연구진은 AR 오버레이, 로봇 상호작용, 예측 계획 등 미래 표면 재구현 성능을 평가하는 FutureSurf 벤치마크와 데이터셋을 공개했어요.
FutureSurf는 장면 다양성 대신 정확한 미래 지상 진실과 거짓말 통제에 중점을 둡니다. 75% 관측 시퀀스로 학습한 모델의 표면을 홀드아웃 미래에 대해 Chamfer 거리로 평가합니다.
데이터셋은 분석적으로 정의된 8가지 제어 동작을 포함하며, 이 중 3가지가 거짓말 통제 역할을 합니다. 벤치마크 결과, DG-Mesh 백본은 원칙적으로 예측 가능한 미래에서도 2.7~4.1배의 격차를 보입니다.
연구 결과, 미래 렌더링 품질과 미래 표면 정확도는 통계적으로 분리되어 있으며, 기존의 novel-view-synthesis 지표는 미래 기하학적 정확도를 반영하지 못합니다.