kaolin wisp
v0.1.2
Nvidia Kaolin Wispは、Nvidia Kaolin Coreを搭載したPytorch Libraryであり、神経分野（Nerfs、Nglod、Instant-NGP、VQADを含む）で動作します。
Nvidia Kaolin Wispは、神経分野で研究を行うための一般的なユーティリティ機能のセットを提供することを目指しています。これには、データセット、画像I/O、メッシュ処理、およびレイユーティリティ機能が含まれます。 WISPには、複雑なニューラルフィールドを構築するのに役立つ、微分可能なレンダラーや微分可能なデータ構造（Octrees、Hashグリッド、トリプラナー機能など）などのビルディングブロックも付属しています。また、視覚化ツールのデバッグ、インタラクティブなレンダリングとトレーニング、ロギング、トレーナーのクラスも含まれます。
追加情報については、ドキュメントを確認してください！
ニューラルフィールドの概要については、視覚コンピューティングなどのEG STARレポート：ニューラルフィールドをチェックすることをお勧めします。
WISP 1.0.3 < - main
WISP 1.0.2 < - stable
attrdict依存関係。最新のプルを引く場合は、必ずpip install attrdictください。pycuda cuda-pythonに置き換えられました。 WISPは今すぐPIPからインストールできます（PULLをプルする場合は、 PIPインストール-R要件を実行してください_App.txt ）こちらのインストール手順を参照してください。
コードベースへの外部貢献を歓迎し、奨励します！詳細については、FAQとライセンスページをお読みください。
このコードベースは、NVIDIAソースコードライセンスの下でライセンスされています。商業ライセンスも無料で利用できます。このリンクを使用して適用してください（「その他」を使用して、Kaolin Wispを指定してください）：https：//www.nvidia.com/en-us/research/inquiries/
Nvidia Kaolin Wisp Libraryがあなたの研究に役立つと思うなら、引用してください：
@misc{KaolinWispLibrary,
author = {Towaki Takikawa and Or Perel and Clement Fuji Tsang and Charles Loop and Joey Litalien and Jonathan Tremblay and Sanja Fidler and Maria Shugrina},
title = {Kaolin Wisp: A PyTorch Library and Engine for Neural Fields Research},
year = {2022},
howpublished={url{https://github.com/NVIDIAGameWorks/kaolin-wisp}}
}
ジェームズ・ルーカス、ジョナサン・トレムブレイ、ヴァルツ・ブルキス、アニタ・フー、ニシュクリット・デサイが早期にフィードバックを提供し、開発中のさまざまな段階でコードをテストしてくれたことに感謝します。 WISP参照データについては、Rogelio OlguinとJonathan Tremblayに感謝します。
コミュニティメンバーに特別な感謝：
私たちのライブラリは、メッシュなどの一般的な標準ジオメトリ表現でモデル化するのが難しい体積ゴーストである大気のゴーストライトであるWill-O'-The-Wispにちなんで命名されています。ボリュームオブジェクトの参照データセットとして、WISPのマルチビューデータセットを提供します。また、このシーンで特定のデータを生成する場合は、Blenderファイルとレンダリングスクリプトも提供します。データの生成方法の詳細については、readme.mdを参照してください。
