概要

smol-path-tracerは、大学の講義中の退屈しのぎに始められ、後に完成されたという軽量なパストレーサー実装です。外部ライブラリに依存せず純粋なPythonのみで書かれており、レンダリングのコア概念を短いコードベースで学べることが特徴です。出力サンプルとして複数のデモ画像が含まれており、レイトレーシングの基礎（レイ生成、交差、サンプリング、BRDF的評価、画像出力）を追体験できます。コードスタイルにはBlackが用いられていることがREADMEのバッジから分かります。

リポジトリの統計情報

スター数: 5
フォーク数: 0
ウォッチャー数: 5
コミット数: 4
ファイル数: 7
メインの言語: Python

主な特徴

純粋なPython実装（外部ライブラリ不要）で教育用途に最適。
小規模なコードベースでパストレーシングの主要アルゴリズムを把握できる。
デモ画像（output/demos）を含み、実際の出力結果を確認可能。
Blackによるコード整形が行われており可読性を重視。

技術的なポイント

smol-path-tracerは、パストレーシングというレンダリング手法を簡潔に実装することを目的としたプロジェクトです。パストレーシングは光の経路をランダムサンプリング（モンテカルロ法）で追跡して間接照明を評価するため、実装にはレイ発射、幾何交差判定、サンプリング戦略、マテリアル（BRDF）評価、そして経路終了の管理（例：ロシアンルーレット）といった要素が必要になります。本プロジェクトではこれらの要素を最小限の構成で実装しており、教材的に重要な処理の流れがコードから読み取れます。

具体的には、カメラから画素ごとにレイを生成し、シーン内のプリミティブ（球や平面が典型）との交差を判定して交点でのシェーディングを行います。シェーディングはランダムサンプリングに基づくため、サンプル数を増やすことでノイズが減り収束します。Python実装ゆえに演算速度はC/C++実装より劣りますが、コードの短さと可読性によりアルゴリズムの学習や改良実験が容易です。出力されたデモ画像は、実装がグローバルイルミネーションや反射・拡散の基礎を正しく扱えていることを示します。さらに、Blackを用いたコード整形や最小限のディレクトリ構成は、プロジェクトを読み解く際の敷居を下げています。

プロジェクトの構成

主要なファイルとディレクトリ：

.gitignore: file
README.md: file
core: dir（レンダラー本体やヘルパー関数がまとまっていると思われます）
main.py: file（エントリーポイント。シーン設定、レンダリング起動、画像出力を担当）
media: dir（アセットやデモ出力を含むディレクトリ）
output/demos: dir（READMEに示されているデモ画像がここに配置）
pyproject.toml / setup 関連ファイル（存在する場合はコードスタイルや依存の宣言）

core配下にはレンダリングの中核処理（レイ、ベクトル演算、交差判定、マテリアル、サンプリング等）が分かれていると推測され、main.pyからシーンを組み立ててレンダリングを実行する構成です。外部ライブラリを使わず画像を生成しているため、出力形式やエンコーディングはシンプルな手法（たとえばPPMや独自の書き出し）を使っている可能性があります。

…他 2 ファイル

まとめ

教育目的に最適な、小規模で読みやすい純Pythonのパストレーサー実装です。

リポジトリ情報：

名前: smol-path-tracer
説明: a smol path tracer written in python to produce realistic renders (without using any external libs)
スター数: 5
言語: Python
URL: https://github.com/datavorous/smol-path-tracer
オーナー: datavorous
アバター: https://avatars.githubusercontent.com/u/70896212?v=4

READMEの抜粋：