내 맘대로 Introduction 메타에서 나온 논문인데 기존 3DGS의 고질병인 1) densification이 제멋대로여서 성능/메모리 이슈 있음 2) pruning을 opacity의 주기적 초기화로만 처리해서 학습에 충격이 가해짐 -> 성능 문제로 이어짐 3) threshold가 사용되는데 gradient-threshold여서 직관적이지 않음. -> 튜닝이 어려움. 위 3가지를 완화하는 방법론을 소개하는 논문이다. 3DGS를 처음 읽었을 때 내가 바로 느꼈던 문제점인데 바로 해결에 착수한 논문이라 신기하면서 반갑다. 핵심 아이디어는 3) threshold를 pixel error 기반으로 다시 만들어 직관적 튜닝이 가능하도록, 2) opacity를 0으로 초기화하지 않고 매번 찔끔찔끔 줄이도록 하는 ..