Neuere Fortschritte im Bereich der differenzierbaren Rendering-Techniken haben es ermöglicht, 3D-Szenen aus multiview-Bildern mit hoher Qualität zu rekonstruieren. Die meisten Methoden basieren auf einfachen Rendering-Algorithmen: vorgefiltertem direkten Beleuchtung oder gelernten Repräsentationen der Strahlungsstärke. Wir zeigen, dass ein realistischeres Schattierungsmodell, das Ray Tracing und Monte-Carlo-Integration einbezieht, die Zerlegung in Form, Materialien und Beleuchtung erheblich verbessert. Leider führen Monte-Carlo-Integrationen selbst bei großen Stichprobenzahlen zu Schätzungen mit erheblichem Rauschen, was die gradientenbasierte inverse Rendering sehr herausfordernd macht. Um dies zu beheben, integrieren wir Multiple Importance Sampling und Entrauschen in einen neuen inversen Rendering-Pipeline. Dies verbessert die Konvergenz erheblich und ermöglicht gradientenbasierte Optimierung auch bei niedrigen Stichprobenzahlen. Wir präsentieren eine effiziente Methode zur gemeinsamen Rekonstruktion von Geometrie (explizite Dreiecksgitter), Materialien und Beleuchtung, die im Vergleich zu früheren Arbeiten die Trennung von Materialien und Licht erheblich verbessert. Wir argumentieren, dass Entrauschen ein wesentlicher Bestandteil hochwertiger inverser Rendering-Pipelines werden kann.请注意，这里将“multi-view images”翻译为“multiview-Bildern”，以符合德语复合词的书写习惯。同时，“triangle meshes”被翻译为“Dreiecksgitter”，这是在计算机图形学中常用的术语。其他专业术语如“differenzierbares Rendering”，“Ray Tracing”，“Monte-Carlo-Integration”等也采用了通用的德语译法。