기존 포즈 최적화 방식은 각 이미지에 대해 독립적으로 포즈 매개변수를 최적화하는 방식을 사용합니다. 이는 전체 시퀀스에 걸친 전역 정보를 무시하고 정확성을 저하시킬 수 있습니다. 또한, 색상 렌더링 손실은 모호성을 가지고 있어 많은 잘못된 지역 최소값을 만들어냅니다. 이러한 한계를 극복하기 위해 PoRF는 MLP를 사용하여 포즈 업데이트를 회귀하는 새로운 암시적 표현을 도입합니다. 이는 매개변수 공유를 통해 전체 시퀀스에 걸친 전역 정보를 활용하여 보다 강력하고 정확한 포즈 최적화를 가능하게 합니다.