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提供された資料は、**量子コンピューティング**をニューラル放射輝度場（**NeRF**）に統合し、3Dシーンの再構成と新規視点合成を行う革新的な手法「**QNeRF**」について解説しています。この研究は、従来の古典的なモデルに代わり、**量子回路**のパラメータを利用して、画像データから物体の形状や外観を学習する新しい枠組みを提案しています。データ圧縮に優れた**振幅エンコーディング**や、学習を安定させる**出力スケーリング**などの技術を導入することで、限られた量子ビット数でも高精細なレンダリングを可能にしています。実験では、**Full**モデルと**Dual-Branch**モデルという2つの構成が検証され、標準的なNeRFを上回る精度や高い**ノイズ耐性**が示されました。さらに、**実機ハードウェア**での動作検証や、mip-NeRFへの応用を通じた拡張性についても論じられています。最終的にこの技術は、量子学習モデルによる**3D視覚コンピューティング**の効率化と、将来的な計算能力の向上を目指しています。
QNeRF: Neural Radiance Fields on a Simulated Gate-Based Quantum Computer
Recently, Quantum Visual Fields (QVFs) have shown promising improvements in model compactness and convergence speed for learning the provided 2D or 3D signals. Meanwhile, novel-view synthesis has seen major advances with Neural Radiance Fields (NeRFs), where models learn a compact representation from 2D images to render 3D scenes, albeit at the cost of larger models and intensive training. In this work, we extend the approach of QVFs by introducing QNeRF, the first hybrid quantum-classical model designed for novel-view synthesis from 2D images. QNeRF leverages parameterised quantum circuits to encode spatial and view-dependent information via quantum superposition and entanglement, resulting in more compact models compared to the classical counterpart. We present two architectural variants. Full QNeRF maximally exploits all quantum amplitudes to enhance representational capabilities. In contrast, Dual-Branch QNeRF introduces a task-informed inductive bias by branching spatial and view-dependent quantum state preparations, drastically reducing the complexity of this operation and ensuring scalability and potential hardware compatibility. Our experiments demonstrate that — when trained on images of moderate resolution — QNeRF matches or outperforms classical NeRF baselines while using less than half the number of parameters. These results suggest that quantum machine learning can serve as a competitive alternative for continuous signal representation in mid-level tasks in computer vision, such as 3D representation learning from 2D observations.
Daniele Lizzio Bosco/Shuteng Wang/Giuseppe Serra/Vladislav Golyanik
2026-01-08T18:59:55Z
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