kaolin wisp

高嶺土：pytorch圖書館和神經領域的引擎

NVIDIA高嶺土是由Nvidia Kaolin Core提供動力的Pytorch圖書館，可與神經領域（包括NERFS，NGLOD，Instant-NGP和VQAD）合作。

NVIDIA高嶺土旨在提供一組通用的效用功能，用於對神經領域進行研究。這包括數據集，圖像I/O，網格處理和射線實用程序功能。 WISP還帶有諸如可區分渲染器和可區分數據結構（例如OCTREES，HASH GRID，TRIPLANAR功能）之類的構建塊，可用於構建複雜的神經領域。它還包括調試可視化工具，交互式渲染和培訓，記錄和培訓師課程。

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有關神經領域的概述，我們建議您查看EG Star Report：用於視覺計算及其他的神經領域。

最新更新

WISP 1.0.3 < - main

• 17/04/23已更換配置系統！查看“配置”頁面以獲取使用說明和向後兼容性（打破更改）。請注意，WISP核心庫保持兼容，電源和教練應更新。

WISP 1.0.2 < - stable

• 已添加了15/04/23 Jupyter筆記本支持 - 對於沒有顯示屏的機器很有用。
• 01/02/23 attrdict依賴關係添加為新數據集框架的一部分。如果您提取最新消息，請確保pip install attrdict 。
• 17/01/23 pycuda被cuda-python取代。 WISP現在可以從PIP安裝（如果拉動，運行PIP Install -R Euncess_app.txt ）
• 現在將05/01/23引入電源作為獨立應用程序，以更輕鬆地支持新管道（打破變化）

安裝

請參閱此處的安裝說明。

外部貢獻

我們歡迎並鼓勵對代碼庫的外部貢獻！有關更多詳細信息，請閱讀常見問題解答和許可頁面。

許可和引用

該代碼庫是根據NVIDIA源代碼許可證獲得許可的。也可以免費獲得商業許可證。請使用此鏈接申請（使用“其他”並指定高嶺土）：https：//www.nvidia.com/en-us/research/inquiries/

如果您發現Nvidia Kaolin Wisp圖書館對您的研究有用，請引用：

 @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}}
}

謝謝

我們感謝James Lucas，Jonathan Tremblay，Valts Blukis，Anita Hu和Nishkrit Desai向我們提供了早期的反饋，並在整個開發過程中在各個階段進行了代碼。我們感謝Rogelio Olguin和Jonathan Tremblay的WISP參考數據。

特別感謝社區成員：

• 萊特菲爾德植物學家
• Soumik Rakshit

什麼是“ Wisp”？

我們的圖書館以大氣幽靈燈（Will-o'-the-Wisp）的名字命名，這些幽靈是體積的幽靈，很難用通用標準的幾何表示等通用的標準幾何表示。我們提供WISP的多視數據集作為體積對象的參考數據集。如果要在此場景中生成特定數據，請提供攪拌器文件和渲染腳本，請參閱readme.md，以獲取有關如何生成數據的更多詳細信息。