ड्रेसरेकॉन एकल कैमरा वीडियो से समय के साथ सुसंगत 4डी मानव मॉडल के पुनर्निर्माण के लिए एक तरीका है, जो बहुत ढीले कपड़ों या हाथ में पकड़ी जाने वाली वस्तुओं की बातचीत को संभालने पर केंद्रित है। यह तकनीक सामान्य मानव पूर्वानुमान ज्ञान (बड़े पैमाने पर प्रशिक्षण डेटा से सीखा गया) और व्यक्तिगत वीडियो के लिए विशिष्ट 'हड्डी बैग' विकृति (परीक्षण के समय अनुकूलन के माध्यम से फिट किया गया) को जोड़ती है। ड्रेसरेकॉन शरीर और कपड़े की विकृति को अलग करने के लिए एक तंत्रिका निहित मॉडल सीखकर, अलग-अलग गति मॉडल परतों के रूप में काम करता है। कपड़ों की सूक्ष्म ज्यामिति को पकड़ने के लिए, यह छवि-आधारित पूर्वानुमान ज्ञान का उपयोग करता है, जैसे कि मानव आसन, सतह सामान्य और प्रकाश प्रवाह, अनुकूलन प्रक्रिया के दौरान समायोजन के लिए। उत्पन्न न्यूरल फील्ड को समय के साथ सुसंगत ग्रिड में निकाला जा सकता है, या प्रतिपादन गुणवत्ता में सुधार और इंटरैक्टिव दृश्य बनाने के लिए स्पष्ट 3डी गॉसियन में आगे अनुकूलित किया जा सकता है। ड्रेसरेकॉन ने अत्यधिक चुनौतीपूर्ण कपड़े विकृति और वस्तु बातचीत वाले डेटासेट पर, पिछली तकनीकों की तुलना में उच्च 3डी पुनर्निर्माण निष्ठा प्रदान की है।