pbrt-v2-skin皮肤渲染模型的配置

pbrt-v2-skin皮肤渲染模型的配置

下载

直接上pbrt-v2-skin下载链接: https://github.com/patwonder/pbrt-v2-skin

安装

1.解压压缩文件
在这里插入图片描述
2.打开src/multipole/MultipoleProfileCalculator.sln
(1)点击build——》Configuration Manager切换到Release|x64 配置
在这里插入图片描述
(2)点击build——》Build Solution进行编译,显示成功即为成功
在这里插入图片描述
3.打开src/pbrt.sln,切换到Release|x64配置,编译。(同2的步骤)

4.构建完成后,找到 pbrt-v2-skin 文件夹并在命令提示符下运行以下命令:

bin\pbrt.exe --outfile skin.exr --verbose scenes\skin.pbrt

结果

注意:Core i7-2630QM 处理器上的典型渲染时间为 5 分钟

要查看结果,需要使用一些 exr 查看器。
推荐使用exrdisplay,当然你也可以使用Photoshop。
本文使用GIMP 2.10.24 (.exr)
在这里插入图片描述
写在最后,GitHub上面有很清晰的模型介绍以及模型使用教程,Get!

内容概要:本文介绍了一个基于冠豪猪优化算法(CPO)的无人机三维路径规划项目,利用Python实现了在复杂三维环境中为无人机规划安全、高效、低能耗飞行路径的完整解决方案。项目涵盖空间环境建模、无人机动力学约束、路径编码、多目标代价函数设计以及CPO算法的核心实现。通过体素网格建模、动态障碍物处理、路径平滑技术和多约束融合机制,系统能够在高维、密集障碍环境下快速搜索出满足飞行可行性、安全性与能效最优的路径,并支持在线重规划以适应动态环境变化。文中还提供了关键模块的代码示例,包括环境建模、路径评估和CPO优化流程。; 适合人群:具备一定Python编程基础和优化算法基础知识,从事无人机、智能机器人、路径规划或智能优化算法研究的相关科研人员与工程技术人员,尤其适合研究生及有一定工作经验的研发工程师。; 使用场景及目标:①应用于复杂三维环境下的无人机自主导航与避障;②研究智能优化算法(如CPO)在路径规划中的实际部署与性能优化;③实现多目标(路径最短、能耗最低、安全性最高)耦合条件下的工程化路径求解;④构建可扩展的智能无人系统决策框架。; 阅读建议:建议结合文中模型架构与代码示例进行实践运行,重点关注目标函数设计、CPO算法改进策略与约束处理机制,宜在仿真环境中测试不同场景以深入理解算法行为与系统鲁棒性。
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