特徴量ベクトルをボクセル空間内で移動することで編集も可能である点。MLPによる「暗黙的」な最適化に加え、各頂点の特徴量ベクトルを直接「明示的に」最適化することで、高周波数コンテンツを保存しながら、オーバーフィッティングを防ぐことに成功している点。またボリュームレンダリングにおいて、NeRFは確率的な推定をしているが、この手法は決定論的な推定をしている点。

NeRF syntheticデータを用いた実験により、NeRFのリアルレンダリングを実現した手法と比較してクオリティは最も高い結果を示し、最もコンパクトなモデルで表現可能であることを示す。レンダリング速度はKiloNeRF以上PlenOctrees, SNeRF未満。

「暗黙的」＋「明示的」な最適化戦略を主張しているが、これはPlenOctreesという手法でも同様なことをしている。