3D Gaussian Splatting (3DGS)은 뛰어난 실시간 렌더링을 달성하지만, 상당한 계산 및 저장 요구 사항으로 인해 광범위한 배포에 어려움이 있습니다. 기존의 가속화 패러다임은 빠른 수렴을 위해 프리미티브 (primitives)를 공격적으로 가지치기(pruning)하는 경우가 많으며, 이는 고주파 세부 정보의 심각한 손실을 초래합니다. 이를 해결하기 위해, 우리는 뛰어난 렌더링 품질과 초고속 재구성 속도를 모두 달성하는 근본적인 문제를 다룹니다. 본 논문에서 우리는 정확하고, 압축적이며, 효율적인 장면 표현에 맞춤화된 점진적 최적화 프레임워크인 ACE-GS를 제안합니다. 우리는 정밀한 프리미티브 관리가 이러한 트레이드오프 (trade-off)를 깨뜨리는 핵심임을 깨달았습니다. 따라서, 우리는 먼저 모멘텀 일관성 가이드 밀도화 (momentum consistency-guided densification) 전략을 설계하여, 프리미티브 성장을 실제 기하학적 매니폴드 (geometric manifolds)로 엄격히 제한함으로써 계산 낭비를 방지하는 동시에 수렴을 크게 가속화합니다. 이러한 효율적인 초기화를 바탕으로, 우리는 통계적 민감도 기반 희소화 (statistical sensitivity-driven sparsification) 메커니즘을 배치하여 중복된 프리미티브를 정밀하게 가지치기함으로써 더욱 압축된 데이터 크기를 구현합니다. 마지막으로, 앞서 언급한 엄격한 프리미티브 제어로 인해 발생할 수 있는 미세 구조 손실 위험을 철저히 보완하기 위해, 우리는 고주파 오차 에너지를 프리미티브 속성에 명시적으로 역주입하는 교차 차원 잔차 주파수 보상 (cross-dimensional residual frequency compensation) 스킴을 도입하여 날카로운 기하학적 세부 사항을 완벽하게 복원합니다. 광범위한 실험을 통해 우리의 우수성을 입증했습니다. 매우 압축된 장면 표현을 유지하면서도, 우리 시스템은 빠른 프레임워크인 Speedy-Splat 대비 최대 3.7배의 학습 가속을 달성합니다. 수렴에 단 3~5분만을 소요하는 ACE-GS는 가장 높은 구조적 유사도 (structural similarity)를 확보하며, 기존 3DGS 대비 최대 0.89 dB의 피크 PSNR 향상을 달성하여 초고속 및 고충실도 신규 뷰 합성 (novel view synthesis)의 새로운 벤치마크를 구축합니다.