밀도화
학습 과정에서 정보가 부족한 영역에 새로운 가우시안을 추가하거나 큰 가우시안을 분할하여 상세도를 높이는 과정이다. 장면의 복잡도에 따라 적응적으로 파라미터 수를 조절하여 최적의 재구성 품질을 얻는 데 필수적이다.