提案手法の技術的な核心部分は、ビデオ拡散モデルを用いた3D認識能力の活用にあります。具体的には、Hi3Dは、事前に訓練されたビデオ拡散モデルを再構築し、カメラポーズの条件を追加することで、単一の画像から低解像度の3D-awareな連続画像（オービタルビデオ）を生成します。このプロセスでは、ビデオ拡散モデルが持つ時間的一貫性の知識を利用し、複数の視点からの画像間の幾何学的一貫性を強化します。さらに、生成された低解像度のオービタルビデオは、3D-awareなビデオ・トゥ・ビデオリファイナーに入力され、高解像度の画像にスケールアップされます。この段階で、深度情報を取り入れることで、3Dの幾何学的一貫性がさらに強化され、最終的に高品質な3Dメッシュが抽出されます。このように、ビデオ拡散モデルの3D認識能力を引き出すことで、Hi3Dは高解像度で多視点にわたる一貫した画像生成を実現し、複雑な3Dオブジェクトの生成を可能にしています。