Actualizado el: 13 de febrero de 2026
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La iluminación realista es uno de los problemas más exigentes computacionalmente en gráficos por computadora. Cada reflejo y refracción convincente requiere aproximar una ecuación recursiva sin solución analítica. Entre los primeros avances que hicieron esto práctico, photon mapping introdujo una forma estructurada de manejar el transporte de luz complejo.
La renderización moderna se basa en path tracing acelerado por GPU e iluminación impulsada por IA. Aun así, sigue siendo fundamentada en el mismo marco físico definido hace décadas.
En las siguientes secciones, se examina photon mapping dentro de este contexto computacional, su base matemática, su papel en la aproximación de la ecuación de renderización, su relación con path tracing y su relevancia en flujos de trabajo arquitectónicos modernos impulsados por IA.
¿Qué es Photon Mapping?
Photon mapping es un algoritmo de iluminación global de dos pasos desarrollado por Henrik Wann Jensen para aproximar la ecuación de renderización en escenarios de iluminación compleja. Fue diseñado para simular efectos de transporte de luz que son difíciles de capturar de manera eficiente solo con muestreo basado en cámara, particularmente caustics e iluminación indirecta.
En el primer paso, paquetes discretos de energía luminosa llamados fotones se emiten desde fuentes de luz y se trazan a través de la escena. Cada interacción de superficie se almacena en una estructura de datos espacial, típicamente un KD-tree, formando el mapa de fotones.
En el segundo paso, los rayos se trazan desde la cámara y la radiancia de la superficie se estima recopilando fotones almacenados cercanos mediante estimación de densidad. En lugar de recalcular cada interacción de luz en tiempo de renderización, el algoritmo reutiliza la energía registrada previamente.
Al trazar energía desde la fuente de luz en lugar de depender únicamente del muestreo aleatorio de cámara, photon mapping captura de manera eficiente efectos de luz concentrada.
Por ejemplo, la luz solar refractada a través de una fachada de vidrio puede formar patrones de luz nítidos en un piso de piedra. El método intercambia memoria adicional y precomputación por mayor estabilidad en el manejo de interacciones de luz complejas.
La Ecuación de Renderización y el Costo de la Simulación de Luz
Todas las técnicas de renderización físicamente correctas intentan aproximar la ecuación de renderización, introducida por James Kajiya en 1986. Esta ecuación describe cómo la luz sale de una superficie como una combinación de luz emitida y luz incidente reflejada integrada sobre un hemisferio.
Cada término representa una cantidad físicamente significativa:
Lₒ representa la radiancia saliente hacia el observador
Lₑ representa la radiancia emitida desde la superficie
Lᵢ representa la radiancia incidente desde otras direcciones
fᵣ representa la función de distribución de reflectancia bidireccional que modela la respuesta del material
ωᵢ · n representa el término coseno que contabiliza el ángulo entre la luz incidente y la normal de la superficie
La ecuación es recursiva, lo que significa que cada término de radiancia incidente depende de otras superficies que siguen la misma regla. Como resultado, el renderizado realista se convierte en un problema de integración de alta dimensionalidad.
No existe una solución analítica cerrada. Los motores de renderizado aproximan la ecuación utilizando métodos estocásticos como el muestreo de Monte Carlo o técnicas basadas en densidad como la recopilación de fotones.
El costo computacional aumenta rápidamente porque:
Cada rebote de luz adicional multiplica el número de caminos de luz posibles, especialmente en escenas con materiales satinados o reflectantes.
Los materiales transparentes requieren una simulación de refracción precisa, lo que aumenta la complejidad del camino.
Los sistemas de renderizado basado en física deben respetar la conservación de energía, requiriendo una evaluación precisa de BRDF.
Las caustics representan caminos de energía raros pero concentrados que son difíciles de capturar solo mediante muestreo aleatorio.
A medida que la complejidad de la escena aumenta, el número de posibles caminos de luz crece exponencialmente. En consecuencia, la iluminación realista requiere recursos computacionales sustanciales.
Russian Roulette en Photon Tracing
Durante el photon tracing, cada interacción de superficie puede producir energía reflejada, transmitida o absorbida. Generar ingenuamente nuevos fotones para cada evento posible causaría un crecimiento exponencial en la cantidad de fotones. Después de solo algunos rebotes, el número de fotones rastreados se volvería computacionalmente inviable.
Para controlar este crecimiento, Russian roulette se utiliza como una estrategia de terminación probabilística. En lugar de dividir fotones en múltiples ramas, el algoritmo selecciona aleatoriamente un resultado basado en las probabilidades de reflectancia y transmisión del material. Si el fotón sobrevive, su energía se escala apropiadamente para mantener una distribución de energía insesgada en esperanza.
Este enfoque mantiene el mapa de fotones poblado con fotones de potencia comparable e impide el crecimiento excesivo de caminos profundos con múltiples rebotes. Aunque Russian roulette aumenta la varianza, asegura convergencia a medida que aumenta el número de fotones y mantiene el photon tracing computacionalmente manejable.
¿Qué se almacena en el Photon Map?
No se almacena cada interacción fotón-superficie. Los fotones se registran solo cuando golpean superficies difusas o no especulares. Almacenar fotones en superficies perfectamente especulares no proporcionaría información de densidad útil, ya que los eventos de espejo y refracción se manejan mejor a través de ray tracing determinista durante la pasada de renderizado.
Para cada fotón almacenado, el mapa de fotones registra:
La posición de la superficie
La dirección del fotón entrante
La potencia o aportación de flujo del fotón
Un fotón único puede almacenarse múltiples veces a lo largo de su camino si interactúa con múltiples superficies difusas. Estas interacciones almacenadas forman el conjunto de datos utilizado posteriormente para la estimación de radiancia basada en densidad.
Esta estrategia de almacenamiento selectivo garantiza que el mapa de fotones represente una distribución de energía difusa significativa en lugar de reflexiones especulares deterministas.
Estimadores sesgados versus insesgados en iluminación global
La cartografía de fotones se considera un estimador sesgado porque aproxima la radiancia mediante estimación de densidad sobre un radio de búsqueda finito. El resultado depende del número de fotones y los parámetros de recopilación.
El trazado de caminos, por el contrario, es un estimador Monte Carlo insesgado. A medida que el número de muestras se aproxima al infinito, converge a la solución verdadera de la ecuación de renderizado en expectativa. En la práctica, los conteos de muestras finitos introducen varianza, que aparece como ruido en la imagen renderizada.
En la práctica:
Los métodos sesgados a menudo convergen más rápido para eventos de luz rara pero introducen error de aproximación debido a la estimación de densidad.
Los métodos insesgados convergen a la solución correcta en expectativa a medida que el número de muestras aumenta, pero los conteos de muestras finitos introducen varianza que aparece como ruido en la imagen renderizada.
Las estrategias de reducción de varianza como muestreo de importancia, muestreo estratificado y muestreo de importancia múltiple se aplican frecuentemente para mejorar la eficiencia de convergencia.
Eficiencia de cartografía de fotones y caústicas
Las caústicas son patrones de luz concentrada producidos cuando la luz se refleja o refracta por materiales especulares. A menudo aparecen como parches brillantes y enfocados formados por vidrio, agua o superficies pulidas.
Ejemplos típicos incluyen:
Luz solar refractada a través del agua de una piscina formando patrones dinámicos en el piso
Fachadas de vidrio proyectando bandas de luz curva hacia espacios interiores
Luminarias de cristal produciendo destellos concentrados y nítidos
Estos efectos corresponden a caminos de luz raros pero visualmente dominantes. Dado que representan eventos de baja probabilidad estadística, son difíciles de resolver eficientemente con métodos de muestreo puramente aleatorios.
El mapeo de fotones aborda este desafío trazando energía directamente desde la fuente de luz y almacenando interacciones fotónicas durante una fase de precomputación. Durante el sombreado final, realiza una estimación de radiancia localizada recopilando fotones cercanos, permitiendo reconstruir patrones de luz concentrada de manera más confiable.
Esta eficiencia, sin embargo, introduce compensaciones:
Consumo de memoria aumentado debido al almacenamiento de fotones
Sesgo dependiente de parámetros en la estimación de densidad
Tiempo de precomputación adicional antes del renderizado final
Artefactos de suavizado potencial si la densidad de fotones es insuficiente
Mapas de Fotones Múltiples: Mapas Globales vs Causticos
En implementaciones prácticas, el mapeo de fotones frecuentemente utiliza múltiples mapas de fotones para separar diferentes componentes de transporte de luz.
Un mapa de fotones global almacena fotones que contribuyen a la interreflexión difusa en toda la escena. Un mapa de fotones caustico separado almacena fotones que han sufrido interacciones especulares antes de alcanzar una superficie difusa. Esta separación mejora la eficiencia porque los causticos requieren mayor densidad de fotones para resolver concentraciones de luz nítidas.
Algunas extensiones también introducen mapas de fotones para medios participantes o dispersión volumétrica, lo que permite la simulación de dispersión subsuperficial e interacción de luz dentro de materiales translúcidos.
Al dividir el almacenamiento de fotones en mapas especializados, la pasada de renderizado puede estimar cada componente de transporte de luz de manera más eficiente y con mejor control sobre la calidad.
¿Cuándo deberías usar Photon Mapping hoy?
Aunque path tracing domina la mayoría de los flujos de producción modernos, photon mapping sigue siendo ventajoso en escenas donde el transporte de luz está gobernado por interacciones raras pero de alta energía, particularmente caustics pronunciadas.
Debido a que traza energía desde las fuentes de luz primero, puede capturar más directamente caminos de baja probabilidad que son difíciles de resolver eficientemente mediante muestreo puramente dirigido por cámara.
Es particularmente efectivo cuando las escenas incluyen:
Pronunciadas caustics de materiales de vidrio, agua o cristal
Iluminación indirecta con múltiples rebotes complejos en espacios arquitectónicos cerrados
Transiciones especular-a-difusa afiladas donde pequeños subconjuntos de caminos transportan energía significativa
Configuraciones de iluminación donde el descubrimiento de caminos es más desafiante que la reducción de ruido
En estos casos, photon mapping puede lograr una reconstrucción de caustics estable con menos muestras de cámara comparado con path tracing Monte Carlo estándar. En flujos de trabajo offline donde el uso adicional de memoria y la precomputación son aceptables, puede converger más rápido para configuraciones de iluminación con muchas caustics.
Sin embargo, para renderizado de producción a gran escala acelerado por GPU combinado con tuberías de denoising, path tracing a menudo sigue siendo más escalable, más fácil de paralelizar e integrar en flujos de trabajo existentes.
En la práctica, el mapeo de fotones hoy es más relevante para problemas especializados de caústicas, aplicaciones de investigación, contextos educativos y técnicas de renderización híbrida que como solución predeterminada para visualización arquitectónica de propósito general.
Mapeo de Fotones vs Técnicas Modernas de Transporte de Luz
El ray tracing de caminos sigue siendo dominante debido a su escalabilidad y aceleración por GPU. Sin embargo, varias técnicas avanzadas mejoran la convergencia:
Ray tracing bidireccional construye caminos de transporte de luz desde la cámara y las fuentes de luz, aumentando la probabilidad de capturar interacciones raras pero de alta energía, como las caústicas.
Transporte de luz Metropolis aplica muestreo de cadenas de Markov para explorar caminos de luz importantes de forma más eficiente, concentrando el esfuerzo computacional en regiones de alto aporte del espacio de soluciones.
Muestreo por importancia sesga el muestreo hacia direcciones que aportan más energía, mejorando la velocidad de convergencia y reduciendo la varianza en la iluminación indirecta.
Técnicas de reducción de varianza minimizan el ruido mientras preservan la precisión física, permitiendo una convergencia más rápida sin aumentar proporcionalmente el número de muestras.
Renderización espectral simula el transporte de luz por longitud de onda en lugar de en el espacio RGB simplificado, permitiendo interacción de color y efectos de dispersión más físicamente precisos.
A continuación se presenta una comparación simplificada:
Característica | Mapeo de fotones | Trazado de Caminos |
|---|---|---|
Eficiencia de Caústicas | Alta eficiencia para caminos de luz concentrados como refracción y reflexiones enfocadas | Bajo en conteos de muestras bajos; requiere muchas muestras para resolver rutas de luz raras |
Tipo de Estimador | Estimador sesgado utilizando estimación de densidad sobre fotones almacenados | Estimador Monte Carlo insesgado que converge con muestras infinitas |
Uso de memoria | Alto consumo de memoria debido al almacenamiento de fotones | Menor uso de memoria; se basa en muestreo en lugar de almacenamiento |
Comportamiento de Convergencia | Convergencia más rápida para eventos de energía raros | Convergencia más lenta para rutas raras pero físicamente consistente |
Escalabilidad en GPU | Moderada; gestión de memoria más compleja | Fuerte; bien adaptada para tuberías de renderizado aceleradas por GPU |
Los motores modernos como V-Ray, Arnold y Blender Cycles se basan principalmente en trazado de rayos acelerado por GPU combinado con eliminación de ruido.
Una discusión más amplia de los principios de iluminación y flujos de trabajo de producción se explora en nuestra guía de técnicas de renderización arquitectónica y pipelines de visualización.
Mapeo Fotónico Progresivo y Variantes Modernas
El mapeo fotónico estándar se basa en un número fijo de fotones y un radio de recopilación predefinido. Esto introduce sesgo que depende de los parámetros de estimación de densidad. Para abordar estas limitaciones, el Mapeo Fotónico Progresivo (PPM) fue desarrollado como un enfoque de refinamiento iterativo.
En lugar de calcular un único mapa de fotones, PPM emite progresivamente fotones adicionales en múltiples pasadas. Después de cada iteración, el radio de recopilación de fotones se reduce mientras que el número de fotones aumenta. Esta reducción gradual mejora la consistencia y reduce el sesgo en la estimación de radiancia.
A medida que aumenta el número de iteraciones, la solución converge más cerca de la ecuación de renderización manteniendo los beneficios de estabilidad de la estimación de densidad fotónica. A diferencia del mapeo fotónico clásico, que puede exhibir artefactos de suavizado si está insuficientemente muestreado, PPM proporciona comportamiento de refinamiento más predecible.
Las variantes modernas también incorporan:
Control de radio adaptativo para una convergencia mejorada
Aceleración por GPU para trazado y almacenamiento de fotones
Enfoques híbridos que combinan mapeo de fotones con trazado de caminos
Integración con muestreo bidireccional estrategias
Aunque el trazado de caminos domina muchas tuberías de producción hoy en día, las técnicas progresivas de fotones siguen siendo relevantes en entornos de investigación y en escenas que implican cáusticas fuertes o transporte de luz complejo.
Mapeo de fotones, PBR y conservación de energía
El renderizado basado en física se fundamenta en conservación de energía, lo que significa que las superficies no pueden reflejar más luz de la que reciben. Se basa en modelos BRDF físicamente precisos y en teoría de microfacetas para describir cómo los materiales responden a la luz en diferentes ángulos.
Tanto el mapeo de fotones como el trazado de caminos operan dentro de este mismo marco de trabajo. Aunque difieren computacionalmente, aproximan el transporte de luz mientras preservan el comportamiento realista de los materiales.
Estas técnicas no son filosofías separadas, sino implementaciones diferentes de las mismas leyes físicas. Un análisis más profundo del realismo de materiales y el sombreado físicamente correcto se puede encontrar en nuestra descripción general de los fundamentos del renderizado basado en física.
Mapeo de fotones en la era de los modelos de iluminación con IA
Los modelos de iluminación impulsados por IA cambian dónde ocurre el cálculo. En lugar de resolver la ecuación de renderizado en cada fotograma, las redes neuronales aprenden aproximaciones estadísticas del transporte de luz simulado físicamente a partir de conjuntos de datos generados por trazado de caminos y sistemas de iluminación global.
En lugar de resolver explícitamente la ecuación de renderizado en tiempo de ejecución, los sistemas de IA modernos transforman el renderizado de iluminación en un problema de inferencia aprendida basado en datos simulados físicamente.
Por ejemplo, una red entrenada en miles de escenas interiores con abundancia de vidrio puede reproducir caustics e iluminación indirecta convincentes sin necesidad de rastrear explícitamente caminos de luz recursivos.
Este cambio reduce significativamente el costo en tiempo de ejecución:
Sin almacenamiento de fotones durante la generación de imágenes
Sin conteos de muestras de Monte Carlo extremadamente altos
Sin evaluación de transporte de luz recursivo en tiempo de inferencia
Iteración más rápida durante el diseño arquitectónico inicial
El resultado no es el abandono de la física, sino una redistribución del esfuerzo computacional en toda la cadena de renderizado.
ArchiVinci e Iluminación de IA Consciente de la Física
Los modelos de iluminación por IA a menudo plantean una pregunta crítica: "¿Estamos reemplazando la física con aproximación?"
En la práctica, plataformas como ArchiVinci operan en una capa computacional diferente mientras mantienen sus raíces en principios basados en física. En lugar de resolver la ecuación de renderizado en cada iteración, ArchiVinci aprovecha modelos neuronales entrenados con datos de iluminación global físicamente precisos.
Los motores de renderizado tradicionales simulan el transporte de luz completo en tiempo de ejecución. ArchiVinci desplaza gran parte de esa carga computacional hacia representaciones neuronales pre-entrenadas. El realismo visual sigue originándose en conjuntos de datos generados a través de path tracing, técnicas de iluminación global y modelos de materiales físicamente correctos.
Para el desarrollo de conceptos arquitectónicos en fases tempranas, esto permite la iteración rápida en sistemas de fachada, proporciones de acristalamiento, penetración de luz natural, materiales interiores y ambiente de iluminación sin esperar a la convergencia de muestras elevadas.
ArchiVinci no reemplaza el renderizado basado en física. Permite una iteración más rápida al aprovechar modelos entrenados con datos de iluminación simulados físicamente.
¿Por Qué Esto Importa en Visualización Arquitectónica?
En los flujos de trabajo arquitectónicos, el renderizado sirve diferentes propósitos. El diseño de concepto en fases tempranas prioriza la velocidad e iteración, mientras que los visuales de marketing final exigen mayor precisión física.
Los sistemas de iluminación por IA aceleran el diseño exploratorio reduciendo la fricción computacional. El path tracing basado en física sigue siendo esencial para realismo de nivel de validación y resultados de producción de alta gama.
La transición del mapeo fotónico a la iluminación impulsada por IA no señala el fin del renderizado basado en física. Refleja un cambio en cuándo y cómo se invierte el esfuerzo computacional en toda la cadena de diseño.
Conclusiones clave
La iluminación realista es computacionalmente costosa porque requiere aproximar una ecuación recursiva de transporte de luz.
El mapeo de fotones resuelve esto trazando luz desde las fuentes primero, almacenando interacciones de fotones y reutilizando esa información durante el renderizado.
Es especialmente efectivo para manejar cáusticas e iluminación indirecta compleja, donde los caminos de luz raros son difíciles de capturar con muestreo puramente aleatorio.
El mapeo de fotones es un método sesgado, mientras que el path tracing es insesgado en esperanza pero a menudo más ruidoso con pocos muestreos.
Las variantes progresivas y múltiples mapas de fotones mejoran la estabilidad y convergencia en escenas desafiantes.
Hoy en día, el path tracing domina los pipelines de producción, pero el mapeo de fotones sigue siendo útil en escenarios con muchas cáusticas o especializados.
Los modelos de iluminación con IA desplazan el cálculo del tiempo de ejecución al tiempo de entrenamiento aprendiendo patrones a partir de datos simulados físicamente.
Plataformas como ArchiVinci se construyen sobre principios físicamente basados mientras permiten iteración más rápida en flujos de trabajo arquitectónicos.
El cambio del mapeo de fotones a IA no reemplaza la física. Cambia dónde y cómo ocurre el cálculo.
Preguntas frecuentes
¿Cuál es la diferencia entre radiancia e irradiancia en el mapeo de fotones?
En el mapeo de fotones, la radiancia se refiere a la luz que sale de una superficie en una dirección específica, mientras que la irradiancia mide la energía luminosa total entrante que llega a una superficie desde todas las direcciones. La estimación de densidad de fotones a menudo comienza aproximando la irradiancia, que luego contribuye al cálculo final de radiancia.
¿Por qué los fotones se almacenan solo en superficies difusas en el mapeo de fotones?
Los fotones se almacenan principalmente en superficies difusas porque la estimación de densidad requiere una distribución espacial estable de la energía luminosa. Las superficies perfectamente especulares, como espejos o vidrio ideal, no producen patrones de densidad significativos, por lo que esas interacciones se manejan mediante trazado de rayos determinista en su lugar.
¿Qué es un KD-tree?
Un KD-tree es una estructura de datos espacial utilizada para organizar puntos en espacios multidimensionales y permitir búsquedas eficientes de vecinos más cercanos y búsquedas de rango. En renderizado, se utiliza comúnmente para encontrar rápidamente fotones cercanos durante los cálculos de photon mapping e iluminación global.
¿Cómo mejora la búsqueda de k-vecinos más cercanos la precisión del photon mapping?
El photon mapping a menudo utiliza una búsqueda de k-vecinos más cercanos para recopilar los fotones más cercanos alrededor de un punto de sombreado. Este método adaptativo ajusta el radio de búsqueda efectivo según la densidad de fotones, mejorando la estabilidad y reduciendo artefactos de estimación en la iluminación global.
¿Por qué se utiliza un KD-tree para el almacenamiento del mapa de fotones?
Un KD-tree permite indexación espacial eficiente y consultas rápidas de vecinos más cercanos. Como el rendimiento de búsqueda de fotones afecta directamente la velocidad de renderizado, los KD-trees mejoran significativamente la escalabilidad del photon mapping en escenas complejas.
¿Qué causa artefactos de desenfoque en renders de photon mapping?
Los artefactos de desenfoque ocurren cuando el radio de recopilación de fotones es demasiado grande o cuando la densidad de fotones es insuficiente. Debido a que la radiancia se estima utilizando densidad sobre un área, las distribuciones de fotones dispersas pueden suavizar características de iluminación nítidas, como caustics finas.
¿Cómo mejora la ruleta rusa la eficiencia en el trazado de fotones?
La ruleta rusa es una estrategia probabilística de terminación utilizada durante el trazado de fotones para prevenir el crecimiento exponencial de trayectorias de luz. Al terminar aleatoriamente algunas trayectorias de fotones y escalar la energía de los fotones supervivientes, el algoritmo mantiene la conservación de energía en expectativa mientras mantiene el cálculo manejable.
¿Por qué se considera que el photon mapping es un algoritmo de iluminación global sesgado?
La asignación de fotones se clasifica como sesgada porque estima la radiancia usando aproximación de densidad en un radio finito. Aunque esto introduce error sistemático, aumentar el conteo de fotones y refinar el radio de recopilación permite que la solución se acerque a la ecuación de rendering con el tiempo.
¿Cómo generan iluminación realista los modelos de difusión?
Los modelos de difusión generan iluminación realista aprendiendo patrones de renders basados en física y refinando progresivamente ruido en imágenes que coinciden con esas distribuciones de luz aprendidas, sin resolver explícitamente la ecuación de rendering.
¿Por qué se separan los mapas de fotones global y de cáustica en los motores de rendering?
Los motores de rendering a menudo separan los mapas de fotones global y de cáustica porque las cáusticas requieren una densidad de fotones significativamente mayor para resolver concentraciones de luz aguda. Esta separación mejora la eficiencia y proporciona mejor control sobre la calidad de la reconstrucción.
¿En qué se diferencian los modelos de iluminación por IA de la asignación de fotones?
Los modelos de iluminación por IA no trazan ni almacenan fotones durante el rendering. En su lugar, aprenden patrones estadísticos del transporte de luz a partir de conjuntos de datos generados por renderizadores basados en física. La asignación de fotones simula y registra explícitamente interacciones de luz, mientras que los modelos de IA aproximan resultados de iluminación mediante inferencia neuronal.
¿Resuelven los sistemas de iluminación por IA la ecuación de rendering?
No. Los sistemas de iluminación por IA no resuelven explícitamente la ecuación de rendering en tiempo de inferencia. Aproximan los resultados visuales del transporte de luz simulado físicamente aprendiendo de datos de entrenamiento path-traced e iluminación global.
¿Pueden los modelos de IA reproducir cáusticas con precisión?
Los modelos de IA pueden generar cáusticas visualmente convincentes si se entrenan con escenarios de iluminación similares. Sin embargo, a diferencia de la asignación de fotones o path tracing, no garantizan transporte de luz físicamente exacto ni conservación estricta de energía.
¿Cuándo se debe preferir la iluminación por IA sobre la asignación de fotones?
La iluminación IA típicamente es preferida durante flujos de trabajo de diseño arquitectónico en etapas tempranas, donde la velocidad e iteración rápida son más importantes que la validación física estricta. El mapeo de fotones y path tracing siguen siendo más adecuados para renders de producción final físicamente precisos.
¿Cómo mantiene ArchiVinci el realismo de iluminación físicamente fundamentado?
ArchiVinci utiliza modelos neuronales entrenados con datos de iluminación global físicamente precisos. Aunque no simula el transporte de luz en tiempo real, sus resultados están informados por conjuntos de datos generados mediante path tracing y sistemas de renderizado basados en física.