GAMES Webinar 2020 – 136期(仿真模拟专题) | 胡渊鸣(麻省理工学院), Junbang Liang(University of Maryland, College Park)

【GAMES Webinar 2020-136期】(仿真模拟专题)

报告嘉宾1：胡渊鸣(麻省理工学院)

报告时间：2020年4月23号星期四晚上8:00-8:45（北京时间）

报告题目：DiffTaichi：面向物理模拟的可微编程 (ICLR 2020)

报告摘要：

基于Taichi，我们提出可微编程语言DiffTaichi，用于构建端到端可微程序。和目前常用的可微编程工具如TensorFlow、PyTorch相比，DiffTaichi更适合构建比常用操作（如卷积、BN等）更不规则的可微运算符，比如可微物理引擎中的粒子网格交互，网格采样等等。DiffTachi的自动微分系统使用“两个尺度”设计：底层通过源代码变换(source code transform)保持并行性和算术强度(arithmetic intensity)，上层通过一个轻量级的磁带(Tape)来记录大内核(Megakernel)的启动。由于省去了枯燥的手动求导过程，DiffTaichi程序比CUDA短4.2倍并具有相同的性能；同时由于其Megakernel的设计，在编写复杂可微程序时，DiffTaichi比TensorFlow快188倍、比PyTorch快13.4倍。我们用DiffTaichi实现了10个不同的可微物理引擎。将神经网络嵌入其中，控制器优化可以在几十个梯度下降迭代中完成，这比增强学习(RL)收敛速度快若干数量级。项目主页和代码：https://github.com/yuanming-hu/

讲者简介：

麻省理工学院三年级博士生，研究方向是计算机图形学、物理仿真、高性能编程语言与编译器、计算摄影学，在SIGGRAPH/ACM TOG/ICLR/NIPS/CVPR/ICRA发表论文十余篇。2017年本科毕业于清华大学姚班，博士阶段获得Facebook、Adobe、Snap等公司奖学金支持。他主导设计、开发了Taichi编程语言及其优化编译器。

讲者个人主页: http://taichi.graphics/me

报告嘉宾2：Junbang Liang(University of Maryland, College Park)

报告时间：2020年4月23号星期四晚上8:45-9:30（北京时间）

报告题目：Differentiable Cloth Simulation for Inverse Problems

报告摘要：

We propose a differentiable cloth simulator that can be embedded as a layer in deep neural networks. This approach provides an effective, robust framework for modeling cloth dynamics, self-collisions, and contacts. Due to the high dimensionality of the dynamical system in modeling cloth, traditional gradient computation for collision response can become impractical. To address this problem, we propose to compute the gradient directly using QR decomposition of a much smaller matrix. Experimental results indicate that our method can speed up backpropagation by two orders of magnitude. We demonstrate the presented approach on a number of inverse problems, including parameter estimation and motion control for cloth.

讲者简介：

Junbang Liang is a Ph.D. student at the University of Maryland’s Department of Computer Science, working under the supervision of Prof. Ming Lin. His research interest is physics-based cloth simulation and inverse problem for virtual reality applications.

讲者个人主页:  cs.umd.edu/~liangjb

主持人简介：

刘天添，微软亚洲研究院网络图形组副研究员。2009年本科毕业于浙江大学，2012年与2018年于宾夕法尼亚大学分别获得硕士与博士学位。研究方向主要是基于物理的仿真以及高效的数值方法。详情请见个人主页：http://tiantianliu.cn/

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观看直播的链接：http://webinar.games-cn.org