该研究使用变形的多层感知器（MLP）网络来捕捉动态偏移的高斯点，并通过哈希编码和小型MLP来表示点的颜色特征。他们引入了可学习的去噪掩模来消除场景中的噪点，并通过静态约束和运动一致性约束减轻点的运动噪声。实验证明该方法在渲染质量和速度上超过了现有方法，并显著减少了与3D-GS相关的内存使用。该方法适用于新的视角合成和动态建图等任务。