움직임을 포함하는 좌표
정적인 장면은 위치만으로 성질을 나타낼 수 있지만 움직이는 장면에서는 같은 위치의 색이나 밀도가 시간에 따라 달라진다. HexPlane은 이런 시공간 정보를 명시적인 평면에 저장한다. 모든 값을 큰 신경망 하나에만 담는 접근과 계산 구성이 다르다.
조밀한 격자와의 비교
네 축이 각각 길이 20인 스칼라 격자는 20⁴=160,000개 값을 가진다. 길이 20인 평면 여섯 장은 6×20²=2,400개다. 특징 채널과 결합 계수를 제외한 비교이며 임의의 4차원 데이터를 이 크기로 손실 없이 나타낼 수 있다는 뜻은 아니다.
특징을 모으는 과정
시공간 좌표를 각 평면에 대응시켜 특징 벡터를 얻고 이를 결합한다. 작은 다층 퍼셉트론으로 색을 계산하는 구성과 함께 학습한다. 평면 저장은 신경망이 전혀 없다는 의미가 아니며 어느 부분을 명시적으로 저장하는지가 핵심이다.
관측과 시간의 일관성
움직이는 장면을 한 카메라로 찍으면 각 순간에 보이는 방향이 제한된다. 시간 사이의 정보를 공유하는 표현이 도움이 되지만 가려진 면의 실제 변화가 모두 관측되는 것은 아니다. 이동한 시점의 화질과 시간에 따른 깜빡임을 나누어 살펴보고 학습 속도와 렌더링 속도도 구분한다.