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【Omniverse】從零開始:安裝手冊

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Omniverse 自2021年正式發布以來,逐漸在業界成為主要開發流程。它被定位為3D協作平台,隨著 Digital Twin 需求爆發,逐漸演變成工業數位化的核心開發軟體。
從定位來看,NVIDIA已明確將Omniverse視為 「Physical AI 的作業系統」,目標是涵蓋航太、汽車、製造、能源等產業的數位化需求。
作為一位3D Artist及遊戲開發者,了解Omniverse的工作流程與介面操作,不只是跟上技術工具趨勢,更是在USD格式逐漸成為業界的通用場景格式的當下,提前建立跨平台協作的基礎能力。

原本面向一般使用者的Launcher在2025年10月正式棄用,平台重心移往開發者生態,應用程式改由NGC CatalogGitHub提供,在安裝步驟相對於Launcher複雜許多,這份筆記將記錄從GitHub Kit App Template安裝USD Composer的實際過程。


系統需求

項目 需求
OS Windows 10/11 64-bit
GPU NVIDIA RTX(建議 RTX 3070 以上;RTX 3060 Ti 可運作)
驅動 Windows ≥ 551.78
RAM 建議 32 GB(16 GB 運行時記憶體較吃緊)
儲存 SSD,約 10 GB 以上空間

安裝前置工具

  1. Githttps://git-scm.com/downloads
  2. Git LFShttps://git-lfs.com
  3. Visual Studio 2022 Community(C++ 開發需要)
    • 安裝時勾選「Desktop development with C++」
    • 同時安裝 Windows SDK

//以下步驟都是使用powershell輸入以下指令

確認 Git LFS 已安裝

git lfs version
# 正常輸出範例:git-lfs/3.x.x (GitHub; windows amd64; go 1.x.x)

安裝步驟

Step 1|Clone 專案

git clone https://github.com/NVIDIA-Omniverse/kit-app-template.git
cd kit-app-template

Step 2|建立新 Application

.\repo.bat template new

繁體中文 Windows 已知問題:直接執行可能會出現以下錯誤

UnicodeDecodeError: 'cp950' codec can't decode byte 0xe2 in position 10557

原因:Windows 繁體中文系統預設編碼為 cp950,無法讀取 UTF-8 的 TOML 設定檔。
解法:執行前設定環境變數:

$env:PYTHONUTF8 = "1"; .\repo.bat template new

正常執行後會進入互動式問答:

? Select what you want to create        → Application
? Select desired template               → USD Composer
? Enter name of .kit file               → my.usd.composer//自己決定名字
? Enter application_display_name        → My USD Composer//自己決定名字
? Enter version                         → 0.1.0
? Do you want to add application layers → No

Step 3|Build

.\repo.bat build

第一次執行會自動下載Omniverse Kit SDK,檔案較大,確保網路穩定、磁碟空間充足。

Step 4|Launch

.\repo.bat launch

首次啟動需要5~8分鐘,因為需要編譯Shader。

成功!

https://ithelp.ithome.com.tw/upload/images/20260605/201678502lJHVpfYPq.jpg


補充: 關閉後如何再開啟?

找到kit-app-template的資料夾,通常在C:\Users\User\kit-app-template
開啟PowerShell

.\repo.bat launch

如果遇到Step 2的錯誤,改用以下指令:

$env:PYTHONUTF8 = "1"; .\repo.bat launch

如果覺得開啟方式很麻煩,也可以自己在桌面加一個批次檔(.bat)哦!


Omniverse的生態現在很明顯是以工業與開發者為主軸在走,加上現在學界可能大部分也沒有這方面的教學,對於一般使用者的使用門檻可能較高。AI快速迭代及發展的狀況下,軟體開發速度也越來越快,需要學習的也越來越多
不過從另一個角度看,這也代表它在業界的應用已經嚴肅到需要更專業的工具鏈來支撐。趁早建立對這套工作流程的基本認識,或許比等到它普及後再跟上來得更有價值。


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