概念:
QMC： 所谓 QMC，实际是 Quasi Monte Carlo 的缩写，也就是前面曾经提到过的准蒙特卡罗采样器。它可以说是VR 的核心，贯穿于 VR 的每一种“模糊”评估中——抗锯齿、景深、间接照明、面积灯光、模糊反射/折射、半透明、运动模糊等等。QMC 采样一般用于确定获取什么样的样本，最终，哪些样本被光线追踪。

与那些任意一个“模糊”评估使用分散的方法来采样不同的是，VR 根据一个特定的值，使用一种独特的统一的标准框架来确定有多少以及多么精确的样本被获取。那个标准框架就是大名鼎鼎的 QMC采样器。

顺便提一下，VR 是使用一个改良的 Halton 低差异序列来计算那些被获取的精确的样本的。
样本的实际数量是根据下面三个因素来决定的：
1、由用户指定的特殊的模糊效果的细分值（subdivs）提供；

2、取决于评估效果的最终图像采样，例如，暗的平滑的反射需要的样本数就比明亮的要少，原因在于最终的效果中反射效果相对较弱；远处的面积灯需要的样本数量比近处的要少，等等。这种基于实际使用的样本数量来评估最终效果的技术被称之为“重要性抽样(importance sampling)”。

3、从一个特定的值获取的样本的差异——如果那些样本彼此之间不是完全不同的，那么可以使用较少的样本来评估，如果是完全不同的，为了得到好的效果，就必须使用较多的样本来计算。在每一次新的采样后，VR会对每一个样本进行计算，然后决定是否继续采样。如果系统认为已经达到了用户设定的效果，会自动停止采样。这种技术称之为“早期性终止”。

 
参数：
Adaptation by effect on final result（importance sampling）： 通过最终结果的效果来自适应，即重要性抽样，这个选项组只有一个简单的参数：Amount，数量。用于控制重要性抽样使用的范围。默认的取值是 1，意味着重要性抽样的使用在尽可能大的范围内，0 则意味着不进行重要性抽样，换句话说，样本的数量会保持在一个相同的数量上，而不管模糊效果的评估结果如何。减少这个值会减慢渲染速度，但同时会降低噪波和黑斑。
 
Adaptation by sample values (early termination)： 通过样本评估来自适应（早期终止）选项组，
 
Amount： 数量，控制早期终止应用的范围，值为 1.0 意味着在早期终止算法被使用之前被使用的最小可能的样本数量。值为 0 则意味着早期终止不会被使用。
 
Min samples： 最小样本数，确定在早期终止算法被使用之前必须获得的最少的样本数量。较高的取值将会减
慢渲染速度，但同时会使早期终止算法更可靠。
 
Noise threshold： 噪波极限值，在评估一种模糊效果是否足够好的时候，控制 VR 的判断能力。在最后的结果
中直接转化为噪波。较小的取值意味着较少的噪波、使用更多的样本以及更好的图像品质。
 
Global subdivs multiplier： 全局细分倍增，在渲染过程中这个选项会倍增任何地方任何参数的细分值。你可以使用这个参数来快速增加/减少任何地方的采样品质。
 
注意：

在使用 QMC采样器的过程中，你可以将它作为全局的采样品质控制，尤其是早期终止参数：

获得较低的品质，你可以增加 Amount 或者增加Noise threshold 抑或是减小 Min samples，反之亦然。

这些控制会影响到每一件事情：GI，平滑反射/折射，面积光等。色彩贴图模式也影响渲染时间和采样品质，因为 VR 是基于最终的图像效果来分派样本的。

实例：(单击看大图)
 
QMC 设置
渲染时间
 
Amount
Noise
Min samples
 
0.85
0.005
15
8m 43.7s
0.95
0.01
5
4m 34.5s
0.95
0.05
5
1m 35.8s
0.99
0.05
5
0m 49s
1.0
0.1
5
0m 28.6s

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