本手法であるSoftShadowは、柔らかいマスクを用いることで影の境界をより自然に処理することができますが、従来の二値マスクを用いた手法と比較していくつかの弱点も存在します：
計算コスト: 柔らかいマスクを生成するためには、より複雑な計算が必要です。特に、SAM（Segment Anything Model）を用いた場合、モデルのトレーニングや推論において計算リソースが増加する可能性があります。
データ依存性: 柔らかいマスクを生成するためには、適切なトレーニングデータが必要です。特に、ペナンブラ（半影）領域を正確に学習するためには、多様な影のデータセットが求められます。これに対して、二値マスクは比較的少ないデータで学習可能です。
適用範囲の制限: 柔らかいマスクは、特にペナンブラ領域の影響を受ける場合に効果的ですが、非常に強い影や複雑な影の状況では、二値マスクの方が簡潔に影を捉えられる場合があります。
実装の複雑さ: 柔らかいマスクを生成するためのフレームワークは、従来の手法に比べて実装が複雑になる可能性があります。特に、物理モデルに基づく制約を組み込む必要があるため、開発者にとってのハードルが高くなることがあります。