SC-GS es una nueva técnica de representación que utiliza puntos de control dispersos para el movimiento y funciones gaussianas densas para la apariencia de escenas dinámicas. Aprende bases de transformación de 6 grados de libertad compactas utilizando un pequeño número de puntos de control, los cuales se interpolan localmente mediante pesos para obtener el campo de movimiento de funciones gaussianas 3D. Emplea un MLP deformable para predecir la transformación de 6 grados de libertad variable en el tiempo de cada punto de control, lo que reduce la complejidad del aprendizaje, aumenta la capacidad de aprendizaje y permite patrones de movimiento coherentes en el espacio-tiempo. Simultáneamente, aprende de forma conjunta las funciones gaussianas 3D, las posiciones espaciales canónicas de los puntos de control y el MLP deformable para reconstruir la apariencia, la geometría y la dinámica de la escena 3D. Durante el entrenamiento, la posición y el número de puntos de control se ajustan de forma adaptativa para adaptarse a la complejidad del movimiento en diferentes áreas, y se utiliza una función de pérdida lo más rígida posible para forzar la continuidad espacial y la rigidez local del movimiento. Gracias a la dispersión explícita de la representación del movimiento y a la separación de la apariencia, este método permite la edición de movimiento controlada por el usuario, al tiempo que conserva una apariencia de alta fidelidad. Numerosos experimentos demuestran que este método supera a los métodos existentes en la síntesis de nuevas vistas y la renderización de alta velocidad, y admite nuevas aplicaciones de edición de movimiento que conservan la apariencia.