本文介绍了如何使用conda创建并配置虚拟环境。首先，通过指定路径创建了一个没有命名的虚拟环境，使用了Python 3.8版本。接着，通过将虚拟环境的路径添加到conda的配置中，实现了虚拟环境的命名和识别。这种方法适用于需要将虚拟环境存储于特定路径的场景，便于后续管理和使用。

在Ubuntu上运行Cuda并行计算的渲染项目（《Massively Parallel Rendering of Complex Closed-Form Implicit Surfaces》论文代码GUI部分源码），Cuda版本是10.0.130，显卡为NVIDIA GEFORCE GTX 960m，GUI项目运行成功。昨天准备再次运行该项目，测试一些数据，突然报错显示CUDA运行失败，调用nvi

本文提出了一种结合生成模型和SVBRDF预测的3D场景纹理生成方法。通过扩散模型生成多视角图像，并通过改进的U-Net架构预测SVBRDF参数，最终生成场景纹理地图集。方法解决了多视角一致性预测问题，采用首视角完整生成+重投影修复的策略。虽然对光泽材质恢复仍存在光照耦合问题，但通过神经网络架构优化和条件输入设计提升了效果。实验表明该方法能生成物理合理的纹理，支持任意视角和光照条件下的重新渲染。

近期在项目中遇到一个问题，如何在实现从内存中加载RBG帧数据，然后提交到hdc上显示，这里假设大家对win32程序已经很熟了，有了相关的框架，如果不熟的小伙伴可以看我的老师编写的一本书《游戏程序设计基础》，书中的附加代码对于2d和3d的项目都很实用。下面我们来介绍如何在MyDraw函数中从内存中加载帧数据。首先帧数据是指RGB值，由于目前我只了解到在Win32中显示的图像都是位图，Bitmap..

训练指令需从原来的：变换一下顺序：

Abstract：摘要非常重要，一般定下粗稿后需要接着写摘要。摘要提交会比正文早。摘要内容不会描述算法细节，基本思路是：陈述待解决目标/问题是什么；目前有哪些算法并不能满足质量和性能的要求；因此我们提出了什么方法；结果是什么（有多好）；有什么应用；：介绍部分有点像扩充内容的摘要，不过依旧不会介绍我们算法的详细细节。先介绍目标效果是什么然后表示目前的方法很难做到；

出现该错误的原因是先前创建过重名的解释器，在pycharm配置中没有完全删除干净。接着将无法添加的虚拟环境删除，再添加即可。首先在文件->设置界面，找到解释器设置。

图形界面控制台中输入init 3可以跳转到字符界面，如果遇到含有中文目录且中文变成方框的问题，可以尝试安装zhcon，然后做一下设置，具体步骤如下：- 终端下输入：sudo apt-get install zhcon- 运行并设置zhcon：sudo zhcon --utf8 --drv=vga博主在执行这条指令时失败了，vga是显示的输出口类型，这里我直接用了笔记本，换用了如下指令：sudo z

但是在虚拟环境中这么做了之后仍然报相同错误。思考良久之后突然灵光乍现，主要原因应该是我把一个项目嵌入到了diffusers（用于训练扩散模型的网络框架）中，报错位置的代码极有可能是找不到当前虚拟环境中的ninjia依赖，但是也不影响我的训练；因此只需要在base环境中安装ninjia就好了。经过尝试果然是这样。

清华大学opencv Python库：https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/pypi/web/simple/opencv-python/安装方法：https://blog.csdn.net/hshqing/article/details/84401790