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GGAvatar：高斯头部角度调整的几何化人物头像
GGAvatar 是一种新颖的 3D 头像表示方法，用于稳健地建模具有复杂身份和变形的动态头像。通过采用自适应密度控制策略将高斯原语与可变形三角网格配对，Neutral Gaussian Initialization Module 为目标主
PDFa month ago
高保真神经网络上半身头像：高斯锚定引导纹理扭曲
通过在最新的 3D 高斯碎片表示上配备头部 3D 可塑模型（3DMM），现有方法成功地创建了高度逼真的头部化身。然而，大多数现有方法只能重建头部而不包括身体，从而严重限制了其应用场景。
PDFa month ago
头像动画的 3D 高斯混合形状
我们介绍了用于建模逼真头部 Avatar 的 3D 高斯混合形状。通过将一个单眼视频作为输入，我们学习到由中性表情组成的基本头部模型以及一组表情混合形状，其中每个形状对应于经典参数化面部模型中的一个基本表情。通过对表情系数进行高斯线性混合，
PDF2 months ago
情绪增强的多模一次拍摄头像
我们对 MegaPortraits 模型进行了深入的检查和评估，重点关注其用于面部表情描述符的潜在空间，并发现了其表达强烈面部动作能力的几个局限。为解决这些限制，我们提出了针对训练流程和模型架构的重大改进，推出了我们的 EMOPortrai
PDF2 months ago
MeGA：高保真渲染和头部编辑的混合网格高斯化头像
我们提出了一种混合 Mesh-Gaussian 头像的方法（MeGA），通过选择增强的 FLAME 网格作为面部表示，并使用延迟神经渲染获取面部颜色，从而为多个不同组件提供更适合的表示方式，以获得更高保真度的头部渲染，进而支持多种下游任务。
PDF2 months ago
MonoGaussianAvatar：单目高斯点云头像
从单目肖像视频中学习具有高效变形能力和渲染效率的头像，提出了使用三维高斯点表示和高斯变形场学习显式头像的新方法。通过适应性形状的高斯点和高斯变形场，实现了与目标姿态和表情相对应的运动，进而实现了高效的变形。同时，高斯点具有可控的形状、大小、
PDF7 months ago
快速双层神经合成一次性逼真头像
利用神经渲染基础系统从单张照片创建头像，将外貌分解为两个图层，第一层是由小型神经网络合成的姿态相关的粗略图像，第二层由姿态无关的纹理图像定义，通过在线形变和添加到粗略图像上，以确保高分辨率综合头部视图的有效性和速度。实验显示了和先前神经头像
PDF4 years ago