본 논문은 3D 생성 모델의 효율성을 크게 향상시키는 Hash3D라는 새로운 기법을 제안한다. Hash3D는 인접한 카메라 포즈와 시간 단계에서 특징 맵의 중복성을 활용하여 불필요한 계산을 방지함으로써 3D 생성 프로세스를 크게 가속화한다.
비디오 확산 모델을 활용하여 대규모 합성 다중 뷰 데이터셋을 생성하고, 이를 통해 단일 이미지에서 고품질 3D 자산을 생성할 수 있는 모델을 학습하였다.
