本研究提出了一种混合熵模型HEMGS，旨在解决三维高斯点云模型的数据膨胀问题。该方法结合超先验网络与自回归网络，压缩效果提升约40%，渲染质量优于基准方法。

本研究提出DGGS框架，解决三维高斯点云渲染中的无干扰可泛化问题，提升模型在干扰数据下的稳定性和泛化能力，显著提高干扰预测精度。