연구진은 다중 뷰의 일관성 없는 2D 특징을 3D로 올릴 때 발생하는 노이즈 문제를 해결하기 위해 신경망 정규화 방법을 제안했어요. 제안된 방법은 3D 가우시안의 기하학적, 외관 속성을 활용하여 3D 공간에서 의미 오류를 수정하는 조건부 MLP를 사용해요. 다양한 데이터셋 실험 결과, NRGS는 향상된 정확도를 제공하며 효율적이고 효과적인 3D 의미 가우시안 스플래팅 접근 방식을 제시했어요.