Effizientes Lernen von Wichtigkeitsproben im primären Probenraum zur Varianzreduktion in Monte-Carlo-Rendering

Unser Ansatz lernt eine nichtlineare Abbildung des primären Probenraums, um eine gewünschte Zieldichte zu erzeugen, die die Varianz des Renderings effektiv reduziert.