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经典图形学教程pbrt第三版 详细讲解graphics基础 正文内附implementation code 涵盖ray tracer, path tracer, photon mapping, 可以作为semester project

这是一本关于建模和材质表现技术的书籍。

神经网络可视化 神经网络架构和参数的可视化。 描述 这个项目是为我的硕士论文完成的。 可以从论文中获得一般描述： 抽象的 人工神经网络是人工智能研究的热门领域。 大型模型的大小和复杂性的增加带来了某些问题。 神经网络内部工作缺乏透明度，因此很难为不同任务选择有效的架构。 事实证明，解决这些问题具有挑战性，并且由于缺乏对神经网络的深入了解，这种情况变得根深蒂固。 考虑到这些困难，介绍了一种新颖的3D可视化技术。 通过使用来自神经网络优化领域的既定方法，可以估算出经过训练的神经网络的属性。 批处理规范化与微调和特征提取一起使用，以估计神经网络不同部分的重要性。 重要值与各种方法（如边缘捆绑，光线跟踪，3D冒名顶替者和特殊的透明技术）的组合产生了代表神经网络的3D模型。 证明了所提取的重要性估计的有效性，并探索了开发的可视化的潜力。 如何使用 使用描述的参数准备configs/processi

基于物理的渲染 通过路径跟踪以物理方式渲染3D场景。 光与表面的相互作用通过双向反射分布函数（BRDF）进行评估。 —硕士论文2013/14 加速结构：BVH 无堆栈遍历。 每个叶节点1或2个面。 存在在构建过程中使用空间分割的代码，但似乎有问题。 不应该使用。 要求 操作系统： Linux 虽然也应该可以在其他平台上构建和运行它。 我只是从未尝试过。 硬件：具有OpenCL 1.1和OpenGL 3.1功能的GPU 仅在NVIDIA上进行过测试。 库/标题 freeglut3-dev libboost-dev libdevil-dev libglew开发 libglm开发 libqt5core5a libxi-dev libxmu-dev 标题 NVIDIA和OpenCL 如果在使NVIDIA硬件与OpenCL配合使用时遇到问题（根据我的经验，这很可能），这是一些解

《Physically Based Rendering: From Theory to Implementation》第三版的配套源代码。

模型查看者 使用LWJGL和Slick-Utils用Java编写的非常基本的.OBJ模型查看器 具有令人难以置信的功能，例如各向异性过滤，mip映射和抗锯齿

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基于神经点的图形 1 1,2- 1,23 1,2- 1三星AI中心1斯科尔科沃科技学院3 in3d.io UPD（09.02.2021） ：添加了可以在无头节点上执行的Docker容器。 请参阅。 关于 这是基于神经点的图形（NPBG）的PyTorch实现，这是一种用于对真实场景进行实时照片级逼真的渲染的新方法。 NPBG使用原始点云作为场景的几何表示，并使用可学习的神经描述符对每个点进行扩充，该描述符对局部几何形状和外观进行编码。 通过与描述符并行学习深度渲染网络，从而可以通过将来自新视点的点云的栅格化传递到该网络来获取场景的新视图。 设置 以下说明描述了conda环境的安装。 如果要设置Docker环境，请参阅docker文件夹中的自述文件。 对于无头计算机（未启用X服务器），也建议采用这种方式。 运行以下命令以使用conda安装python环境： source scri