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donut

NVIDIA开发的实时渲染框架 支持多种图形API和渲染技术

Donut实时渲染框架NVIDIA场景加载渲染通道Github开源项目

Donut是NVIDIA开发的实时渲染框架，提供可重用的渲染pass集合和场景加载系统。支持Vulkan、DirectX 12和DirectX 11等图形API，包含前向渲染、延迟渲染、时域抗锯齿等技术。可导入glTF 2.0模型和JSON场景布局文件。Donut专注于高性能渲染，适用于原型渲染器和图形应用开发，但不是完整的游戏引擎。

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JoltPhysics - 多核友好的高性能物理引擎
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CityGaussian - 大规模3D场景实时高质量渲染技术
3D场景渲染CityGaussianGithub大规模场景实时开源项目高质量
CityGaussian项目开发了一种创新的分而治之训练方法和细节层次(LoD)策略，用于高效训练和渲染大规模3D高斯溅射场景。该方法利用全局场景先验和自适应训练数据选择，实现高效训练和无缝融合。通过融合高斯基元生成不同细节层次，并采用块级细节层次选择和聚合策略，实现跨尺度的快速渲染。实验结果显示，CityGaussian在大规模场景上实现了先进的渲染质量，并能在不同尺度下保持一致的实时渲染性能。
libplacebo - 跨平台GPU加速视频处理开源库
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libplacebo是一个开源的GPU加速视频处理库，提供高质量上采样、HDR色调映射和色彩管理等功能。支持Vulkan、OpenGL和Direct3D 11，并提供高级API。该库已被VLC和FFmpeg等项目采用，适用于需要高性能视频渲染的应用。libplacebo注重算法质量和API易用性，为开发者提供强大而简洁的视频处理解决方案。
TRIPS - 创新三线性点分布技术用于实时辐射场渲染
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t3d.js - 轻量级、Web优先的可扩展3D渲染库
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t3d.js是一个轻量级、Web优先的3D渲染库，既可作为ThingJS的Web3D渲染引擎，也可独立使用。它提供简洁API，支持npm和CDN导入。t3d.js具备场景管理、光照、材质和几何体处理等功能，并拥有后期效果、粒子系统和全景图等扩展工具，适用于多种3D渲染场景。t3d.js支持WebGL2渲染，提供PBR材质系统，并可通过其扩展生态实现高级渲染效果。
Doomsday-Engine - 跨平台增强版Doom、Heretic和Hexen游戏引擎
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Doomsday Engine是一个开源的可移植源代码端口项目，为Doom、Heretic和Hexen等经典游戏提供跨平台增强体验。该引擎在原始游戏基础上集成了现代图形渲染、音频改进和界面优化。项目使用CMake构建，依赖SDL 2等库，并包含多个专用库处理核心功能、GUI、渲染和游戏扩展。开发者可通过提供的编译说明参与项目贡献。
Starling-Framework - 跨平台游戏引擎 创建硬件加速2D游戏和图形应用
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Starling Framework是一个跨平台游戏引擎，用于创建硬件加速应用。开发者可使用ActionScript 3构建高性能2D游戏和图形应用。它基于经典显示树架构，通过GPU渲染实现卓越性能。Starling支持iOS、Android、Windows和macOS等平台，设计轻量且易用。作为开源项目，其源代码便于阅读和扩展，适合开发者深入研究或定制。Starling Framework隐藏了Stage3D的复杂性，同时保留了完整的底层访问能力，为开发者提供了性能与灵活性的完美平衡。
cosmos - 高性能WebGL力导向图布局与渲染引擎
CosmosGPU加速GithubWebGL力导向图图形可视化开源项目
Cosmos是基于WebGL技术的力导向图布局算法和渲染引擎。该项目利用GPU加速计算和绘制过程,显著提高了大规模网络图的处理效率。Cosmos能够实时模拟和渲染包含数十万节点和边的复杂网络,并提供灵活的API用于自定义样式和交互。这使其成为处理大规模网络数据可视化的有力工具,适用于区块链交易分析、社交网络研究等领域。
bullet3 - 开源实时物理模拟引擎 支持VR游戏和机器人应用
Bullet Physics SDKGithubPyBullet多物理模拟开源项目物理引擎碰撞检测
Bullet Physics SDK是开源的C++物理引擎，提供实时碰撞检测和多物理模拟功能。适用于虚拟现实、游戏、视觉效果、机器人和机器学习等领域。支持Python绑定（PyBullet）和OpenCL GPGPU加速。具有高性能和跨平台特性，是物理模拟的有力工具。
nerfstudio - Nerfstudio 提供了一个简单的 API，可以简化创建、训练和测试 NeRF 的端到端过程
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由伯克利AI研究院创建的nerfstudio是一个开源平台，专注于易于合作的NeRFs开发。它不仅实现了NeRFs的模块化和高解释性，还通过社区贡献和全面的学习资源促进技术探索与精通。
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