MoCam은 지오메트릭 사전과 어피어런스 사전의 장점을 결합하여 신규 뷰 합성에 대한 새로운 접근 방식을 제시합니다. 초기 단계에서는 지오메트릭 사전으로 구조를 고정하고, 후기 단계에서는 어피어런스 사전으로 지오메트릭 오류를 수정하는 구조화된 디노이징 다이내믹을 사용합니다. 실험 결과, MoCam은 기존 방법보다 성능이 뛰어나며, 특히 심각한 구멍이나 왜곡이 있는 포인트 클라우드에서 강력한 지오메트리-어피어런스 분리 성능을 보였습니다.