首页
/ Mitsuba 3 开源渲染系统下载与安装教程

Mitsuba 3 开源渲染系统下载与安装教程

2024-12-04 04:51:21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):

  1. 安装Python和pip

    sudo apt-get update
    sudo apt-get install python3 python3-pip
    
  2. 安装依赖项

    sudo pip3 install numpy
    
  3. 安装LLVM(如果需要CPU渲染)

    sudo apt-get install llvm-11
    
  4. 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

![环境配置示例](path/to/your/image.jpg)

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:

  1. 克隆项目仓库

    git clone https://github.com/mitsuba-renderer/mitsuba3.git
    cd mitsuba3
    
  2. 编译项目

    mkdir build
    cd build
    cmake ..
    make
    
  3. 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!

热门项目推荐
相关项目推荐

项目优选

收起
Python-100-DaysPython-100-Days
Python - 100天从新手到大师
Python
609
115
HarmonyOS-ExamplesHarmonyOS-Examples
本仓将收集和展示仓颉鸿蒙应用示例代码,欢迎大家投稿,在仓颉鸿蒙社区展现你的妙趣设计!
Cangjie
286
79
mdmd
✍ WeChat Markdown Editor | 一款高度简洁的微信 Markdown 编辑器:支持 Markdown 语法、色盘取色、多图上传、一键下载文档、自定义 CSS 样式、一键重置等特性
Vue
111
25
openHiTLSopenHiTLS
旨在打造算法先进、性能卓越、高效敏捷、安全可靠的密码套件,通过轻量级、可剪裁的软件技术架构满足各行业不同场景的多样化要求,让密码技术应用更简单,同时探索后量子等先进算法创新实践,构建密码前沿技术底座!
C
60
48
RuoYi-Cloud-Vue3RuoYi-Cloud-Vue3
🎉 基于Spring Boot、Spring Cloud & Alibaba、Vue3 & Vite、Element Plus的分布式前后端分离微服务架构权限管理系统
Vue
45
29
go-stockgo-stock
🦄🦄🦄AI赋能股票分析:自选股行情获取,成本盈亏展示,涨跌报警推送,市场整体/个股情绪分析,K线技术指标分析等。数据全部保留在本地。支持DeepSeek,OpenAI, Ollama,LMStudio,AnythingLLM,硅基流动,火山方舟,阿里云百炼等平台或模型。
Go
1
0
Cangjie-ExamplesCangjie-Examples
本仓将收集和展示高质量的仓颉示例代码,欢迎大家投稿,让全世界看到您的妙趣设计,也让更多人通过您的编码理解和喜爱仓颉语言。
Cangjie
205
57
MateChatMateChat
前端智能化场景解决方案UI库,轻松构建你的AI应用,我们将持续完善更新,欢迎你的使用与建议。 官网地址:https://matechat.gitcode.com
184
34
RuoYi-VueRuoYi-Vue
🎉 基于SpringBoot,Spring Security,JWT,Vue & Element 的前后端分离权限管理系统,同时提供了 Vue3 的版本
Java
182
44
frogfrog
这是一个人工生命试验项目,最终目标是创建“有自我意识表现”的模拟生命体。
Java
8
0