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ELMGS：通过压缩提升3D高斯散点的记忆和计算可扩展性
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原文中文，约200字，阅读约需1分钟。
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内容提要
本研究提出了一种迭代剪枝策略，以解决3D高斯散点模型的可扩展性不足问题，去除冗余信息，提升压缩效果。实验结果表明，该方法在多个基准测试中表现良好，增强了其在资源受限设备上的应用潜力。
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关键要点
- 本研究提出了一种迭代剪枝策略，解决3D高斯散点模型的可扩展性不足问题。
- 该策略旨在去除模型中的冗余信息，提升模型的压缩效果。
- 实验结果显示，该方法在多个基准测试中表现良好。
- 研究增强了该解决方案在资源受限设备上的应用潜力。
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