본 논문은 최적화 기반 텍스트-3D 생성에서 발생하는 문제점(과포화, 과도한 스무딩 등)을 해결하기 위해, 렌더링 분포와 원하는 목표 분포 간의 직접적인 수송 궤적을 학습하는 방식으로 생성 과정을 공식화하는 새로운 프레임워크인 Trajectory-Centric Distillation (TraCe)를 제안한다. 이를 위해, 먼저 Score Distillation Sampling (SDS)을 Schrodinger Bridge 프레임워크의 단순화된 사례로 이론적으로 정립하고, 이를 바탕으로 TraCe를 통해 3D 최적화를 위한 견고한 궤적 기반 모델을 구축한다. 실험 결과, TraCe는 기존 기술 대비 우수한 품질과 충실도를 달성했다.
