①ReDAの提案。具体的には、まず、色から深さや顔の解析マスクを含む、より広範な属性へと拡張を行う。次に、従来のZ-bufferレンダリングとは異なり、複数のカーネルサイズでの畳み込み演算のセットを用いて、より微分可能なレンダリングを実現する。②Free-formな変形層の提案。これはより効果的な結果にするために、3DMMの上に実施し、事前知識と空間外モデリングの両方を参考にする。

定量的な評価として、Ablation Studies on MICC Dataset (RGB)と、Ablation Studies on BU-3DFE Dataset (RGB-D)での誤差で評価している。更に、定性的な評価として、メッシュをオーバーレイした画像を用いて、他の２つの手法と比較している。