要將G3R的方法擴展到處理非剛性變形和發光材質的場景，可以考慮以下幾個方向：
引入非剛性模型：在G3R的3D神經高斯表示中，增加對非剛性變形的建模能力，例如使用基於網格的變形模型或流形學方法，來捕捉物體的變形特徵。
動態場景分解：將場景分解為靜態背景和動態物體，並為動態物體設計專門的表示方法，這樣可以更好地處理非剛性變形的物體。
發光材質建模：在3D神經高斯的表示中，增加對發光材質的支持，通過引入額外的顏色通道來表示發光強度，並在渲染過程中考慮光源的影響。
增強訓練策略：在訓練過程中，使用包含非剛性變形和發光材質的數據集，並設計相應的損失函數來強調這些特徵的學習，從而提高模型的適應性。
多視角學習：利用多視角學習的策略，從不同的視角捕捉非剛性變形和發光材質的特徵，這樣可以增強模型對於這些複雜場景的理解和重建能力。