従来モデルでは固定された体型に対する姿勢や，特定の形状に関する体型や姿勢を扱い，姿勢・体型・衣服の形状を同時に扱っていなかった．本研究では，従来の多層パーセプトロンを用いてしわの精度が低い部分を学習させ，特定の姿勢モデルに対して体型と衣服の形状を組み合わせて，しわの精度が高い部分を学習させた．

ベースラインに対して，わずかに精度が向上した．質的にはベースラインや先行研究よりも優れていた．

姿勢と体型と衣服の形状を同時に扱って衣服の3Dモデルを推定した初めての論文であることが大きい．