要進一步提升Rng對複雜材質效果的建模能力，特別是針對高光反射和半透明材質，可以考慮以下幾個方向：
引入複雜的材質模型：目前Rng主要依賴於隱式神經表示來建模輻射，未來可以考慮整合更複雜的材質模型，例如基於物理的BRDF（雙向反射分佈函數）模型，這樣可以更準確地捕捉高光反射和半透明效果。
多層次的特徵表示：通過引入多層次的特徵表示，可以更好地捕捉不同材質的細節。例如，對於半透明材質，可以使用多層神經網絡來分別處理表面和內部的光傳播，從而提高渲染的真實感。
改進光照條件的建模：在Rng中，光照條件的建模主要依賴於點光源。未來可以考慮引入環境光照模型，這樣可以更好地模擬複雜的光照環境，並提高對高光和半透明材質的渲染效果。
增強訓練數據集：通過擴展訓練數據集，包含更多具有複雜材質的樣本，可以幫助模型學習到更豐富的材質特徵，從而提升其對複雜材質的建模能力。