ANIMは、単一のRGB-D画像から3D人物形状を再構築する際に、RGBと深度情報を組み合わせることで優れた性能を発揮します。このアプローチにより、深度センサーから得られるジオメトリ情報が利用され、ピクセルとボクセルの整列が行われます。さらに、多層パーセプトロン（MLP）や特定のSparseConvNet U-Netなどの新しいネットワークアーキテクチャが導入されており、これらは異なる解像度の2Dおよび3Dフィーチャを処理することで細部まで正確な再構築を可能にします。また、深度監督戦略も採用されており、表面近くの3DポイントのSDF推定精度向上に貢献しています。