적은 입력 뷰 환경에서 NeRF의 성능을 향상시키기 위한 다른 접근 방식으로는 데이터 증강 및 노이즈 주입이 있습니다. 데이터 증강은 기존 데이터를 변형하거나 회전시켜 새로운 데이터를 생성하여 모델의 일반화 능력을 향상시키는 방법입니다. 노이즈 주입은 입력 데이터에 무작위 노이즈를 추가하여 모델이 더 다양한 입력에 대해 학습하도록 하는 방법입니다. 또한, Few-Shot Learning 기술을 활용하여 적은 양의 학습 데이터로도 효과적인 모델을 학습할 수 있도록 하는 방법도 있습니다.