kaolin wisp
v0.1.2
NVIDIA KAOLIN WISP는 NVIDIA KAOLIN CORE가 구동하여 신경 분야 (NERFS, NGLOD, Instant-NGP 및 VQAD 포함)와 협력하기 위해 구동되는 Pytorch 도서관입니다.
Nvidia Kaolin Wisp는 신경 분야에 대한 연구를 수행하기위한 일련의 공통 유틸리티 기능을 제공하는 것을 목표로합니다. 여기에는 데이터 세트, 이미지 I/O, 메쉬 처리 및 Ray 유틸리티 기능이 포함됩니다. WISP에는 차별화 가능한 렌더러 및 차별화 가능한 데이터 구조 (Octree, 해시 그리드, 삼중 기능)와 같은 빌딩 블록이 있으며 복잡한 신경 필드를 구축하는 데 유용합니다. 또한 시각화 도구 디버깅, 대화식 렌더링 및 교육, 로깅 및 트레이너 수업도 포함됩니다.
추가 정보는 문서 사이트를 확인하십시오!
신경 분야에 대한 개요는 EG Star 보고서 : 시각 컴퓨팅을위한 신경 분야를 확인하는 것이 좋습니다.
WISP 1.0.3 <- main
WISP 1.0.2 <- stable
attrdict Dependency 새로운 데이터 세트 프레임 워크의 일부로 추가되었습니다. 최신 정보를 가져 오면 pip install attrdict 하십시오.pycuda cuda-python 으로 대체되었습니다. WISP는 지금 PIP에서 설치할 수 있습니다 (당기면 PIP 설치 -R 요구 사항 _app.txt를 실행하는 경우)설치 지침을 참조하십시오.
우리는 코드베이스에 대한 외부 기여를 환영하고 장려합니다! 자세한 내용은 FAQ 및 라이센스 페이지를 참조하십시오.
이 코드베이스는 NVIDIA 소스 코드 라이센스에 따라 라이센스가 부여됩니다. 상업용 라이센스도 무료로 제공됩니다. 이 링크를 사용하여 적용하십시오 ( "기타"사용 및 Kaolin Wisp를 지정하십시오) : https://www.nvidia.com/en-us/research/inquiries/
NVIDIA KAOLIN WISP 라이브러리가 귀하의 연구에 유용한 것을 발견하면 다음을 인용하십시오.
@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}}
}
James Lucas, Jonathan Tremblay, Valts Blukis, Anita Hu 및 Nishkrit Desai에게 조기 피드백을 제공하고 개발 전반에 걸쳐 다양한 단계에서 코드를 테스트 한 것에 감사드립니다. WISP 참조 데이터에 대해 Rogelio Olguin과 Jonathan Tremblay에게 감사드립니다.
커뮤니티 회원들에게 특별한 감사 :
우리의 도서관은 대기 고스트 라이트 인 Will-o'-the-WISP의 이름을 따서 명명되었습니다. 볼륨 객체에 대한 참조 데이터 세트로서 WISP의 멀티 뷰 데이터 세트를 제공합니다. 또한 블렌더 파일 및 렌더링 스크립트를 제공합니다.이 장면으로 특정 데이터를 생성하려면 데이터 생성 방법에 대한 자세한 내용은 readme.md를 참조하십시오.
