연구진은 장면 편집, 시점 변화, 장면 수준 개입에 일관성을 유지하는 지도 학습 프레임워크 SceneForge를 발표했어요. SceneForge는 3D 세계 상태를 기반으로 명시적인 개입(예: 객체 제거, 카메라 변화)을 통해 구조화된 지도 학습을 가능하게 해요. Infinigen과 Blender를 활용하여 2,000개 이상의 장면을 포함하는 라이선스 자유로운 실내 지도 학습 리소스를 구축했으며, 객체 제거 및 장면 제거 성능을 향상시켰어요.