可微分偏振路径追踪

物理基础的微分渲染已成为逆向渲染（如三维重建、反射率估计、光照估计）的有力工具。然而，现有方法大多仅处理辐射度强度，丢弃了能够约束场景几何和材质属性的宝贵偏振线索。尽管通过Mueller-Stokes演算可以很好地定义偏振光的正向模拟，但将反向模式微分扩展到这一领域却面临重大挑战。常见的偏振测量算子（如线性偏振器和漫反射）具有秩亏特性，违反了标准梯度估计器（如路径重放反向传播）的可逆性假设，导致数值不稳定。本文提出了一种鲁棒的偏振感知可微分路径追踪方法，通过结合路径重放和本地缓存来估计无偏梯度。该公式能够在复杂场景中实现材质和光照参数的高效、稳定优化，拓宽了基于物理的逆向渲染的适用范围。该研究已被ECCV 2026接收，相关代码和演示可在项目页面获取。具体而言，该方法利用路径重放技术记录正向模拟过程中的光路信息，并在反向传播时通过本地缓存修正因秩亏算子导致的梯度偏差，从而保证了梯度估计的无偏性和稳定性。实验结果表明，该方法在包含偏振材质的复杂场景中，能够显著提升材质和光照参数优化的收敛速度与精度，为计算机图形学和计算机视觉领域的逆向渲染任务提供了新的可能性。项目页面提供了完整的代码和实验结果，方便研究者复现和进一步探索。