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

蒂娜 基于编程语言的实时软渲染器。 签出以获得API演示入门。 结帐有关应用示例。 注意：渲染器以前已被命名为Taichi三，见底部。 安装 最终用户可以从PyPI安装Tina： python3 -m pip install taichi-tina 特征 以下是Tina当前拥有的重要功能： 粒子docs/particles.py 三角形网格docs/triangle.py 连接网格tests/connect.py 平滑阴影docs/smooth.py 网格- examples/meshgrid_wave.py 网格线框和抗锯齿docs/wireframe.py 从粒子构造表面examples/mciso_mpm3d.py 前景色和背景色- examples/pars_mpm3d.py 照明和材料docs/lighting.py 加载GLTF场景docs/gltf.py 转换模型docs/transform.py 屏幕绽放效果tests/blooming.py 时间抗锯齿，TAA- docs/options.py 快速近似抗锯齿，FXAA- tests

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一个体绘制实现的源码，适合于初学体绘制的同学学习使用，里面较详细地完成了体绘制的基本过程

PBR渲染 以金属工作流实现的一套简化的pbs，适合在手机移动平台上运行。 着色器调试： 着色器，查看DebugMode 无完整的输出（高光+漫反射） 漫反射颜色输出 高光颜色计算 正常法线的输出 边缘边缘发光 区别于官方的pbr shader，我们在渲染的时候，可以使用一些自定义的选项。虽然这些效果呈现出来的结果破坏了物理计算出来的结果，但是出于美术或者策划这样或者那样的需求，我们还是这样了。比如说，我们在保证基于物理计算的同时，还加入了边缘发光的效果。类似的我们还可以附加其他效果。当然，我们也有开关来控制这种效果的显示。 我们对PBR使用的公式： 由于移动平台的限制，我们只考虑了主光