単眼で観察された物体から3次元形状や質感を復元する際に問題となるのは，野生のオブジェクトインスタンスに対するデータ収集とアノテーションの膨大なコストのために、3Dまたはマルチビューの監視が欠如していることである．既存手法の多くも，様々な形式の事前情報を利用することによって補強を試みているがこの課題は依然として困難だった．本手法は初めてGANsが持つ生成的事前情報を活用し，驚異的な性能を示した．

本手法は実世界の単眼画像からの3D再構成において、説得力のある性能を発揮する．裏側のテクスチャをリアルに再現するだけでなく，オクルージョンがある場合(添付画像b)でも一般化する．また翼が開いた鳥や長い尾を持つ鳥など，あまり一般的に見られない3次元形状に対しても，著しく優れた汎化能力を発揮することが分かっている．(添付画像)

事前にGANsが持つ生成的事前情報を導入することで，単眼では観測できない部分の復元精度を高めている点が興味深かった．