깊이 정보가 없는 상황에서도 제안 방법이 기존 방법 대비 향상된 성능을 보이는 이유는 주로 zero-shot novel view synthesis를 통한 새로운 뷰 합성 기술의 활용 때문입니다. 제안된 방법은 EscherNet과 같은 확산 모델을 사용하여 한정된 뷰의 수를 증가시킴으로써 부족한 관점의 문제를 해결합니다. 이를 통해 더 많은 이미지를 사용하여 매칭 단계에서 성능을 향상시킬 수 있습니다. 또한, 3D CAD 생성 단계를 통해 참조 이미지의 밀도 있는 깊이 맵을 추정할 수 있어 더 강력한 2D-3D 대응 세트를 얻고 최종적으로 정교한 자세 추정을 수행할 수 있습니다.