従来法の多くはdesign decisionの最適化をblackbox最適化で行っているが，計算コストが大きい欠点がある．それを補うためにblackboxと勾配法を組み合わせた手法（hybrid gradient）を提案．

法線，深度，アルベド推定等でSOTAと比較．多くのタスクで精度で，そして特に計算効率でSOTA.

学習データの確保は常に大きな課題であり，その負担を減らすことを目的とする研究分野への大きな貢献．特に計算効率と精度がトレードオフになっていないことに対する評価が高い．