[Neural_SDFs tutorial]

1.BIOSのVirtualization Technologyをオンにする


2.「Windows の機能の有効化または無効化」の「Hyper-V」にチェックする
3.「Linux 用 Windows サブシステム」と 「仮想マシンプラットフォーム」にもチェック


4.Windows10バージョン21H2以降にする


5.Nvidiaドライバを最新にする。(GameReadyでも可)
https://www.nvidia.co.jp/Download/index.aspx

Linux カーネル更新プログラム パッケージをインストールする
https://wslstorestorage.blob.core.windows.net/wslblob/wsl_update_x64.msi

Windows Terminal あるいはPowerShellを，管理者で実行して以下のコマンドを実行する

dism.exe /online /enable-feature /featurename:Microsoft-Windows-Subsystem-Linux /all /norestart

dism.exe /online /enable-feature /featurename:VirtualMachinePlatform /all /norestart

wsl --set-default-version 2

マイクロソフト・ストアを開いて「Ubuntu 20.04 LTS」をインストールする

wsl --set-version Ubuntu-20.04 2
wsl -l -v

ubuntu内で必要なプログラムをインストールして行く

sudo apt -y update
sudo apt -yV upgrade

wsl --install -d Ubuntu-20.04

curl https://get.docker.com | sh

distribution=$(. /etc/os-release;echo $ID$VERSION_ID)
curl -s -L https://nvidia.github.io/nvidia-docker/gpgkey | sudo apt-key add -
curl -s -L https://nvidia.github.io/nvidia-docker/$distribution/nvidia-docker.list | sudo tee /etc/apt/sources.list.d/nvidia-docker.list
curl -s -L https://nvidia.github.io/libnvidia-container/experimental/$distribution/libnvidia-container-experimental.list | sudo tee /etc/apt/sources.list.d/libnvidia-container-experimental.list
sudo apt-get update
sudo apt-get install -y nvidia-docker2
sudo service docker start

sudo docker run --gpus all nvcr.io/nvidia/k8s/cuda-sample:nbody nbody -gpu -benchmark

引き続きubuntu内で必要なプログラムをインストールして行く

sudo apt -y install build-essential python3-dev python3-pip

pip install -U pip

pip install torch==1.8.0+cu111 torchvision==0.9.0+cu111 torchaudio==0.8.0 -f https://download.pytorch.org/whl/torch_stable.html

pip install numpy
pip install pandas
pip install matplotlib
pip install scikit-image
pip3 install mesh-to-sdf

sudo apt-get install libglu1-mesa-dev mesa-common-dev

sudo pip3 install jupyterlab

sudo wget https://dl.google.com/linux/direct/google-chrome-stable_current_amd64.deb
sudo dpkg -i google-chrome-stable_current_amd64.deb
sudo apt install --fix-broken -y

windows上でubuntuのGUIを動かすためにMobaXtermをDLしてインストールします。
Free版のDownload nowを押してインストールします。
https://mobaxterm.mobatek.net/download.html

こんな感じで画面が開ければセットアップ完了です。

※知識がある人はVcXsrvでもいいです。

ubuntuのコンソールをダブルクリックで開きます。
Blackle MoriさんのgoogleDriveからneural_experimentsのプロジェクトをダウンロードして
解凍後、ubuntuのフォルダへコピーします。
https://drive.google.com/drive/folders/13-ks7iyLyI0vcS38xq1eeFdaMdfNlUC8

ubumtuのコンソールを2つほど開いてプログラムをスタートさせます

sudo service docker start 
google-chrome

jupyter-notebook

jupyter-notebookに記載されているURLを、ubuntuから立ち上がったgoogle-chromeのURLに張り付けます。


ubuntuのフォルダが表示されるので、sdf.ipynbをクリックして開きます。


あとは動画の解説通りに、Is[n]部分をクリックしてRUNを押していけば実行できます。


※注意：ここのserialize_to_shadertoy(sdf_siren, "f")の行は削除しないとエラーが出ます。


全てがうまく行けばここから計算結果が出力されるので、shadertoyに張り付ければ確認できます。




プロジェクトフォルダ内には他にも猫画像のsad_catや色まで含んだ距離関数のサンプルなどが入っています。この手法は応用範囲が広いので波形を距離関数にしたり二次元画像を変換したり後処理のシェーダーで加工するなどアイデア次第で色々な事がきそうです。

Q:計算結果がぐちゃぐちゃになる
A:球のような閉じた形（水密構造）でないと結果が発散します。
　Blenerで球からこねてみましょう

Q:思ったより形がぬるい
A:そんなもんです。sdf_siren = train_siren(sdfloader, 16←の数字を上げれば良くなります
　が重くなります

Q:環境構築でくじけそう
A:頑張れ！どうしてもうまくいかない場合はDM下さい