3D-Gauß-Splatting (3DGS) hat die Rekonstruktion von Strahlungsfeldern durch die Möglichkeit der Echtzeit-Rendering weiterentwickelt. Allerdings beschränkt seine Abhängigkeit von Gauß-Kernen zur Geometrierepräsentation und von niedrigordentlichen Kugelfunktionen (Spherical Harmonics, SH) zur Farbcodierung die Fähigkeit, komplexe Geometrien und vielfältige Farben präzise zu erfassen. Wir stellen Deformable Beta Splatting (DBS) vor, einen deformierbaren und kompakten Ansatz, der sowohl die Geometrie- als auch die Farbrepräsentation verbessert. DBS ersetzt die Gauß-Kerne durch deformierbare Beta-Kerne, die eine beschränkte Trägermenge und adaptive Frequenzkontrolle bieten und somit feine geometrische Details mit höherer Genauigkeit erfassen, während gleichzeitig eine bessere Speichereffizienz erreicht wird. Zudem erweitern wir die Beta-Kern-Funktion auf die Farbcodierung, was eine verbesserte Darstellung der diffusen und spekularen Komponenten ermöglicht und Ergebnisse überlegen gegenüber SH-basierten Methoden liefert. Darüber hinaus zeigen wir mathematisch, dass die Anpassung der regulierten Opazität allein ausreicht, um eine verteilungserhaltende Markov-Ketten-Monte-Carlo-(MCMC-)Simulation zu gewährleisten – unabhängig vom Typ des Splatting-Kerns. Im Gegensatz zu früheren Verdichtungstechniken, die auf Eigenschaften der Gauß-Funktionen angewiesen waren. Experimentelle Ergebnisse belegen, dass DBS eine state-of-the-art visuelle Qualität erreicht, dabei jedoch nur 45 % der Parameter von 3DGS-MCMC nutzt und 1,5-mal schneller rendern kann, was die überlegene Leistungsfähigkeit von DBS für das Echtzeit-Rendering von Strahlungsfeldern unterstreicht. Interaktive Demonstrationen und der Quellcode sind auf unserer Projektwebsite verfügbar: https://rongliu-leo.github.io/beta-splatting/.