TurboGS는 3D Gaussian Splatting(3DGS)의 빠른 최적화를 위해 개발된 오류 기반 프레임워크입니다. 멀티뷰 재구성 오류에 따라 우선순위를 정하고 불필요한 계산을 건너뛰는 희소 픽셀 샘플링, 구조 인식 손실, Gaussian 밀도 제어 전략, 맞춤형 하이브리드 최적화기를 사용합니다. 표준 벤치마크에서 TurboGS는 100초 이내에 기존 3DGS보다 최대 10배 빠른 학습 속도를 보입니다.