本記事では、構造化された複素値2Dガウス原始を基にした新しいホログラム表現を提案しています。この手法は、従来の画素ごとの情報ストレージを置き換え、パラメータ探索空間を最大10倍削減します。また、エンドツーエンドの学習を可能にするために、GPU最適化された光伝播カーネルと統合された微分可能なラスタライザーを開発しました。実験の結果、提案手法はVRAM使用量が最大2.5倍削減され、最適化速度も50%向上し、より高忠実度の再構成を実現しました。さらに、実用的なホログラム形式への適応手続きも導入し、従来の手法で観測されたノイズアーティファクトを効果的に抑制しています。この表現により、次世代のコンピュータ生成ホログラフィーシステムにおけるホログラム推定のスケーラビリティが向上します。