단일 시연을 통해 다양한 물체와 장면에서 정교한 조작 능력을 학습할 수 있는 새로운 방법인 SparseDFF를 제안한다. SparseDFF는 희소 RGBD 이미지에서 일관된 3D 특징 필드를 생성하여, 물체의 자세, 변형, 장면 맥락, 카테고리 변화에도 적응할 수 있는 능력을 제공한다.
단일 시연을 통해 다양한 물체와 장면에서 정교한 조작 능력을 학습할 수 있는 새로운 방법인 SparseDFF를 제안한다. SparseDFF는 2D 이미지 모델에서 추출한 의미론적 특징을 3D 공간에 증류하여 일관된 특징 필드를 생성하고, 이를 활용해 단일 시연으로부터 새로운 장면에서의 정교한 조작을 최적화할 수 있다.