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threestudioでProlificDreamerを動かす

2023/06/04に公開
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3d
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threestudio
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prolificdreamer
tech

はじめに

画像生成だけでなく、3Dモデル生成の品質もかなり上がってきました。特にtext-to-3Dモデルは、驚異的な進歩を見せています。

https://twitter.com/shinya7y/status/1662078190989484033

一番左のDreamFusion（2022年9月公開）から、一番右のProlificDreamer（2023年5月公開）まで、僅か8ヶ月しか経っていません。
研究者であれ開発者であれクリエイターであれ経営者であれ、このぐらいの技術進歩速度は予見して行動すべきでしょうし、少なくとも追従できる必要があると思います。

幸いなことにProlificDreamerの論文公開3日後には、技術解説記事が公開されています。
また、幸いなことに論文公開当日には、3Dモデル生成のライブラリであるthreestudioで非公式実装が公開されています。
公開当初から品質が改善され、昨日2023/6/3時点では以下のような生成ができるようです。

https://twitter.com/superbennyguo/status/1665050174907904000

本記事では、threestudioの環境を構築し、ProlificDreamer非公式実装を動かします。
まだ実装が不完全らしく論文ほどの生成品質ではありませんが、少なくとも公式実装が公開されるまでの検証には役立つと思います。

環境

  • Ubuntu 22.04（WSL2上）
  • GPU：RTX 3090
  • VRAM：最低6GB、使用手法・実験条件次第では24GB以上
    • ProlificDreamer 64x64：約14GB
    • ProlificDreamer 256x256：約23GB
    • ProlificDreamer 512x512：OOMのため不明

NVIDIAドライバー・WSL2・Minicondaのインストール、conda-forgeチャンネル指定については、別の記事を参照。

環境構築

CUDA 11.8を使用する場合のインストール方法を示します。インストール済みのCUDA Toolkitを使用する場合は適宜省略・変更してください。

CUDA Toolkitのインストール

threestudioのインストール

基本的にはREADME.md記載の流れに従ってインストールします。
ただし、ここではvirtualenvを使用せず、仮想環境作成とPyTorchインストールにcondaを使用することにします。
また、tiny-cuda-nnインストール時に、ld: cannot find -lcuda: No such file or directoryというエラーが出たため、exportを追加しています。

git clone https://github.com/threestudio-project/threestudio.git
cd threestudio/

conda create -n threestudio python=3.11 -y
conda activate threestudio
conda install pytorch=2.0.1 torchvision=0.15.2 pytorch-cuda=11.8 -c pytorch -c nvidia

export PATH="/usr/local/cuda/bin:$PATH"
export LD_LIBRARY_PATH="/usr/local/cuda/lib64:$LD_LIBRARY_PATH"
export LIBRARY_PATH="/usr/local/cuda/lib64/stubs:$LIBRARY_PATH"

pip install ninja
pip install -r requirements.txt

ProlificDreamerの実行

訓練

README.md記載のサンプルを実行します。

# object generation with 64x64 NeRF rendering, ~14GB VRAM
python launch.py --config configs/prolificdreamer.yaml --train --gpu 0 system.prompt_processor.prompt="a DSLR photo of a delicious croissant" data.width=64 data.height=64
# object generation with 512x512 NeRF rendering (original paper), >24GB VRAM
python launch.py --config configs/prolificdreamer.yaml --train --gpu 0 system.prompt_processor.prompt="a DSLR photo of a delicious croissant" data.width=512 data.height=512
# scene generation
python launch.py --config configs/prolificdreamer-scene.yaml --train --gpu 0 system.prompt_processor.prompt="Inside of a smart home, realistic detailed photo, 4k" data.width=64 data.height=64

訓練ログ等はtrial_dir（上記configの場合、outputs/prolificdreamer/[prompt]@[timestamp]/）に保存されます。途中経過の画像や訓練完了時の動画は、[trial_dir]/save/に保存されます。

メッシュ出力

メッシュを出力する場合は、--exportオプションを使用します。

# 上記訓練で使用されたtrial_dirに置き換えてください
TRIAL_DIR=outputs/prolificdreamer/a_DSLR_photo_of_a_delicious_croissant@20230604-192515
CONFIG_FILE=${TRIAL_DIR}/configs/parsed.yaml
CHECKPOINT_FILE=${TRIAL_DIR}/ckpts/last.ckpt
python launch.py --config ${CONFIG_FILE} --export --gpu 0 resume=${CHECKPOINT_FILE} system.exporter_type=mesh-exporter system.exporter.context_type=cuda

RuntimeError: Error building extension 'nvdiffrast_plugin_gl'が出たため、system.exporter.context_type=cudaの指定を追加しています。

テクスチャ出力

上記訓練で使用したconfigでは、[WARNING] save_texture is True but no albedo texture found, using default white textureという警告が出て、テクスチャが出力されません。
material_type: "diffuse-with-point-light-material"の場合のみテクスチャを出力できる実装のようです。
根本的な解決ではありませんが、以下のようにconfigの2箇所を変更し、訓練し直せば、テクスチャを出力できるようになります。

prolificdreamer-dpl.yaml
  geometry:
    radius: 2.
    normal_type: analytic

  material_type: "diffuse-with-point-light-material"
  material:
    ambient_only_steps: 2001
    soft_shading: true

変更方法の妥当性や生成品質は未検証ですのでご注意ください。

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