SC-GSは、動的なシーンの動きと外観を、それぞれ疎な制御点と密なガウス関数で表現する新しい表現技術です。少量の制御点を使用してコンパクトな6自由度変換基底を学習し、これらの基底を補間ウェイトを用いて局所的に補間することで、3Dガウス関数の運動場を得ます。変形MLPを用いて各制御点の経時的な6自由度変換を予測することで、学習の複雑さを低減し、学習能力を高め、時間的に一貫性のある動きを実現します。同時に、3Dガウス関数、制御点の正規化空間位置、および変形MLPを統合的に学習することで、3Dシーンの外観、幾何形状、および動きの再構成を行います。学習過程では、制御点の位置と数は、異なる領域の運動の複雑さに適応するように自動的に調整され、可能な限り剛性のある損失関数を用いて、運動の空間的連続性と局所的剛性を強制します。運動表現の明示的な疎性と外観の分離により、本手法はユーザーによる運動編集を可能にしつつ、高忠実度の外観を維持します。数多くの実験から、本手法は新ビュー合成と高速レンダリングにおいて既存の手法を凌駕し、外観を維持した新しい運動編集アプリケーションをサポートすることが示されています。