春のクラウドゲートウェイ
4.2.0
Mitoba 3 は、EPFL で開発された、順光および逆光輸送シミュレーションのための研究指向のレンダリング システムです。クロスプラットフォーム互換性、Dr.Jit による高性能、簡単な実験のための Python 統合、微分、スペクトル、偏光レンダリングのサポートが特徴です。このドキュメントでは、その機能、インストール、使用法、および貢献者について詳しく説明します。
ミツバレンダラー3
ドキュメント | チュートリアルビデオ | Linux | MacOS | 窓 | PyPI |
|---|---|---|---|---|---|
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警告
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現在、文書化されていない不安定な作業が大量に行われています。
masterブランチ。ぜひご利用ください。
最新リリース
追って通知があるまで。
今後の変更をすでに試してみたい場合は、こちらをご覧ください。
この移植ガイド。
今後の新機能と重大な変更のほとんどがカバーされているはずです。
導入
ミツバ 3 は、順光と逆光の研究指向のレンダリング システムです。
スイスのEPFLで開発された輸送シミュレーション。
コア ライブラリと機能を実装するプラグインのセットで構成されます。
マテリアルや光源から完全なレンダリング アルゴリズムに至るまで。
ミツバ 3 は再ターゲット可能です。これは、基礎となる実装と
データ構造は、さまざまな異なるタスクを実行するために変換できます。のために
たとえば、同じコードで両方のスカラー (一度に 1 レイずつの古典的な) RGB トランスポートをシミュレートできます。
または GPU 上の差分スペクトル転送。これはすべてに基づいています
Dr.Jit は、このプロジェクトのために特別に開発された特殊なジャストインタイム(JIT) コンパイラーです。
主な特長
クロスプラットフォーム：Mitsuba 3 は Linux ( x86_64 )、macOS でテストされています
( aarch64 、 x8664 )、および Windows ( x8664 )。
高いパフォーマンス: 基盤となる Dr.Jit コンパイラーがレンダリング コードを融合します
を使用して最先端のパフォーマンスを実現するカーネルに組み込まれます。
CPU をターゲットとする LLVM バックエンドと CUDA/OptiX バックエンド
レイ トレーシング ハードウェア アクセラレーションを備えた NVIDIA GPU をターゲットとしています。
Python ファースト: ミツバ 3 は Python と深く統合されています。材料、
テクスチャ、さらには完全なレンダリング アルゴリズムさえも Python で開発できます。
これは、システムによってオンザフライで JIT コンパイル (およびオプションで微分) されます。
これにより、コンピュータ グラフィックスの研究に必要な実験が可能になり、
他の分野。
微分: ミツバ 3 は微分可能なレンダラーです。
入力に関するシミュレーション全体の導関数を計算できます
カメラのポーズ、ジオメトリ、BSDF、テクスチャ、ボリュームなどのパラメータ。それ
EPFL で開発された最近の微分可能レンダリング アルゴリズムを実装します。
スペクトルと偏光：Mitsuba 3 は単色として使用可能
レンダラー、RGB ベースのレンダラー、またはスペクトル レンダラー。各バリアントでは、
必要に応じて、分極の影響をオプションで考慮します。
チュートリアルビデオ、ドキュメント
優しい紹介を提供する YouTube ビデオをいくつか録画しました。
ミツバ3とドクタージット。さらに、完全な Juypter ノートブックを見つけることができます。
さまざまなアプリケーション、ハウツー ガイド、リファレンス ドキュメントを網羅
readthedocs で。
インストール
PyPI 経由でコンパイル済みのバイナリ ホイールを提供します。この方法でのMitsubaのインストールは、実行するのと同じくらい簡単です
pip インストールミツバ
コマンドラインで。 Python パッケージにはデフォルトで 13 のバリアントが含まれています。
scalar_rgb
scalar_spectral
scalarspectralpolarized
llvmadrgb
llvmadmono
llvmadmono_polarized
llvmadspectral
llvmadspectral_polarized
cudaadrgb
cudaadmono
cudaadmono_polarized
cudaadspectral
cudaadspectral_polarized
最初の 2 つは、RGB のいずれかを使用して、一度に 1 レイずつの古典的なシミュレーションを実行します。
またはスペクトル色表現、後者の 2 つは逆変換に使用できます。
CPU または GPU でのレンダリング。追加のバリアントにアクセスするには、次のことを行う必要があります。
CMake を使用して Dr.Jit のカスタム バージョンをコンパイルします。をご覧ください。
ドキュメント
詳細については。
要件
Python >= 3.8
(オプション) GPU での計算の場合: Nvidia driver >= 495.89
(オプション) CPU でのベクトル化/並列計算の場合: LLVM >= 11.1
使用法
これは、レンダリングがいかに簡単であるかを示す単純な「Hello World」の例です。
PythonからMitsuba 3を使用したシーン:
# エイリアス "mi" を使用してライブラリをインポートしますimport tsuba as mi# renderer のバリアントを設定しますmi.setvariant('scalarrgb')# シーンをロードしますscene = mi.loaddict(mi.cornellbox())# シーンをレンダリングしますimg = mi。 render(scene)# レンダリングされたイメージを EXR ファイルに書き込みますmi.Bitmap(img).write('cbox.exr')さまざまなアプリケーションをカバーするチュートリアルとノートブックの例が見つかります。
ドキュメントにあります。
について
このプロジェクトは Wenzel Jakob によって作成されました。
コードの重要な機能や改善は、次の寄稿者によって行われました。
セバスチャン・シュパイラー
ニコラ・ルーセル
マーリン・ニミエ＝デイヴィッド
デリオ・ヴィチーニ
ティツィアン・ツェルトナー
バティスト・ニコレット
ミゲル・クレスポ
ヴァンサン・リロイと
チャン・ツィイー。
学術プロジェクトでMitsuba 3を使用する場合は、以下を引用してください。
@software{Mitsuba3,title = {Mitsuba 3 renderer},author = {Wenzel Jakob、Sébastien Speierer、Nicolas Roussel、Merlin Nimier-David、Delio Vicini、Tizian Zeltner、Baptiste Nicolet、Miguel Crespo、Vincent Leroy、Ziyi Zhang},note = {https://tsuba-renderer.org}、バージョン = {3.1.1}、年 = 2022} 
