beakerx

JAVA-Quellcode

1.3.0

Herunterladen

Dieses Dokument bietet einen Überblick über zwei Open-Source-Projekte: BeakerX, eine Sammlung von Jupyter-Erweiterungen, und Mitsuba 3, ein forschungsorientiertes Rendering-System. BeakerX erweitert Jupyter um JVM-Kernel und interaktive Widgets, während Mitsuba 3 leistungsstarke Rendering-Funktionen mit Python-Integration und Differenzierbarkeit bietet. Beide Projekte werden im Folgenden detailliert beschrieben, einschließlich Installationsanweisungen und Anwendungsbeispielen.

BeakerX: Beaker-Erweiterungen für Jupyter

BeakerX ist eine Sammlung von JVM-Kerneln und interaktiven Widgets für

Plotten, Tabellen, Autoübersetzung und andere Erweiterungen für Jupyter

Notebook- und Jupyter Lab-Version 1.2.x und 2.x.

Version 2.x von BeakerX verbessert die ursprüngliche Lösungsarchitektur durch Bereitstellung

unabhängige Module, die Endbenutzer installieren können, um die Plattform besser abzustimmen.

Die Dokumentation

besteht aus Tutorial-Notebooks auf GitHub

und ein Spickzettel.

BeakerX ist der Nachfolger des Beaker Notebook (Quellcode

Archiv). Es

stammt von Two Sigma Open Source. Ja, das sind wir

einstellen.

Wie zu verwenden

Um BeakerX und alle Kernel zu installieren, verwenden Sie:

Um nur einen Teil der Lösung zu installieren, wählen Sie die zu installierenden Kernel aus:

Und dann optionale Pakete installieren:

Um BeakerX-Erweiterungen in Jupyter Lab 1.2 zu installieren, verwenden Sie

Um BeakerX-Erweiterungen in Jupyter Lab 2.x zu installieren, verwenden Sie

Merkmale

JVM-Kernel mit interaktiver Darstellung:

Autoübersetzung von Python nach JavaScript und D3

Interaktive Tische

FAQs

Siehe FAQ.md.

Namensnennung

BeakerX enthält viele Projekte und ist von diesen abhängig, darunter:

Der Kernel ist ursprünglich abgeleitet von

Lapsgrid,

wurde aber in Java umgeschrieben und überarbeitet und erweitert.

Die Java-Unterstützung nutzt die org.abstractmeta.toolbox von Adrian Witas.

Das Inhaltsverzeichnis und die Erweiterungen der Init-Zellen stammen von:

H2-Datenbank

Motor

Diese Software enthält unveränderte binäre Neuverteilungen für H2

Datenbank-Engine (http://www.h2database.com/), die doppelt lizenziert ist

und verfügbar unter der MPL 2.0 (Mozilla Public License) oder unter der

EPL 1.0 (Eclipse Public License). Eine Originalkopie der Lizenz

Die Vereinbarung finden Sie unter: http://www.h2database.com/html/license.html

Beispiel:

Mitsuba Renderer 3

Dokumentation

Tutorial-Videos

Linux

MacOS

Windows

PyPI

️
Warnung
️

Derzeit gibt es hier eine große Menge undokumentierter und instabiler Arbeiten

der master . Wir empfehlen Ihnen dringend, unsere zu verwenden

neueste Version

bis auf Weiteres.

Wenn Sie die bevorstehenden Änderungen bereits ausprobieren möchten, schauen Sie sich bitte um

dieser Portierungsanleitung.

Es sollte die meisten kommenden neuen Funktionen und Breaking Changes abdecken.

Einführung

Mitsuba 3 ist ein forschungsorientiertes Rendering-System für Vorwärts- und Rückwärtslicht

Transportsimulation, entwickelt an der EPFL in der Schweiz.

Es besteht aus einer Kernbibliothek und einer Reihe von Plugins, die Funktionen implementieren

von Materialien und Lichtquellen bis hin zu kompletten Rendering-Algorithmen.

Mitsuba 3 ist retargetierbar : Das bedeutet, dass die zugrunde liegenden Implementierungen und

Datenstrukturen können sich verändern, um verschiedene Aufgaben zu erfüllen. Für

Beispielsweise kann derselbe Code beide skalaren (klassischen, jeweils einen Strahl gleichzeitig ausführenden) RGB-Transporte simulieren

oder differenzieller spektraler Transport auf der GPU. Darauf baut alles auf

Dr.Jit, ein spezialisierter Just-in-Time -Compiler (JIT), der speziell für dieses Projekt entwickelt wurde.

Hauptmerkmale

Plattformübergreifend : Mitsuba 3 wurde unter Linux ( x86_64 ) und macOS getestet
( aarch64 , x8664 ) und Windows ( x8664 ).

Hohe Leistung : Der zugrunde liegende Dr.Jit-Compiler verschmilzt Rendering-Code
in Kernel, die modernste Leistung erzielen
ein LLVM-Backend, das auf die CPU abzielt, und ein CUDA/OptiX-Backend
zielt auf NVIDIA-GPUs mit Raytracing-Hardwarebeschleunigung ab.

Python zuerst : Mitsuba 3 ist tief in Python integriert. Materialien,
Texturen und sogar vollständige Rendering-Algorithmen können in Python entwickelt werden,
die das System im laufenden Betrieb JIT-kompiliert (und optional differenziert).
Dies ermöglicht die Experimente, die für die Forschung in der Computergrafik erforderlich sind
andere Disziplinen.

Differenzierung : Mitsuba 3 ist ein differenzierbarer Renderer, was bedeutet, dass er
kann Ableitungen der gesamten Simulation in Bezug auf die Eingabe berechnen
Parameter wie Kameraposition, Geometrie, BSDFs, Texturen und Volumina. Es
implementiert aktuelle differenzierbare Rendering-Algorithmen, die an der EPFL entwickelt wurden.

Spektral und Polarisation : Mitsuba 3 kann monochromatisch verwendet werden
Renderer, RGB-basierter Renderer oder Spektralrenderer. Jede Variante kann
Berücksichtigen Sie optional die Auswirkungen der Polarisation, falls gewünscht.

Tutorial-Videos, Dokumentation

Wir haben mehrere YouTube-Videos aufgenommen, die eine sanfte Einführung bieten

Mitsuba 3 und Dr.Jit. Darüber hinaus finden Sie komplette Juypter-Notizbücher

Es umfasst eine Vielzahl von Anwendungen, Anleitungen und Referenzdokumentationen

auf readthedocs.

Installation

Wir stellen vorkompilierte Binärräder über PyPI bereit. Mitsuba auf diese Weise zu installieren ist so einfach wie das Ausführen

 pip install mitsuba

auf der Kommandozeile. Das Python-Paket enthält standardmäßig dreizehn Varianten:

scalar_rgb

scalar_spectral

scalarspectralpolarized

llvmadrgb

llvmadmono

llvmadmono_polarized

llvmadspectral

llvmadspectral_polarized

cudaadrgb

cudaadmono

cudaadmono_polarized

cudaadspectral

cudaadspectral_polarized

Die ersten beiden führen eine klassische Einzelstrahl-Simulation mit entweder einem RGB durch

oder spektrale Farbdarstellung, wobei die beiden letzteren für die Umkehrung verwendet werden können

Rendern auf der CPU oder GPU. Um auf zusätzliche Varianten zugreifen zu können, müssen Sie Folgendes tun

Kompilieren Sie eine benutzerdefinierte Version von Dr.Jit mit CMake. Bitte beachten Sie die

Dokumentation

Einzelheiten hierzu finden Sie hier.

Anforderungen

Python >= 3.8

(optional) Für Berechnung auf der GPU: Nvidia driver >= 495.89

(optional) Für vektorisierte / parallele Berechnung auf der CPU: LLVM >= 11.1

Verwendung

Hier ist ein einfaches „Hello World“-Beispiel, das zeigt, wie einfach es ist, ein zu rendern

Szene mit Mitsuba 3 aus Python:

 # Importieren Sie die Bibliothek mit dem Alias „mi“import mitsuba as mi# Legen Sie die Variante des Renderers festmi.setvariant('scalarrgb')# Laden Sie eine Szenescene = mi.loaddict(mi.cornellbox())# Rendern Sie die Szeneimg = mi. render(scene)# Schreiben Sie das gerenderte Bild in eine EXR-Dateimi.Bitmap(img).write('cbox.exr')

Es stehen Tutorials und Beispiel-Notebooks für eine Vielzahl von Anwendungen zur Verfügung

in der Dokumentation.

Um

Dieses Projekt wurde von Wenzel Jakob erstellt.

Wesentliche Funktionen und/oder Verbesserungen am Code wurden von beigesteuert

Sébastien Speierer,

Nicolas Roussel,

Merlin Nimier-David,

Delio Vicini,

Tizian Zeltner,

Baptiste Nicolet,

Miguel Crespo,

Vincent Leroy und

Ziyi Zhang.

Wenn Sie Mitsuba 3 in akademischen Projekten verwenden, geben Sie bitte Folgendes an:

 @software{Mitsuba3,title = {Mitsuba 3 renderer},author = {Wenzel Jakob und Sébastien Speierer und Nicolas Roussel und Merlin Nimier-David und Delio Vicini und Tizian Zeltner und Baptiste Nicolet und Miguel Crespo und Vincent Leroy und Ziyi Zhang},Anmerkung = {https://mitsuba-renderer.org},Version = {3.1.1},Jahr = 2022}

Expandieren

Zusätzliche Informationen