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解決的問題

PyTorch3D 是一個旨在簡化 3D 電腦視覺研究的函式庫，透過提供使用 PyTorch 預測與操作 3D 資料的高效、可重用組件來實現此目標。它彌合了 3D 資料結構與深度學習框架之間的鴻溝，允許研究人員將 3D 操作整合到神經網路中。

工作原理

該函式庫使用 PyTorch 張量實現所有算子，確保它們是可微的並可以使用 GPU 加速。它提供了用於三角形網格的專用資料結構與可微網格渲染器。它還包含 Implicitron，這是一個透過隱式表示進行新視角合成的框架。

適用對象

主要面向 3D 電腦視覺與深度學習領域的研究人員，他們需要對 3D 網格、點雲與體素進行操作，或是正在構建用於 3D 重建與合成的模型。

亮點

• 可微渲染：包含一個允許梯度透過渲染過程反向傳播的網格渲染器。
• 網格操作：針對三角形網格的投影變換、圖卷積與採樣的高效操作。
• GPU 加速：所有算子都針對 PyTorch 張量進行了優化，並支援異質資料的 mini-batch。
• 隱式表示：支援隱式函數、體素渲染以及新視角合成框架 (Implicitron)。