गौह्यूमन एक गाउसीय प्रसार-आधारित 3D मानव मॉडल है जो कम समय (1-2 मिनट) में प्रशिक्षण पूरा कर सकता है और वास्तविक समय प्रतिपादन (अधिकतम 189 FPS) प्रदान करता है। यह मौजूदा NeRF-आधारित निहित प्रतिनिधित्व मॉडलिंग ढांचे के विपरीत है, जिसे कई घंटों के प्रशिक्षण और प्रति फ्रेम कई सेकंड के प्रतिपादन की आवश्यकता होती है। गौह्यूमन मानक स्थान में गाउसीय प्रसार को एन्कोड करता है और रैखिक मिश्रित त्वचा (LBS) का उपयोग करके 3D गाउसीय को मानक स्थान से मुद्रा स्थान में परिवर्तित करता है। इस प्रक्रिया में, प्रभावी मुद्रा और LBS परिशोधन मॉड्यूल को डिज़ाइन किया गया है ताकि 3D मानव शरीर के विवरण को नगण्य गणना लागत पर सीखा जा सके। इसके अतिरिक्त, गौह्यूमन 3D मानव पूर्वानुमान से आरंभिकरण और 3D गाउसीय को ट्रिम करके, KL विचलन द्वारा निर्देशित विभाजन/क्लोनिंग और एक नया समेकन ऑपरेशन के माध्यम से तेजी से अनुकूलन प्राप्त करता है जो और भी तेज है।