카네기멜런대학교(CMU)와 RWTH 아헨공대 연구진이 CVPR 2024에 발표한 RGB-D SLAM 시스템으로, 장면 표현으로 3D Gaussian Splatting을 처음 활용한 연구다. 신경망 기반 암묵적 표현 대신 명시적인 3D 가우시안 집합으로 지도를 구성해, 미분 가능한 래스터화 렌더링만으로 카메라 포즈 추정과 지도 최적화를 동시에 수행한다. 이 덕분에 기존 NeRF 기반 dense SLAM 대비 빠른 렌더링·최적화 속도를 보이며, 고밀도(dense) 지도와 실시간에 가까운 트래킹, 새로운 시점 합성을 함께 제공한다. Replica, TUM-RGBD 등 표준 벤치마크에서 평가되었고 BSD-3-Clause 라이선스로 공개되어 있다.