NeRFの時間方向への拡張自体が新規．ある時刻でのクエリ点の座標に対応する標準シーンでの座標がどこかを推定するというタスクに分離することで非剛体な変形にも対応でき，ボリュームレンダリング部分はほぼ変更無くNeRFを学習できた．タスクの分離をせず純粋に関数の入力次元を拡張したT-NeRFよりも良好な画像生成を実現している．

いくつかのシーンについて新規視点・時刻での画像を生成しNeRF, T-NeRFと比較した．NeRFは時間の変化に対応していないためぼやけた画像を生成するが，T-NeRFはある程度動的シーンを再現できる．提案するD-NeRFはこれらより優れ，その時刻・視点での観測が得られていない部分もうまく補間できている．