3차원 가우시안 스플래팅(Three-Dimensional Gaussian Splatting, 3DGS)은 새로운 시점 합성을 혁신하여 고품질 장면을 실시간으로 렌더링할 수 있게 했다. 2차원 가우시안 스플래팅(Two-Dimensional Gaussian Splatting, 2DGS)은 3D 가우시안을 평면 형태의 2D 가우시안으로 대체함으로써 기하학적 정확도를 향상시킨다. 그러나 2D 가우시안의 평면적 특성은 부피(체적) 표면에서 메쉬 품질을 저하시키고, 과도하게 매끈한(over-smoothed) 재구성을 초래한다. 이를 해결하기 위해 본 연구는 2D와 3D 가우시안을 모두 통합하는 이중 2차원 가우시안 스플래팅(Dual-Dimensional Gaussian Splatting, DDGS)을 제안한다. 먼저 2DGS에 기반한 동차 변환 행렬을 일반화하여 3D에서 모든 가우시안을 초기화한다. 이어서 학습 과정에서는 스케일에 따라 가우시안을 선택적으로 2D 표현으로 변환한다. 이 방법은 2D와 3D 가우시안의 상호 보완적 장점을 활용하여 평면 및 부피 영역 모두에서 보다 정확한 표면 재구성을 가능하게 한다. 또한 과도한 매끄러움을 완화하기 위해 기울기 기반 정규화 항을 도입한다. DTU 및 TnT 데이터셋에 대한 정량 평가 결과, DDGS는 기존 방법들(3DGS, SuGaR, 2DGS)을 일관되게 능가하며, 다양한 장면 전반에서 최우수 Chamfer Distance와 F1 점수를 달성함이 입증되었다.

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