SDFは高次元空間を表現でき、Neural Network を活用することで、イテレーションや条件分岐のない並列処理に適したデータを生成できる。本研究では、Sphere Tracing を用いたリアルタイムな4次元 SDF の描画システムで利用できる小規模で高精度なモデルの構築を目指す。MLP を基盤とするモデルに三角関数を応用した Positional Encoding や Multiresolution Hash Encoding を適用し、それらがモデルの精度および規模に与える影響を評価した。また、生成されたデータを対象に、4次元 SDF における定量的な精度評価手法を用いてその性能を検証した。