연구진은 다양한 동적 환경에 강건한 3D 가우시안 스플래팅 표현을 위해 Mixture-of-Experts (MoE) 기반 다중 변형 모델링을 연구했어요.
MoDE는 여러 변형 전문가를 공동 최적화하여 통합하고, MoE-GS는 독립적으로 최적화된 전문가를 라우팅 스테이지를 통해 결합하는 두 가지 접근 방식을 제시했어요.
MoDE는 공유된 가우시안 표현을 사용해 추가적인 학습 단계를 없애고, MoE-GS는 개별 최적화 후 비-정규 가우시안 표현에서 전문가 상호작용을 가능하게 해요.
GitHub에서 관련 코드를 확인할 수 있어요.