التطورات الحديثة في التحبير القابل للمفاضلة (differentiable rendering) مكنت من إعادة بناء مشاهد ثلاثية الأبعاد عالية الجودة من صور متعددة الزوايا. تعتمد معظم الطرق على خوارزميات تحبير بسيطة: الإضاءة المباشرة المُعدّة مسبقًا أو تمثيلات مُتعلمة للإشعاع. نوضح أن نموذج تظليل أكثر واقعية، يضم تتبع الأشعة وتكامل مونت كارلو، يحسن بشكل كبير عملية فصل الشكل والمواد والإضاءة. ومع ذلك، فإن تقديرات تكامل مونت كارلو تحتوي على ضوضاء كبيرة حتى عند أعداد عينات كبيرة، مما يجعل التحبير العكسي القائم على التدرجات أمرًا صعبًا للغاية. لحل هذه المشكلة، ندمج العيّنة المتعددة الأهمية (multiple importance sampling) والتقليل من الضوضاء في خط أنابيب جديد للتحبير العكسي. هذا يحسن التقارب بشكل كبير ويتيح التحسين القائم على التدرجات بأعداد عينات منخفضة. نقدم طريقة فعالة لإعادة بناء الهندسة (شبكات المثلثات الصريحة) والمواد والإضاءة معًا، مما يحسن فصل المواد والإضاءة بشكل كبير مقارنة بالأعمال السابقة. نعتقد أن التقليل من الضوضاء يمكن أن يصبح جزءًا أساسيًا من خطوط أنابيب التحبير العكسي عالية الجودة.