본 논문은 반사 표면의 3D 재구성에 대한 오랜 과제를 해결하기 위해 이미지-클레이 변환을 통해 반사 객체를 "조각"하는 새로운 프레임워크인 Pygmalion Effect in Vision을 제시합니다. 이 방법은 스페큘러 큐를 억제하면서 고유한 기하학적 일관성을 유지하며, 복잡한 반사를 포함하는 다중 뷰 이미지로부터 강력한 재구성을 가능하게 합니다. BRDF 기반 반사 분기와 기하학을 안정화하고 표면 법선을 개선하는 클레이 가이드 분기를 결합한 이중 분기 네트워크를 사용합니다. 두 분기는 반사 없는 중립적인 감독 신호를 제공하는 합성된 클레이 유사 이미지를 사용하여 함께 훈련됩니다.