Faster-GS는 nerficg-project가 공개한 CVPR 2026 채택 논문 "Faster-GS: Analyzing and Improving Gaussian Splatting Optimization"의 공식 구현체로, 3D 가우시안 스플래팅(3DGS) 최적화 과정을 체계적으로 분석해 새로운 강력한 베이스라인을 제시한다. Mip-Splatting 기반의 안티앨리어싱, MCMC 기반 디엔시피케이션, 가시성과 마스크를 활용한 초기화 개선, 정보 기반 가우시안 가지치기 등 후속 연구의 핵심 기법을 하나의 프레임워크로 통합해 기존 연구용 코드베이스 대비 약 2~5배 빠른 학습 속도와 더 낮은 VRAM 사용량을 달성한다. CUDA 커널 비중이 절반을 넘는 고성능 구현이며, FasterGS4D·FasterGSFused·FasterGSTestbed 등 4D 동적 장면과 융합 실험을 위한 전용 브랜치를 함께 제공해 3DGS 후속 연구의 출발점으로 활용하기 좋다.