연구진은 Robot-assisted minimally invasive surgery (MIS)의 시야 제한 문제를 해결하기 위해 ExtraGS 프레임워크를 제안했어요. ExtraGS는 확산 모델을 활용해 3D 가우시안 스플래팅으로 내시경 시야 외삽 시 발생하는 아티팩트를 줄여요.
불확실성을 기반으로 가상 카메라 샘플링 전략을 도입해 정보 획득을 극대화하고, 생성된 뷰를 확산 모델로 다듬어 가짜 관측 데이터를 생성해요.
공개된 내시경 데이터셋 실험 결과, ExtraGS는 외삽 아티팩트를 줄이고 내시경 신규 뷰 합성에서 최고 성능을 달성했어요.