這不是X1
vised
本文檔提供螢幕自動化工具 SikuliX 和研究導向的渲染系統 Mitsuba 3 的資訊。 SikuliX 使用影像辨識來自動化桌面操作，而 Mitsuba 3 透過 Python 整合和可微分性提供高效能渲染。這兩個項目都詳細介紹了安裝、使用和貢獻。
暫停（不可用）至 2024 年 7 月
什麼是 SikuliXSikuliX 可以自動化您在桌上型電腦螢幕上看到的任何內容
執行 Windows、Mac 或某些 Linux/Unix。它使用 OpenCV 支援的圖像識別來識別
GUI 組件，可透過滑鼠和鍵盤操作對其進行操作。
當無法輕鬆存取 GUI 內部或
您想要操作的應用程式或網頁的原始程式碼。更多詳情
非常感謝新標誌以及 @Waleed Sadek 對新網頁的所有幫助
2.0.6（分支release_2.0.x）準備發布 - 快照可用
最新上傳：2023 年 4 月 17 日
直接IDE下載
適用於 Windows < > 適用於 macOS Intel < > 適用於 macOS Silicon Mx < > 適用於 Linux <
您將獲得 sikulixidemac-2.0.6-20210708.194940-1.jar 之類的文件，您可以將其放置在任何您想要的位置並將它們重命名為您想要的任何名稱。
JAVA：必須是 Java 11 或更高版本（獲得它的最佳位置：Eclipse Temurin 或 Azul）
OCR (macOS/Linux)：現在使用 Tess4J/Tesseract 5 - 準備好 Tesseract 5.x（tesseract 在命令列上運行）
OpenCV 支援：Windows/macOS 已捆綁 - 對於 Linux，您必須自行準備好
更多資訊遲早會出現;-)
2.1.0 (branch master) 目前無法使用 - 開發已暫停
最新穩定版本是 2.0.5（仍適用於 Java 8，無法在 Mac mX 機器上執行）
重要提示：閱讀有關更改/問題/增強的信息
修復清單
讓 SikuliX 做好使用準備
對於在 Java Maven 專案中使用，依賴座標為：
我的開發環境
歡迎並讚賞您的貢獻
貢獻時請遵守以下規則和準則
例子：
三葉渲染器 3
文件 | 教學影片 | Linux | 蘋果系統 | 視窗 | 皮伊 |
|---|---|---|---|---|---|
️
警告
️
目前，大量無證且不穩定的工作正在進行
master分支。我們強烈建議您使用我們的
最新版本
直至另行通知。
如果您已經想嘗試即將發生的更改，請查看
本移植指引。
它應該涵蓋大部分新功能和即將到來的重大變化。
介紹
Mitsuba 3 是一款以研究為導向的前向光和反向光渲染系統
瑞士洛桑聯邦理工學院 (EPFL) 開發的交通模擬。
它由一個核心庫和一組實現功能的插件組成
從材質和光源到完整的渲染演算法。
Mitsuba 3 是可重定向的：這意味著底層實作和
資料結構可以轉換以完成各種不同的任務。為了
例如，相同的程式碼可以模擬標量（經典的一次一束）RGB 傳輸
或 GPU 上的差分光譜傳輸。這一切都建立在
Dr.Jit，專為此專案開發的專用即時(JIT) 編譯器。
主要特點
跨平台：Mitsuba 3 已在 Linux ( x86_64 )、macOS 上進行測試
（ aarch64 、 x8664 ）和 Windows ( x8664 )。
高效能：底層Dr.Jit編譯器融合渲染程式碼
進入內核，使用實現最先進的性能
針對 CPU 的 LLVM 後端和 CUDA/OptiX 後端
針對具有光線追蹤硬體加速功能的 NVIDIA GPU。
Python優先：Mitsuba 3與Python深度整合。材料，
紋理，甚至完整的渲染演算法都可以用Python開發，
系統即時編譯（並可選擇區分）。
這使得電腦圖形學研究所需的實驗成為可能
其他學科。
差異化：Mitsuba 3 是一個可微分渲染器，這表示它
可以計算整個模擬相對於輸入的導數
參數，例如相機姿態、幾何形狀、BSDF、紋理和體積。它
實作了 EPFL 最近開發的可微分渲染演算法。
光譜和偏振：Mitsuba 3 可用作單色儀
渲染器、基於 RGB 的渲染器或光譜渲染器。每個變體都可以
如果需要的話，可以選擇考慮極化的影響。
教學影片、文檔
我們錄製了幾個 YouTube 視頻，提供了溫和的介紹
三葉 3 和 Dr.Jit。除此之外，您還可以找到完整的 Juypter 筆記本
涵蓋各種應用程式、操作指南和參考文檔
閱讀文檔。
安裝
我們透過 PyPI 提供預編譯的二進位輪。以這種方式安裝三葉就像運行一樣簡單
pip安裝三葉
在命令列上。 Python 套件預設包含 13 個變體：
scalar_rgb
scalar_spectral
scalarspectralpolarized
llvmadrgb
llvmadmono
llvmadmono_polarized
llvmadspectral
llvmadspectral_polarized
cudaadrgb
cudaadmono
cudaadmono_polarized
cudaadspectral
cudaadspectral_polarized
前兩個使用 RGB 執行經典的一次一光模擬
或光譜顏色表示，而後兩者可用於反演
在 CPU 或 GPU 上渲染。要存取其他變體，您需要
使用 CMake 編譯 Dr.Jit 的自訂版本。請參閱
文件
有關詳細資訊。
要求
Python >= 3.8
（可選）對於 GPU 上的計算： Nvidia driver >= 495.89
（可選）對於 CPU 上的向量化/平行計算： LLVM >= 11.1
用法
這是一個簡單的「Hello World」範例，展示了渲染一個
使用 Python 中的 Mitsuba 3 的場景：
# 使用別名「mi」導入庫 import mitsuba as mi# 設定渲染器的變體mi.setvariant('scalarrgb')# 載入場景scene = mi.loaddict(mi.cornellbox())# 渲染場景img = mi. render (scene)# 將渲染影像寫入EXR檔案mi.Bitmap(img).write('cbox.exr')可以找到涵蓋各種應用程式的教學和範例筆記本
在文檔中。
關於
該專案由 Wenzel Jakob 創建。
程式碼的重要功能和/或改進由以下人員貢獻
賽巴斯蒂安·施派爾,
尼古拉斯·羅塞爾，
梅林·尼米爾-大衛，
德里奧·維西尼,
蒂齊安·澤爾特納,
巴蒂斯特·尼科萊特,
米格爾·克雷斯波,
文森·勒羅伊，和
張子怡.
在學術課程中使用 Mitsuba 3 時，請引用：
@software{Mitsuba3，標題= {Mitsuba 3 渲染器}，作者= {Wenzel Jakob 和Sébastien Speierer 和Nicolas Roussel 和Merlin Nimier-David 和Delio Vicini 和Tizian Zeltner 和Baptiste Nicolet 和Miguel Crespo 和Vincent Leroy 和Ziyi Zhu}，註= {https://mitsuba-renderer.org}，版本 = {3.1.1}，年份 = 2022} 
