DDFは3次元形状を表現する際の理論的制約条件を明らかにしているが、実際の応用においてはどのような課題が残されているだろうか
DDFは3次元形状を表現する際に多くの利点を持っていますが、実際の応用においてはいくつかの課題が残されています。まず、DDFは内部構造や表面の詳細な情報をキャプチャできるとされていますが、形状が非常に複雑である場合や複数の異なる材質を持つ物体をモデル化する際には、より高度なモデリング手法やデータサンプリング戦略が必要となる可能性があります。また、DDFの学習や最適化においては、適切なハイパーパラメータの選択や損失関数の設計が重要であり、これらの調整が適切に行われないと性能の低下や学習の収束性に影響を与える可能性があります。