신규 시점 합성 (Novel view synthesis)은 NeRF와 3D Gaussian Splatting (3DGS)에 의해 크게 발전해 왔으며, 이들은 정확한 색상 혼합 (color blending)을 위해 볼륨 샘플 (volumetric samples) 또는 프리미티브 (primitives)의 순서를 정렬할 것을 요구합니다. 최근의 Gaussian-Enhanced Surfels (GES)는 정렬이 필요 없는 (sort-free) 고성능 렌더링을 가능하게 하지만, 에일리어싱 아티팩트 (aliasing artifacts)와 최적화되지 않은 재구성 (suboptimal reconstruction) 문제로 어려움을 겪고 있습니다. 이러한 한계를 해결하기 위해, 우리는 불투명한 서펠 (opaque surfels)에 반투명한 경계 (semi-transparent boundaries)를 추가하고, 정확한 픽셀당 순서 (per-pixel ordering)를 설정하기 위해 Depth Peeling을 활용하는 새로운 표현 방식인 DP-GES를 제안합니다. 이 설계는 정확한 투과율 변조 (transmittance modulation)를 갖춘 정렬 불필요 (sort-free) Gaussian splatting을 가능하게 하여, 에일리어싱 및 팝핑 아티팩트 (popping artifacts)를 효과적으로 제거하는 동시에 완전히 미분 가능한 공동 최적화 (fully differentiable joint optimization)를 용이하게 합니다. 광범위한 실험을 통해 우리의 방법이 우수한 재구성 품질을 달성하며, 다양한 장면에 걸쳐 최첨단 (state-of-the-art) 기술들과 비교했을 때 유리한 성능을 보임을 입증하였습니다.