หน้าแรก>การเขียนโปรแกรมที่เกี่ยวข้อง>หลาม
ดาวน์โหลด

Kaolin Wisp: ห้องสมุด Pytorch และเครื่องยนต์สำหรับการวิจัยสาขาประสาท

การวาดภาพ

Nvidia Kaolin Wisp เป็นห้องสมุด Pytorch ที่ขับเคลื่อนโดย Nvidia Kaolin Core เพื่อทำงานกับสาขาประสาท (รวมถึง Nerfs, NGLOD, Instant-NGP และ VQAD)

Nvidia Kaolin WISP มีจุดมุ่งหมายเพื่อให้ชุดของฟังก์ชั่นยูทิลิตี้ทั่วไปสำหรับการดำเนินการวิจัยในสาขาประสาท ซึ่งรวมถึงชุดข้อมูลภาพ I/O การประมวลผลตาข่ายและฟังก์ชั่นยูทิลิตี้เรย์ WISP ยังมาพร้อมกับหน่วยการสร้างเช่น renderers ที่แตกต่างกันและโครงสร้างข้อมูลที่แตกต่างกัน (เช่น octrees, hash grids, คุณสมบัติ triplanar) ซึ่งมีประโยชน์ในการสร้างเขตประสาทที่ซับซ้อน นอกจากนี้ยังรวมถึงเครื่องมือการสร้างภาพข้อมูลการดีบักการแสดงผลแบบโต้ตอบและการฝึกอบรมการบันทึกและชั้นเรียนเทรนเนอร์

ตรวจสอบเอกสารเพิ่มเติมของเราสำหรับข้อมูลเพิ่มเติม!

สำหรับภาพรวมเกี่ยวกับฟิลด์ประสาทเราขอแนะนำให้คุณตรวจสอบรายงาน EG Star: ฟิลด์ระบบประสาทสำหรับการคำนวณด้วยภาพและอื่น ๆ

อัปเดตล่าสุด

Wisp 1.0.3 <- main

  • 17/04/23 ระบบการกำหนดค่าได้ถูกแทนที่แล้ว! ตรวจสอบหน้าการกำหนดค่าสำหรับคำแนะนำการใช้งานและความเข้ากันได้ย้อนหลัง ( การเปลี่ยนแปลงการเปลี่ยนแปลง ) โปรดทราบว่าห้องสมุดหลัก WISP ยังคงใช้งานร่วมกันได้ Mains และ Trainers ควรได้รับการปรับปรุง

wisp 1.0.2 <- stable

  • มีการเพิ่มการสนับสนุนสมุดบันทึก Jupyter 15/04/23 - มีประโยชน์สำหรับเครื่องจักรที่ไม่มีการแสดงผล
  • 01/02/23 เพิ่มการพึ่งพา attrdict เป็นส่วนหนึ่งของกรอบชุดข้อมูลใหม่ หากคุณดึงล่าสุดตรวจสอบให้แน่ใจว่า pip install attrdict
  • 17/01/23 pycuda แทนที่ด้วย cuda-python WISP สามารถติดตั้งได้จาก PIP ตอนนี้ (ถ้าคุณดึงให้เรียกใช้ PIP Install -r cherind_app.txt )
  • 05/01/23 Mains ได้รับการแนะนำให้รู้จักกับแอพแบบสแตนด์อโลนเพื่อรองรับท่อใหม่ได้ง่ายขึ้น ( การเปลี่ยนแปลงทำลาย )

การติดตั้ง

ดูคำแนะนำการติดตั้งที่นี่

ผลงานภายนอก

เรายินดีต้อนรับและสนับสนุนการมีส่วนร่วมภายนอกไปยัง Codebase! สำหรับรายละเอียดเพิ่มเติมอ่านคำถามที่พบบ่อยและหน้าใบอนุญาต

ใบอนุญาตและการอ้างอิง

Codebase นี้ได้รับอนุญาตภายใต้ใบอนุญาตซอร์สโค้ด NVIDIA นอกจากนี้ยังมีใบอนุญาตเชิงพาณิชย์โดยไม่เสียค่าใช้จ่าย โปรดสมัครโดยใช้ลิงค์นี้ (ใช้ "อื่น ๆ " และระบุ kaolin wisp): https://www.nvidia.com/en-us/research/inquiries/

หากคุณพบว่าห้องสมุด Nvidia Kaolin WISP มีประโยชน์สำหรับการวิจัยของคุณโปรดอ้างอิง: 

 @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}}
}

ขอบคุณ

เราขอขอบคุณ James Lucas, Jonathan Tremblay, Valts Blukis, Anita Hu และ Nishkrit Desai ที่ให้ข้อเสนอแนะแก่เราและทดสอบรหัสในขั้นตอนต่าง ๆ ตลอดการพัฒนา เราขอขอบคุณ Rogelio Olguin และ Jonathan Tremblay สำหรับข้อมูลอ้างอิง WISP

ขอขอบคุณเป็นพิเศษสำหรับสมาชิกชุมชน:

  • นักพฤกษศาสตร์ Lightfield
  • Soumik Rakshit

"wisp" คืออะไร?

การวาดภาพ

ห้องสมุดของเราได้รับการตั้งชื่อตามแสงผีในบรรยากาศ Will-o'-the-wisp ซึ่งเป็นผีปริมาตรที่ยากต่อการจำลองด้วยการแสดงเรขาคณิตมาตรฐานทั่วไปเช่นตาข่าย เราจัดเตรียมชุดข้อมูลหลายมุมมองของ WISP เป็นชุดข้อมูลอ้างอิงสำหรับวัตถุปริมาตร นอกจากนี้เรายังให้ไฟล์เครื่องปั่นและสคริปต์การแสดงผลหากคุณต้องการสร้างข้อมูลเฉพาะกับฉากนี้โปรดดูที่ ReadMe.MD สำหรับรายละเอียดเพิ่มเติมเกี่ยวกับวิธีการสร้างข้อมูล

ขยาย
ข้อมูลเพิ่มเติม
แอปที่เกี่ยวข้อง
แนะนำสำหรับคุณ
ข้อมูลที่เกี่ยวข้อง ทั้งหมด