single-view画像からmultiplane imageを生成し，view synthesisを行った最初の研究であると主張．single-viewなので，複数のview間の相関や，オブジェクトの端を観測する機会がない問題があるが，scale-invariantなview synthesisな方法と，不鮮明なdepthを改善するための誤差項の導入より，この問題を解決している．

この手法はstaticなシーンのビデオとカメラの動きに関する情報が学習に必要．この手法が様々なデータセットに適用可能であり，view synthesisのための，depth mapの生成と不可視領域のcontentを補完できることを実証した．