мензурка

В этом документе представлен обзор двух проектов с открытым исходным кодом: BeakerX, набора расширений Jupyter, и Mitsuba 3, исследовательско-ориентированной системы рендеринга. BeakerX расширяет возможности Jupyter за счет ядер JVM и интерактивных виджетов, а Mitsuba 3 предлагает высокопроизводительные возможности рендеринга с интеграцией и дифференцируемостью Python. Оба проекта подробно описаны ниже, включая инструкции по установке и примеры использования.

BeakerX: расширения Beaker для Jupyter.

BeakerX — это набор ядер JVM и интерактивных виджетов для

построение графиков, таблицы, автоперевод и другие расширения для Jupyter.

Notebook и Jupyter Lab версий 1.2.x и 2.x.

Версия 2.x BeakerX улучшает исходную архитектуру решения, предоставляя

независимые модули, которые конечные пользователи могут установить для лучшей настройки платформы.

Документация

состоит из учебных тетрадей на GitHub

и шпаргалка.

BeakerX является преемником Beaker Notebook (исходный код

архив). Это

исходит из открытого исходного кода Two Sigma. Да, мы

найм.

Как использовать

Для установки BeakerX и всех ядер используйте:

Чтобы установить только часть решения, выберите ядра для установки:

А затем установите дополнительные пакеты:

Чтобы установить расширения BeakerX внутри Jupyter Lab 1.2, используйте

Чтобы установить расширения BeakerX внутри Jupyter Lab 2.x, используйте

Функции

Ядра JVM с интерактивным построением графиков:

Автоперевод с Python на JavaScript и D3

Интерактивные столы

Часто задаваемые вопросы

См. FAQ.md.

Атрибуция

BeakerX содержит множество проектов, в том числе:

Ядро изначально получено из

лаппссетка,

но был переписан на Java, реорганизован и расширен.

Для поддержки Java используется org.abstractmeta.toolbox Адриана Витаса.

ANTLR Copyright (c) 2012 Теренс Парр и Сэм Харвелл

d3 Copyright (c) 2010–2015, Майкл Босток

IPython Copyright (c) 2008–2014, группа разработчиков IPython.

Copyright (c) 2001–2007, Фернандо Перес.

Авторские права (c) 2001, Янко Хаузер

Авторские права (c) 2001, Натаниэль Грей.

Расширения оглавления и ячеек инициализации взяты из:

IPython-contrib Copyright (c) 2013–2015, Разработчики IPython-contrib

Scala Copyright (c) 2002-2015 EPFL

Авторские права (c) 2011–2015 Typesafe, Inc.

Авторские права на Гуаву (C) 2012 Авторы Гуавы

Apache Spark Copyright (C) 2014 г. и далее The Apache Software Foundation.

база данных H2

двигатель

Это программное обеспечение содержит немодифицированные бинарные дистрибутивы для H2.

ядро базы данных (http://www.h2database.com/), имеющее двойную лицензию

и доступен по лицензии MPL 2.0 (Общественная лицензия Mozilla) или по лицензии

EPL 1.0 (Общественная лицензия Eclipse). Оригинальная копия лицензии

соглашение можно найти по адресу: http://www.h2database.com/html/license.html.

пример:

Мицуба Рендерер 3

Документация	Обучающие видео	Линукс	MacOS	Окна	ПиПИ

️

Предупреждение

️

В настоящее время в мире ведется большой объем недокументированной и нестабильной работы.

master ветка. Мы настоятельно рекомендуем вам воспользоваться нашим

последний выпуск

до дальнейшего уведомления.

Если вы уже хотите опробовать предстоящие изменения, ознакомьтесь с

это руководство по портированию.

Он должен охватывать большинство новых функций и предстоящих кардинальных изменений.

Введение

Mitsuba 3 — это исследовательская система рендеринга прямого и обратного света.

транспортное моделирование, разработанное в EPFL в Швейцарии.

Он состоит из базовой библиотеки и набора плагинов, реализующих функциональность.

начиная от материалов и источников света и заканчивая полными алгоритмами рендеринга.

Mitsuba 3 является перенацеливаемой : это означает, что базовые реализации и

Структуры данных могут трансформироваться для выполнения различных задач. Для

Например, один и тот же код может моделировать скалярный (классический по одному лучу) транспорт RGB

или дифференциальный спектральный транспорт на графическом процессоре. Все это основано на

Dr.Jit — специализированный JIT -компилятор, разработанный специально для этого проекта.

Основные характеристики

• Кроссплатформенность : Mitsuba 3 была протестирована на Linux ( x86_64 ), macOS.

  ( aarch64 , x8664 ) и Windows ( x8664 ).

• Высокая производительность : базовый компилятор Dr.Jit объединяет код рендеринга.

  в ядра, которые достигают высочайшей производительности, используя

  серверная часть LLVM, ориентированная на ЦП, и серверная часть CUDA/OptiX

  ориентированы на графические процессоры NVIDIA с аппаратным ускорением трассировки лучей.

• Python прежде всего : Mitsuba 3 глубоко интегрирован с Python. Материалы,

  текстуры и даже полные алгоритмы рендеринга могут быть разработаны на Python,

  который система JIT-компилирует (и, при необходимости, дифференцирует) на лету.

  Это позволяет проводить эксперименты, необходимые для исследований в области компьютерной графики и

  другие дисциплины.

• Дифференциация : Mitsuba 3 — это дифференцируемый рендерер, то есть он

  может вычислять производные всей симуляции относительно входных данных

  такие параметры, как поза камеры, геометрия, BSDF, текстуры и объемы. Это

  реализует последние алгоритмы дифференцируемого рендеринга, разработанные в EPFL.

• Спектральный и поляризационный : Mitsuba 3 можно использовать как монохроматический.

  рендерер, рендерер на основе RGB или спектральный рендерер. Каждый вариант может

  при необходимости, при необходимости, учтите эффекты поляризации.

Обучающие видеоролики, документация

Мы записали несколько видеороликов на YouTube, которые дают краткое представление.

Мицуба 3 и Доктор Джит. Помимо этого вы можете найти полные блокноты Juypter.

охватывающий различные приложения, практические руководства и справочную документацию.

на прочтенной документации.

Установка

Мы предоставляем предварительно скомпилированные двоичные колеса через PyPI. Установить Mitsuba таким способом так же просто, как запустить

 pip установить Мицубу

в командной строке. Пакет Python по умолчанию включает тринадцать вариантов:

• scalar_rgb

• scalar_spectral

• scalarspectralpolarized

• llvmadrgb

• llvmadmono

• llvmadmono_polarized

• llvmadspectral

• llvmadspectral_polarized

• cudaadrgb

• cudaadmono

• cudaadmono_polarized

• cudaadspectral

• cudaadspectral_polarized

Первые два выполняют классическое моделирование по одному лучу с использованием RGB

или спектральное представление цвета, тогда как последние два могут использоваться для обратного

рендеринг на CPU или GPU. Чтобы получить доступ к дополнительным вариантам, вам необходимо

скомпилируйте собственную версию Dr.Jit с помощью CMake. Пожалуйста, ознакомьтесь с

документация

для получения подробной информации об этом.

Требования

• Python >= 3.8

• (необязательно) Для вычислений на графическом процессоре: Nvidia driver >= 495.89

• (необязательно) Для векторизованных/параллельных вычислений на ЦП: LLVM >= 11.1

Использование

Вот простой пример «Hello World», который показывает, насколько просто визуализировать

сцена с использованием Mitsuba 3 из Python:

 # Импортируйте библиотеку, используя псевдоним "mi"import mitsuba as mi# Установите вариант renderermi.setvariant('scalarrgb')# Загрузите сценуscene = mi.loaddict(mi.cornellbox())# Отрисуйте сценуimg = mi. render(scene)# Запишите визуализированное изображение в файл EXRmi.Bitmap(img).write('cbox.exr')

Учебные пособия и блокноты с примерами, охватывающие различные приложения, можно найти.

в документации.

О

Этот проект создал Венцель Якоб.

Значительные функции и/или улучшения кода были внесены

Себастьян Шпейерер,

Николя Руссель,

Мерлин Нимье-Дэвид,

Делио Вичини,

Тициан Зельтнер,

Батист Николе,

Мигель Креспо,

Винсент Лерой и

Цзыи Чжан.

При использовании Mitsuba 3 в академических проектах указывайте:

 @software{Mitsuba3,title = {рендерер Mitsuba 3},author = {Венцель Якоб и Себастьян Шпейерер и Николя Руссель и Мерлин Нимьер-Давид и Делио Вичини и Тициан Зельтнер и Батист Николе и Мигель Креспо и Винсент Лерой и Зийи Чжан},note = {https://mitsuba-renderer.org},версия = {3.1.1}, год = 2022}