我们提出了一种基于补丁的方法，通过利用单眼表面法线和相对深度预测，在几何学和视图合成方面提供准确的3D模型。实验结果表明，在ETH3D MVS基准测试中，我们的方法在平均F1@2cm上提供了RegNeRF的4倍性能和FreeNeRF的8倍性能。这为改善基于NeRF模型的几何精度以及促使NeRF模型超越传统MVS方法提供了有价值的研究方向。