論文の概要: Gaussian Eigen Models for Human Heads

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2407.04545v1
• Date: Fri, 5 Jul 2024 14:30:24 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-07-08 13:10:54.642740
• Title: Gaussian Eigen Models for Human Heads
• Title（参考訳）: ヒト頭部のガウス固有モデル
• Authors: Wojciech Zielonka, Timo Bolkart, Thabo Beeler, Justus Thies,
• Abstract要約: 動的3次元ガウスを低次元線形空間に圧縮する新しい手法である人頭用ガウス固有モデル(GEM)を提案する。 我々のアプローチはBranzとVetterの独創的な業績にインスパイアされ、メッシュベースの3D形態素モデル(3DMM)が登録メッシュから構築される。 我々は,自己再現と対人再現を最先端の3Dアバター法と比較し,より高い品質と制御性を示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 28.49783203616257
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: We present personalized Gaussian Eigen Models (GEMs) for human heads, a novel method that compresses dynamic 3D Gaussians into low-dimensional linear spaces. Our approach is inspired by the seminal work of Blanz and Vetter, where a mesh-based 3D morphable model (3DMM) is constructed from registered meshes. Based on dynamic 3D Gaussians, we create a lower-dimensional representation of primitives that applies to most 3DGS head avatars. Specifically, we propose a universal method to distill the appearance of a mesh-controlled UNet Gaussian avatar using an ensemble of linear eigenbasis. We replace heavy CNN-based architectures with a single linear layer improving speed and enabling a range of real-time downstream applications. To create a particular facial expression, one simply needs to perform a dot product between the eigen coefficients and the distilled basis. This efficient method removes the requirement for an input mesh during testing, enhancing simplicity and speed in expression generation. This process is highly efficient and supports real-time rendering on everyday devices, leveraging the effectiveness of standard Gaussian Splatting. In addition, we demonstrate how the GEM can be controlled using a ResNet-based regression architecture. We show and compare self-reenactment and cross-person reenactment to state-of-the-art 3D avatar methods, demonstrating higher quality and better control. A real-time demo showcases the applicability of the GEM representation.
• Abstract（参考訳）: 動的3次元ガウスを低次元線形空間に圧縮する新しい手法である人頭用ガウス固有モデル(GEM)を提案する。 我々のアプローチはBranzとVetterの独創的な業績にインスパイアされ、メッシュベースの3D形態素モデル(3DMM)が登録メッシュから構築される。 動的3Dガウスアンに基づいて、ほとんどの3DGSヘッドアバターに適用するプリミティブの低次元表現を作成する。 具体的には、線形固有基底のアンサンブルを用いてメッシュ制御されたUNetガウスアバターの外観を蒸留する方法を提案する。 我々は、CNNベースの重アーキテクチャを1つの線形層に置き換え、速度を改善し、様々なリアルタイムダウンストリームアプリケーションを可能にする。 特定の表情を生成するには、固有係数と蒸留基との間に点積を実行するだけでよい。 この効率的な方法は、テスト中の入力メッシュの要求を除去し、表現生成の単純さとスピードを向上する。 このプロセスは極めて効率的で、標準的なガウススプラッティングの有効性を活用して、日々のデバイスでのリアルタイムレンダリングをサポートする。 さらに、ResNetベースの回帰アーキテクチャを用いて、GEMをどのように制御できるかを示す。 我々は,自己再現と対人再現を最先端の3Dアバター法と比較し,より高い品質と制御性を示す。 リアルタイムのデモでは、GEM表現の適用性を紹介している。

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