Make-A-Shape의 서브밴드 적응형 학습 전략은 모델의 성능 향상에 중요한 역할을 합니다. 이 전략은 각 서브밴드의 계수들이 가지는 정보의 중요성을 고려하여, 고주파 세부 계수에 더 많은 비중을 두고 학습을 진행합니다. 일반적인 평균 제곱 오차(MSE) 손실 함수를 사용하는 대신, 서브밴드 적응형 학습 전략은 각 서브밴드에서 중요한 계수의 위치를 식별하고, 이들에 대한 손실을 집중적으로 계산합니다. 이를 통해 모델은 형상의 구조적 정보가 밀집된 저주파 계수(C0)와 세부 정보가 포함된 고주파 계수(D0, D1)를 균형 있게 학습할 수 있습니다. 이 과정에서, 모델은 세부 계수의 희소성 문제를 해결하고, 중요한 세부 정보를 효과적으로 학습하여 최종적으로 더 높은 품질의 형상을 생성할 수 있게 됩니다. 이러한 접근 방식은 모델의 수렴 속도를 높이고, 최종 생성 결과의 품질을 크게 향상시키는 데 기여합니다.