SC-GS एक नई प्रकार की अभिव्यक्ति तकनीक है जो गतिशील दृश्यों की गति और उपस्थिति को क्रमशः विरल नियंत्रण बिंदुओं और घने गॉसियन फलनों द्वारा दर्शाती है। यह कम नियंत्रण बिंदुओं का उपयोग करके कॉम्पैक्ट 6-स्वातंत्र्यता परिवर्तन आधारों को सीखता है, जिन्हें अंतःक्षेप भारों के माध्यम से स्थानीय रूप से अंतःक्षेपित किया जा सकता है, जिससे 3D गॉसियन फलन का गति क्षेत्र प्राप्त होता है। यह प्रत्येक नियंत्रण बिंदु के समय-भिन्न 6-स्वातंत्र्यता परिवर्तन की भविष्यवाणी करने के लिए विकृत MLP का उपयोग करता है, जिससे सीखने की जटिलता कम होती है, सीखने की क्षमता बढ़ती है और स्थानिक रूप से सुसंगत गति पैटर्न प्राप्त होते हैं। साथ ही, यह 3D गॉसियन फलन, नियंत्रण बिंदुओं के मानक स्थानिक स्थान और विकृत MLP को संयुक्त रूप से सीखता है, जिससे 3D दृश्य की उपस्थिति, ज्यामिति और गति का पुनर्निर्माण होता है। प्रशिक्षण प्रक्रिया के दौरान, नियंत्रण बिंदुओं का स्थान और संख्या विभिन्न क्षेत्रों की गति जटिलता के अनुकूल होने के लिए स्व-अनुकूली रूप से समायोजित की जाती है, और गति की स्थानिक निरंतरता और स्थानीय कठोरता को लागू करने के लिए यथासंभव कठोर हानि फलन का उपयोग किया जाता है। गति अभिव्यक्ति की स्पष्ट विरलता और उपस्थिति पृथक्करण के कारण, यह विधि उपयोगकर्ता-नियंत्रित गति संपादन प्राप्त करती है जबकि उच्च-निष्ठा उपस्थिति को बनाए रखती है। बड़ी संख्या में प्रयोगों से पता चलता है कि यह विधि नए दृश्य संश्लेषण और उच्च-गति प्रतिपादन में मौजूदा विधियों से बेहतर प्रदर्शन करती है और उपस्थिति को बनाए रखने वाले नए गति संपादन अनुप्रयोगों का समर्थन करती है।