MUC方法は、他のSOTA手法と比較していくつかの利点があります。まず、MUCは複数の未校正カメラからデータを柔軟に統合できるため、従来の手法よりも高い再構築精度を実現します。特に、JRN（Joint Reweighting Network）およびSRN（Surface Reweighting Network）という新しいアプローチを導入することで、異なる視点から得られた情報を適切に活用し、3Dヒューマンボディーの姿勢や形状再構築における優れたパフォーマンスを示しています。さらに、MUCは任意のカメラ数に対応可能であるため、システム設定や展開が容易でありながらも高い性能を発揮します。