DDFは内部構造を表現する能力を持っており、複雑な形状や材質を持つ物体を効率的にモデル化するためには、適切なデータサンプリング戦略やモデルのアーキテクチャ設計が重要です。例えば、DDFの学習においては、異なる種類のデータサンプルを適切に活用することで、内部構造や表面の詳細な情報をより正確にモデル化することが可能です。また、より高度な学習アーキテクチャやモデルの組み合わせを検討することで、DDFの表現力をさらに向上させることができます。さらに、DDFの内部構造表現能力を活かして、光線追跡やパストレーシングなどの高度なレンダリング技術に応用することも可能です。