CASA-SDF는 3D 재구성을 위한 신경 임플리시트 표현의 한계를 극복하기 위해 개발된 프레임워크입니다. SAUA는 의미론적 및 광도학적 불확실성을 결합하여 단안 prior supervision을 위한 픽셀 단위 커리큘럼을 구축하여 데이터 기반 광도학적 개선을 가능하게 합니다. CALADT는 곡률 프록시를 통해 점진적으로 SDF-to-밀도 매핑의 선명도를 조절하여 얇은 구조의 표현을 향상시킵니다.