Mitsuba 3 开源渲染系统下载与安装教程
2024-12-04 12:26:33作者:彭桢灵Jeremy
1. 项目介绍
Mitsuba 3 是一个研究导向的渲染系统,用于正向和逆向光传输模拟。该系统由瑞士洛桑联邦理工学院(EPFL)开发,具有跨平台特性,支持高性能的CPU和GPU渲染。Mitsuba 3 支持Python深度集成,能够动态编译和微分,非常适合计算机图形学和其他学科的研究。
2. 项目下载位置
您可以在以下位置找到Mitsuba 3的开源代码:
GitHub: https://github.com/mitsuba-renderer/mitsuba3.git
3. 项目安装环境配置
3.1 环境要求
- Python 3.8 或更高版本
- 对于GPU计算:NVIDIA 驱动 >= 495.89(可选)
- 对于CPU的向量化/并行计算:LLVM >= 11.1(可选)
3.2 配置步骤
以下步骤将指导您如何配置安装环境(以Linux系统为例):
-
安装Python和pip
sudo apt-get update sudo apt-get install python3 python3-pip -
安装依赖项
sudo pip3 install numpy -
安装LLVM(如果需要CPU渲染)
sudo apt-get install llvm-11 -
安装CUDA(如果需要GPU渲染) 请根据NVIDIA官方文档安装CUDA工具包。
3.3 配置示例图片

请替换 path/to/your/image.jpg 为实际的配置步骤截图。
4. 项目安装方式
4.1 使用pip安装
Mitsuba 3 提供了预编译的二进制包,可以通过pip安装:
pip3 install mitsuba
4.2 源代码编译安装
如果您需要自定义安装选项或安装额外的变体,您可以按照以下步骤编译源代码:
-
克隆项目仓库
git clone https://github.com/mitsuba-renderer/mitsuba3.git cd mitsuba3 -
编译项目
mkdir build cd build cmake .. make -
安装Python绑定
cd .. pip3 install .
5. 项目处理脚本
以下是一个简单的Python脚本示例,用于使用Mitsuba 3渲染一个场景:
# 导入Mitsuba 3库
import mitsuba as mi
# 设置渲染器变体
mi.set_variant('scalar_rgb')
# 加载场景
scene = mi.load_dict(mi.cornell_box())
# 渲染场景
img = mi.render(scene)
# 保存渲染结果
mi.Bitmap(img).write('rendered.exr')
以上就是Mitsuba 3开源渲染系统的下载与安装教程。希望对您的学习和研究有所帮助!
登录后查看全文
热门项目推荐
相关项目推荐
kernelopenEuler内核是openEuler操作系统的核心,既是系统性能与稳定性的基石,也是连接处理器、设备与服务的桥梁。C075
MiniMax-M2.1从多语言软件开发自动化到复杂多步骤办公流程执行,MiniMax-M2.1 助力开发者构建下一代自主应用——全程保持完全透明、可控且易于获取。Python00
kylin-wayland-compositorkylin-wayland-compositor或kylin-wlcom(以下简称kywc)是一个基于wlroots编写的wayland合成器。 目前积极开发中,并作为默认显示服务器随openKylin系统发布。 该项目使用开源协议GPL-1.0-or-later,项目中来源于其他开源项目的文件或代码片段遵守原开源协议要求。C01
PaddleOCR-VLPaddleOCR-VL 是一款顶尖且资源高效的文档解析专用模型。其核心组件为 PaddleOCR-VL-0.9B,这是一款精简却功能强大的视觉语言模型(VLM)。该模型融合了 NaViT 风格的动态分辨率视觉编码器与 ERNIE-4.5-0.3B 语言模型,可实现精准的元素识别。Python00
GLM-4.7GLM-4.7上线并开源。新版本面向Coding场景强化了编码能力、长程任务规划与工具协同,并在多项主流公开基准测试中取得开源模型中的领先表现。 目前,GLM-4.7已通过BigModel.cn提供API,并在z.ai全栈开发模式中上线Skills模块,支持多模态任务的统一规划与协作。Jinja00
agent-studioopenJiuwen agent-studio提供零码、低码可视化开发和工作流编排,模型、知识库、插件等各资源管理能力TSX0130
Spark-Formalizer-X1-7BSpark-Formalizer 是由科大讯飞团队开发的专用大型语言模型,专注于数学自动形式化任务。该模型擅长将自然语言数学问题转化为精确的 Lean4 形式化语句,在形式化语句生成方面达到了业界领先水平。Python00
最新内容推荐
32位ECC纠错Verilog代码:提升FPGA系统可靠性的关键技术方案 Adobe Acrobat XI Pro PDF拼版插件:提升排版效率的专业利器 Qt控件CSS样式实例大全 - 打造现代化GUI界面的终极指南 Python开发者的macOS终极指南:VSCode安装配置全攻略 深入解析Windows内核模式驱动管理器:系统驱动管理的终极利器 PADS元器件位号居中脚本:提升PCB设计效率的自动化利器 谷歌浏览器跨域插件Allow-Control-Allow-Origin:前端开发调试必备神器 单总线CPU设计实训代码:计算机组成原理最佳学习资源 电脑PC网易云音乐免安装皮肤插件使用指南:个性化音乐播放体验 SAP S4HANA物料管理资源全面解析:从入门到精通的完整指南
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
27
11
OpenHarmony documentation | OpenHarmony开发者文档
Dockerfile
462
3.44 K
Ascend Extension for PyTorch
Python
269
309
openEuler内核是openEuler操作系统的核心,既是系统性能与稳定性的基石,也是连接处理器、设备与服务的桥梁。
C
190
75
暂无简介
Dart
714
171
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
284
331
本项目是CANN提供的数学类基础计算算子库,实现网络在NPU上加速计算。
C++
843
421
华为昇腾面向大规模分布式训练的多模态大模型套件,支撑多模态生成、多模态理解。
Python
105
119
Nop Platform 2.0是基于可逆计算理论实现的采用面向语言编程范式的新一代低代码开发平台,包含基于全新原理从零开始研发的GraphQL引擎、ORM引擎、工作流引擎、报表引擎、规则引擎、批处理引引擎等完整设计。nop-entropy是它的后端部分,采用java语言实现,可选择集成Spring框架或者Quarkus框架。中小企业可以免费商用
Java
10
1
🎉 (RuoYi)官方仓库 基于SpringBoot,Spring Security,JWT,Vue3 & Vite、Element Plus 的前后端分离权限管理系统
Vue
1.26 K
692