TransGS의 생성 모델은 PBR(Physically Based Rendering) 얼굴 자산을 GauFace 표현으로 변환하는 데 매우 효과적입니다. 그러나 실제 얼굴 데이터에 적용할 경우 몇 가지 한계점이 존재합니다.
첫째, TransGS는 훈련 데이터에 의존하기 때문에, 훈련 데이터의 다양성과 품질이 모델의 성능에 직접적인 영향을 미칩니다. 만약 훈련 데이터가 특정 인종, 성별, 나이대에 편향되어 있다면, 다양한 얼굴 특성을 가진 사용자에 대한 일반화가 어려울 수 있습니다. 둘째, TransGS는 Gaussian 포인트의 수가 많기 때문에, 실제 얼굴 데이터의 복잡한 변형이나 표정 변화에 대해 적절히 대응하지 못할 수 있습니다. 특히, 비정상적인 표정이나 극단적인 조명 조건에서는 렌더링 품질이 저하될 수 있습니다. 마지막으로, TransGS의 실시간 처리 능력은 모바일 플랫폼에서 30fps@1440p로 제한되므로, 더 높은 해상도나 프레임 속도를 요구하는 응용 프로그램에서는 성능 저하가 발생할 수 있습니다.