要進一步提高G3R在大視角變化下的重建效果，可以考慮以下幾個策略：
增強訓練數據集：擴大訓練數據集的多樣性，特別是包含不同視角和場景的數據，能夠幫助模型學習更廣泛的視覺特徵，從而提高其在大視角變化下的泛化能力。
改進梯度反饋機制：在G3R中，梯度反饋信號是關鍵。可以探索更高效的梯度計算方法，例如使用更高階的導數來捕捉更細緻的場景變化，或是引入自適應學習率來動態調整更新步長。
引入多尺度特徵：在模型中整合多尺度特徵提取，能夠幫助捕捉不同層次的細節，特別是在處理複雜場景時，這樣可以提高對於大視角變化的適應性。
使用對抗性訓練：引入對抗性訓練方法，通過生成對抗網絡（GAN）來增強模型的魯棒性，特別是在面對極端視角變化時，這可以幫助模型學習到更穩健的特徵表示。
優化渲染過程：改進渲染過程中的遮擋處理和光照模型，確保在大視角變化下，模型能夠正確處理遮擋和光照變化，從而提高重建的真實感和準確性。