生成的2D图像不仅没有参数，形状也容易出错。那么，直接在计算机中模拟四面八方来的所有光线？

计算量太大。

所以，为了让计算机生成图像效果更好，即更快、更逼真地生成接近于人眼看到的2D图像，「渲染」目前是图形学重要的研究领域，通常被用于如制作动画电影等方向：

那么，可微分渲染呢？

这有点像是「渲染」的“反向操作”，从2D图像中，生成所需的3D场景信息，包括3D几何、灯光、材质、视角等等。

在用深度学习生成3D场景的过程中，同样需要进行梯度下降优化算法，这其中，就会用到可微分渲染。

目前在图像领域中，可微分渲染仍然是非常新颖的一个方向，但相比之下，此前还没有深度学习框架设立一个相关的库，便于进行可微分渲染的相关工作。

清华「计图」，自发布实例分割模型库和3D点云模型库后，目前正式发布可微分渲染库，支持obj的加载和保存、三角网格模型渲染。

除此之外，这一可微分渲染库内置2种主流可微渲染器，支持多种材质渲染，相比于PyTorch，速度提升了1.49~13.04倍。

当然，这次「计图」的更新，带来的惊喜不止这些。

视觉玩家福音：训练速度较PyTorch更快

继在NLP领域取得最优性能后，Transformer又进入了图像领域，目前Vision Transformer也已经在视觉分类上取得了最佳效果。

有关Vision Transformer，目前「计图」已经实现了复现，训练速度相比于PyTorch还要快上20%。

同时，这次更新还带上了YOLOv3的加速和复现，训练速度相较于PyTorch提升11%。

原来在Jittor上可以运行的MobileNet，这次的训练和推理速度也得到了全面提升，在不同的图像及batchsize大小上，速度提升从10%~50%不等。

简直是视觉分类玩家的福音。

搞图形学，选哪个深度学习框架？

就传统的几大主流框架而言，相比于Caffe的速度，Tensorflow和PyTorch更侧重于“容易上手”。

这里面相较于Tensorflow，PyTorch搭建在更高层，虽然上手更友好，但训练速度也会因此更慢。

此外，这些深度学习框架并非像「计图」一样，完全针对于图形学领域，因此无论是渲染、还是图形处理等方向，并不能做到每个新领域都及时地跟进。

Caffe作者贾扬清也曾在知乎表示，「计图」更关注计算图优化及JIT（实时）编译。

也就是说，在训练速度、上手友好度方向，「计图」都是要优于PyTorch的，而接口仿PyTorch，也是为了让大家能更快适应新的框架。

那么，这次的可微渲染库，与胡渊鸣的Taichi渲染工具相比怎么样呢？

据开发者之一梁盾介绍，二者整体来说属于不同的领域。

Taichi做的是类似下图的可微物理模拟，而Jittor这次加入的则是可微渲染库。

但就渲染领域来看，Taichi并没有可微分渲染部分，主要也是通过物理模拟光线的折射，来完成简单的渲染工作。

也就是说，渲染是完成三维模型和图像之间的变换，而物理模拟，则是完成三维模型和作用力之间的变化。

如果想要系统地上手CV，「计图」会是一个不错的深度学习框架。

作者介绍

「计图」的开发团队，均来自清华大学计算机系图形学实验室，负责人是清华大学计算机系的胡事民教授。

而主要负责开发的，则是来自实验室的博士生们：梁盾、杨国烨、杨国炜、周文洋……

梁盾认为，这次「计图」的升级，兼具创新、前瞻性，而且可微分渲染也是逐渐火热的研究领域。

而针对Vision transformer的训练，速度也比许多国际主流平台要快。

心动的同学，可以更新/安装起「计图」来了~

Jittor项目地址：
https://github.com/Jittor/jittor

参考链接：
https://mp.weixin..com/s/MpxW82hqW7cgPL6IgncwRA

— 完 —

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