他の条件（例：密度ポーズや骨格）では主にポーズが強調されていましたが、SMPLモデルは形状やポーズ変化を低次元パラメータ空間で包括的に表現する統一された表現方法を提供します。そのため、密度マップや法線マップなども含めて3D情報全般をキャプチャーすることが可能です。また、パラメトリックな性質から参考画像から再構築したSMPLおよびソースビデオから抽出したSMPLシーケンス間で幾何学的対応関係を確立し調整することが可能です。