オープンソースの物理ベースレンダラ『Mitsuba』をMayaで使う

オープンソースのグローバルイルミネーションレンダラのMitsuba

Mitsuba – physically based renderer

Mitsubaは、PBRTのスタイルに則った研究指向のレンダリングシステムで、多くのインスピレーションを得ています。
Mitsubaは移植性の高いC++で記述されており、偏りのない手法と偏りのない手法を実装し、現在のCPUアーキテクチャを対象とした高度な最適化が含まれています。
Mitsubaは非常にモジュール式です:コアライブラリの小さなセットと、マテリアルや光源から完全なレンダリングアルゴリズムに至るまでの機能を実装する100種類を超えるプラグインで構成されています。

他のオープンソースレンダラーと比較して、MitsubaはMetropolis Light Transportのパスベースの定式化やボリュメトリックモデリングアプローチなどの実験的レンダリング技術に重点を置いています。
そのため、まだ主流のレンダラーへの道を見つけていないようなテクニックを試してみたい人にとっては本当に興味があるかもしれませんし、この領域での研究のための強固な基盤も提供します。

このレンダラーは現在Linux, MacOS X, Microsoft Windowsに対応し、x86, x86_64プラットフォームでのSSE2最適化を利用しています。
これまでのところ、その主な用途はコンピューターグラフィックスのアルゴリズム開発のテストベッドとしてでしたが、他にも多くの興味深いアプリケーションがあります。

Mitsubaには、シーンをインタラクティブに探索するためのコマンドラインインターフェイスとグラフィカルフロントエンドが付属しています。
ナビゲート中、大まかなプレビューが表示され、すべての動きが停止するとすぐに精度が向上します。
視点が選択されると、幅広いレンダリング技術を使用して画像を生成し、それらのパラメーターをプログラム内から調整できます。


スポンサーリンク

ソースコードはGitHubにある↓
https://github.com/mitsuba-renderer/mitsuba


スポンサーリンク


いつか試そうと思ってだいぶ時間が経ってしまったんだけど、MitsubaにはMayaと連携するためのプラグインもあるので試してみた。
https://github.com/mitsuba-renderer/mitsuba

ところが、このプラグイン、想像してたのと違って、あんまり連携感がない。Maya上のオブジェクトを描画できるわけだけど、もろもろの設定はMayaのGUIではなく、結局xmlの設定ファイルを直接いじるタイプだった。(MayaのGUI上でxmlを編集するエディタが立ち上がる。)

そんで、もうちょっと調べてみたら、有志(?)でMitsubaをPythonでラップしてプラグインっぽくした人がいた。→Installing MitsubaForMaya
プラグインコード(Python)とサンプルプロジェクトがGitHubに上がっている。→MitsubaForMaya

で、やってみた。このプラグインは外部のMitsubaのexeを呼び出す操作をラップしてMayaのGUI操作ライクにしてくれてるんだけど、コードの中に絶対パスを書いていて、エラーまみれになった。GUIはよくできてたんだけどね。もうちょっと中身読めば修正できそうな気もする。

で、いったんMayaで動かすのはあきらめて、MitsubaのスタンドアローンのGUIアプリを実行してみた。レンダリングするシーンファイルのサンプルが公式のダウンロードページに置いてある。試したのは毛糸のマフラーみたいなやつSiggraph2010で発表されたこの論文のデータね。

サンプルのscarfシーンをMitsubaでレンダリングした。

サンプルのscarfシーンをMitsubaでレンダリングした画像をPhotoshopで補正した。



まるで実写みたい。
Pythonのインターフェイスがあるみたいだから、上手く使えばAPIっぽく自前のプログラムから使えると思うんだけど、なかなかサンプルが見当たらない。

http://rgl.epfl.ch/publications/NimierDavidVicini2019Mitsuba2

2019年 追記:Siggraph Asia 2019でMitsuba 2が発表された↓
Mitsuba 2:オープンソースの物理ベースレンダラ
5年前にオープンソースの物理ベースレンダラ「Mitsuba」でちょっと遊んでみたことがあった↓ Siggraph Asia 2019でMitsuba 2が発表されたらしい↓ Mitsuba 2: A Retargetable Forward...


スポンサーリンク

関連記事

PythonのHTML・XMLパーサー『BeautifulSoup』
JavaScriptとかWebGLとかCanvasとか
BlenderProc:Blenderで機械学習用の画像データを生成するPythonツール
openMVG:複数視点画像から3次元形状を復元するライブラリ
WordPress on Windows Azure
ZBrush 2021.6のMesh from Mask機能を使ってみる
なんかすごいサイト
Raspberry Pi 2のGPIOピン配置
Quartus II
ZBrushでアヴァン・ガメラを作ってみる おでこ(?)のバランス調整
DCGAN (Deep Convolutional GAN):畳み込みニューラルネットワークによる敵...
Dlib:C++の機械学習ライブラリ
ポリゴンジオメトリ処理ライブラリ『pmp-library (Polygon Mesh Process...
DensePose:画像中の人物表面のUV座標を推定する
TorchStudio:PyTorchのための統合開発環境とエコシステム
2D→3D復元技術で使われる用語まとめ
ZBrushで仮面ライダー3号を造る 仮面編 PolyGroupを分割する
ZBrushでリメッシュとディティールの転送
この連休でZBrushの スキルアップを…
フリーのUV展開ツール Roadkill UV Tool
ディープラーニング
タマムシっぽい質感
Blenderでよく使うaddon
After Effects全エフェクトの解説(6.5)
ZBrushでアヴァン・ガメラを作ってみる 脚のポーズ調整
ZBrushで手首のモデリングをリファイン
Regard3D:オープンソースのStructure from Motionツール
Pythonの自然言語処理ライブラリ『NLTK(Natural Language Toolkit)』
ZBrushでゴジラ2001を作ってみる 身体のアタリを作る
ゴジラ(2014)のメイキング
ZBrushでアヴァン・ガメラを作ってみる 全体のバランス調整
WordPressプラグインによるサイトマップの自動生成
Multi-View Environment:複数画像から3次元形状を再構築するライブラリ
3DCGのモデルを立体化するサービス
ZBrush4新機能ハイライト 3DCG CAMP 2010
OpenCV 3.1から追加されたSfMモジュール
ZBrushでアヴァン・ガメラを作ってみる パーツ分割
PeopleSansPeople:機械学習用の人物データをUnityで生成する
2012 昨日のクローズアップ現代を見た
.NETで使えるTensorFlowライクなニューラルネットワークライブラリ『NeuralNetwo...
KelpNet:C#で使える可読性重視のディープラーニングライブラリ
Photogrammetry (写真測量法)

コメント