RayDer는 카메라 추정, 장면 재구성, 렌더링을 통합한 단일 트랜스포머로, 자율 신규 뷰 합성을 확장 가능한 문제로 전환합니다. RayDer는 시간 변화 콘텐츠를 흡수하여 현실적인 영상으로 안정적인 훈련을 가능하게 하며, 정적 장면 신규 뷰 합성을 목표로 합니다. 다양한 모델 크기와 데이터 규모에서 RayDer는 데이터 및 컴퓨팅에 대한 전력 법칙 스케일링을 보이며, 기존 방식과 경쟁력 있는 성능을 보여줍니다.