在计算机图形学中，提高光线追踪效率一直是一个备受关注的话题。最新研究表明，通过利用许多光源的神经重要性抽样，可以极大地提高渲染效率并减少计算成本。
神经网络技术的发展为图形学领域带来了新的突破。通过训练神经网络来学习复杂的光线传播规律，可以在渲染过程中快速准确地估计光线对场景的贡献，从而实现更高效的光线追踪算法。
利用许多光源进行重要性抽样，不仅可以有效地探索场景中的各种光照情况，还可以实现更加真实和逼真的渲染效果。这项技术的应用将极大地推动计算机图形学的发展，为虚拟现实、影视特效等领域带来新的突破。
在未来的图形学研究中，许多光源的神经重要性抽样将成为一个重要的研究方向。相信随着技术的进一步发展，我们将能够看到更加震撼和惊艳的渲染效果，为人们带来全新的视觉体验。【来源：https://pedrovfigueiredo.github.io/projects/manylights/SIGGRAPH_2025_Importance_Sampling/index.html】。
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