論文の概要: From Particles to Fields: Reframing Photon Mapping with Continuous Gaussian Photon Fields

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2512.12459v1
• Date: Sat, 13 Dec 2025 21:09:09 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-12-16 17:54:56.268811
• Title: From Particles to Fields: Reframing Photon Mapping with Continuous Gaussian Photon Fields
• Title（参考訳）: 粒子から場へ:連続ガウス光子場を用いた光子マッピング
• Authors: Jiachen Tao, Benjamin Planche, Van Nguyen Nguyen, Junyi Wu, Yuchun Liu, Haoxuan Wang, Zhongpai Gao, Gengyu Zhang, Meng Zheng, Feiran Wang, Anwesa Choudhuri, Zhenghao Zhao, Weitai Kang, Terrence Chen, Yan Yan, Ziyan Wu,
• Abstract要約: 我々は、光子分布を位置、回転、スケール、スペクトルによる異方性3次元ガウス原始体として符号化する学習可能な表現を導入する。 因果性やスペクトル拡散相互作用のような複雑な光輸送を持つシーンの実験は、GPFが光子レベルの精度を桁違いに達成できることを実証している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 33.039991323985056
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Accurately modeling light transport is essential for realistic image synthesis. Photon mapping provides physically grounded estimates of complex global illumination effects such as caustics and specular-diffuse interactions, yet its per-view radiance estimation remains computationally inefficient when rendering multiple views of the same scene. The inefficiency arises from independent photon tracing and stochastic kernel estimation at each viewpoint, leading to inevitable redundant computation. To accelerate multi-view rendering, we reformulate photon mapping as a continuous and reusable radiance function. Specifically, we introduce the Gaussian Photon Field (GPF), a learnable representation that encodes photon distributions as anisotropic 3D Gaussian primitives parameterized by position, rotation, scale, and spectrum. GPF is initialized from physically traced photons in the first SPPM iteration and optimized using multi-view supervision of final radiance, distilling photon-based light transport into a continuous field. Once trained, the field enables differentiable radiance evaluation along camera rays without repeated photon tracing or iterative refinement. Extensive experiments on scenes with complex light transport, such as caustics and specular-diffuse interactions, demonstrate that GPF attains photon-level accuracy while reducing computation by orders of magnitude, unifying the physical rigor of photon-based rendering with the efficiency of neural scene representations.
• Abstract（参考訳）: 光輸送の正確なモデリングは、現実的な画像合成に不可欠である。 光子マッピングは、因果関係やスペクトル拡散相互作用のような複雑な大域的な照明効果を物理的に推定するが、その視界当たりの放射率推定は、同じシーンの複数のビューをレンダリングするときに計算的に非効率なままである。 この非効率性は、それぞれの視点で独立した光子追跡と確率的カーネル推定から生じ、必然的に冗長な計算をもたらす。 マルチビューレンダリングを高速化するために,光子マッピングを連続的かつ再利用可能な放射関数として再構成する。 具体的には、光子分布を位置、回転、スケール、スペクトルによってパラメータ化された異方性3Dガウス原始体として符号化する学習可能な表現であるガウス光子場(GPF)を紹介する。 GPFは、最初のSPPMイテレーションで物理的に追跡された光子から初期化され、最終放射率の多視点監視を用いて最適化され、光子ベースの光輸送を連続体に蒸留する。 トレーニングが完了すると、フィールドは、繰り返し光子追跡や反復的な精細化をすることなく、カメラ線に沿って微分可能な放射率評価を可能にする。 因果的相互作用やスペクトル拡散相互作用のような複雑な光輸送を持つシーンに対する広範な実験は、GPFが光子レベルの精度を達成し、桁違いの計算を削減し、ニューラルシーン表現の効率と光子ベースのレンダリングの物理的厳密さを統一することを示した。

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