HIFA의 방법론은 기존의 텍스트-3D 생성 방법론과 비교했을 때 여러 측면에서 우수성을 입증했습니다. 먼저, HIFA는 pre-trained text-to-image 확산 모델을 사용하여 더 높은 품질의 3D 에셋을 생성하는 데 성공했습니다. 이를 통해 더 자연스러운 조명 효과와 텍스처 세부 사항을 개선하고 사실적인 3D 에셋을 생성할 수 있었습니다. 또한, HIFA는 NeRF 최적화를 위한 z-분산 손실과 커널 스무딩 기술을 도입하여 3D 표현의 일관된 외관과 선명한 지오메트리를 유지하는 데 도움이 되었습니다. 이러한 접근 방식은 기존 방법론에서 발생했던 흐릿한 지오메트리 문제와 텍스처 깜박임 문제를 효과적으로 해결했습니다. 따라서 HIFA는 더 높은 품질의 3D 에셋을 생성하고 더 나은 시각적 결과를 제공하여 기존 방법론보다 우수함을 입증했습니다.