GCL学术成果:SIGGRAPH Asia 2026-面向三维高斯场的全局光照路径追踪逆渲染

近日,SIGGRAPH Asia 2026 接收成果公布,来自中国科学技术大学数学科学学院 GCL 实验室的黄章进研究团队提出了一种面向三维高斯场的无光栅化路径追踪逆渲染方法。该方法直接在三维高斯场中构建等效表面交互,将前向渲染与反向优化统一在同一套路径追踪光传输过程中,并通过递归多次反弹显式计算可见性、阴影、反射与间接光照。在此基础上,方法能够在全局光照下联合优化场景材质与环境光照,使恢复得到的三维高斯资产可直接用于物理一致的重光照与材质编辑。

三维高斯场全局光照路径追踪逆渲染

一、三维高斯逆渲染与光传输

三维高斯泼溅近年来已成为三维场景重建和新视角合成的重要表示方式。通过进一步从多视角图像中恢复反照率、粗糙度等材质属性以及环境光照,可以将重建得到的三维高斯场景转化为可编辑、可重光照的数字资产,这一过程即为逆渲染。

对于材质编辑和重光照任务,恢复得到的材质还需要在新的光照条件下产生合理的阴影、反射和间接光照,因此最终通常需要通过路径追踪计算完整的物理光传输过程。这要求逆渲染阶段的材质优化与最终路径追踪渲染采用一致的光传输过程,从而保证恢复材质在后续物理渲染中的一致性。

二、现有方法的主要问题

现有三维高斯逆渲染方法大多沿用高斯泼溅管线,通过屏幕空间累积得到深度、法线和材质等属性,再进行光照计算与材质优化。然而,高斯泼溅与路径追踪对三维高斯几何的处理方式存在差异:前者通常根据高斯中心深度进行排序,并通过局部仿射近似将三维高斯投影到二维图像平面;后者则沿射线根据高斯的响应确定交互位置。由此得到的几何交互并不完全一致,使得在高斯泼溅管线下优化得到的材质进一步用于路径追踪时,可能产生外观偏差。如图1所示,将基于高斯泼溅优化的 R3DG 材质直接用于路径追踪时会出现视觉瑕疵。

高斯泼溅与路径追踪的差异

图1 高斯泼溅与路径追踪的差异

此外,已有方法通常采用简化的光照模型,对可见性、阴影和间接光照进行预计计算或屏幕空间近似,难以完整描述多次反弹光传输。基于这一问题,本文直接在三维高斯场中建立路径追踪光传输,并将前向渲染与反向优化统一到同一套物理过程中,从而提高材质恢复与后续重光照之间的一致性。

三、统一的路径追踪逆渲染流程

针对上述问题,本文提出了一种无需高斯泼溅的路径追踪逆渲染框架,整体流程如图2所示。

路径追踪逆渲染方法流程

图2 方法流程图

对于输入的三维高斯场景,本文沿相机射线直接查询高斯响应,并依据各高斯的贡献权重聚合深度、法线和材质属性,构建等效表面交互。在此基础上,系统递归生成后续光线路径,显式计算直接光照、间接光照以及多次反弹产生的间接光照,并结合多重重要性采样、可见性判断和自相交抑制,提高路径追踪的稳定性。在反向优化阶段,本文采用路径回放反向传播,沿与前向一致的光传输路径计算梯度,并按照相同的贡献关系回传至对应高斯基元。由此,前向渲染与反向优化共享统一的三维高斯交互和光传输过程,实现材质与环境光照的联合反演,并支持后续路径追踪重光照与材质编辑。

四、实验结果:材质恢复与全局光照重光照

本文在合成数据集与真实场景上进行了实验验证。在材质恢复方面,本文方法在多数数据集上均取得了具有竞争力的结果,展现出较好的材质分解与恢复能力。

材质反照率结果

图3 反照率结果

进一步地,本文展示了逆渲染过程中对间接光照的建模结果。通过在优化过程中显式计算多次反弹光传输,直接光照与间接光照共同参与材质和光照的反演,使方法能够获得更合理的间接光照估计。

逆渲染过程中间接光照估计

图4 逆渲染过程中间接光估计

下面展示了恢复后的三维高斯资产在新环境光照下的重光照结果。得益于路径追踪对可见性及多次光传输的显式计算,场景中能够自然呈现软阴影、反射与间接光照等效果。

视频1 场景编辑与重光照效果展示

视频2 具身场景编辑与重光照展示

五、总结与展望

本文提出了一种面向三维高斯场的路径追踪逆渲染方法,通过等效表面交互与路径回放反向传播,将前向渲染和反向优化统一到同一套光传输过程中,实现材质与环境光照的联合恢复。实验表明,该方法能够取得具有竞争力的材质恢复与重光照结果,并支持路径追踪下的材质编辑和复杂光照效果。未来可进一步探索更高效的路径采样、光传输缓存及更丰富的三维高斯物理表示。

论文发表

该工作已被计算机图形学顶级国际期刊ACM Transactions on Graphics 接收。

论文信息

论文标题: Path-Traced Inverse Rendering with Global Illumination in 3D Gaussian Fields

作者: Junke Zhu, Hao Zhang, Yutian Zhu, Ang Li, Chenxiao Hu, Meng Gai, Fei Zhu, Zhangjin Huang, Sheng Li

单位: 中国科学技术大学,北京大学

项目主页: https://junkzhu.github.io/project_pages/PTIR/