이 논문에서는 실제 데이터와 NeRF 렌더링 데이터 간의 격차를 줄이기 위한 새로운 접근 방식을 제안합니다. 기존에는 렌더링 품질을 향상시키는 데 초점을 맞추었지만, 이 논문에서는 인지 모델을 NeRF 아티팩트에 덜 민감하게 만드는 방법을 탐구합니다. 이를 위해 이미 훈련된 모델을 사용하여 렌더링된 이미지를 사용하여 모델을 세밀하게 조정하는 방법을 제안합니다. 이러한 방법을 통해 실제 데이터에서의 성능을 희생하지 않으면서도 모델을 NeRF 아티팩트에 대해 더 강건하게 만들 수 있습니다.