연구진은 3D Language Gaussian Splatting(3DLGS)의 효율성 문제를 해결하기 위해 SCOUP(Sparse COde UPlifting) 기법을 제안했습니다.
SCOUP은 2D 이미지 영역의 특징을 활용하여 희소 코드북 기반 표현을 학습하고, 이를 3D Gaussian으로 업리프팅하여 저장 및 렌더링 효율성을 높입니다.
실험 결과, SCOUP은 기존 방식 대비 400배 빠른 학습 속도와 3배 더 효율적인 메모리 사용량을 달성하며, 오픈 보카불러리 쿼리 정확도 측면에서도 우수한 성능을 보였습니다.