論文の概要: 3D Gaussian Parametric Head Model

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2407.15070v1
• Date: Sun, 21 Jul 2024 06:03:11 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-07-23 19:28:49.216279
• Title: 3D Gaussian Parametric Head Model
• Title（参考訳）: 3次元ガウスパラメトリックヘッドモデル
• Authors: Yuelang Xu, Lizhen Wang, Zerong Zheng, Zhaoqi Su, Yebin Liu,
• Abstract要約: 本稿では,人間の頭部の複雑さを正確に表現するために3次元ガウス的パラメトリックヘッドモデルを提案する。 シームレスな顔のポートレートと、単一の画像から詳細な頭部アバターの再構築を可能にする。 提案手法は,高画質でリアルタイムな実写レンダリングを実現し,パラメトリックヘッドモデルの分野に有意義な貢献をする。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 40.62136721707944
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: Creating high-fidelity 3D human head avatars is crucial for applications in VR/AR, telepresence, digital human interfaces, and film production. Recent advances have leveraged morphable face models to generate animated head avatars from easily accessible data, representing varying identities and expressions within a low-dimensional parametric space. However, existing methods often struggle with modeling complex appearance details, e.g., hairstyles and accessories, and suffer from low rendering quality and efficiency. This paper introduces a novel approach, 3D Gaussian Parametric Head Model, which employs 3D Gaussians to accurately represent the complexities of the human head, allowing precise control over both identity and expression. Additionally, it enables seamless face portrait interpolation and the reconstruction of detailed head avatars from a single image. Unlike previous methods, the Gaussian model can handle intricate details, enabling realistic representations of varying appearances and complex expressions. Furthermore, this paper presents a well-designed training framework to ensure smooth convergence, providing a guarantee for learning the rich content. Our method achieves high-quality, photo-realistic rendering with real-time efficiency, making it a valuable contribution to the field of parametric head models.
• Abstract（参考訳）: VR/AR、テレプレゼンス、デジタルヒューマンインタフェース、映画制作において、高忠実な3Dヘッドアバターの作成は不可欠である。 近年の進歩は、変形可能な顔モデルを利用して、容易にアクセス可能なデータからアニメーションヘッドアバターを生成し、低次元パラメトリック空間内の様々なアイデンティティと表現を表現している。 しかし、既存の手法では、例えばヘアスタイルやアクセサリーといった複雑な外観の詳細をモデル化するのに苦労し、レンダリング品質と効率の低下に悩まされることが多い。 本稿では,人間の頭部の複雑さを正確に表現するために,3次元ガウス的パラメトリック頭部モデル(3D Gaussian Parametric Head Model)を提案する。 さらに、シームレスな顔像補間と、単一の画像から詳細な頭部アバターの再構築を可能にする。 従来の手法とは異なり、ガウスモデルは複雑な詳細を扱うことができ、様々な外観や複雑な表現の現実的な表現を可能にする。 さらに,スムーズなコンバージェンスを確保するための優れたトレーニングフレームワークを提案し,リッチコンテンツを学ぶための保証を提供する。 提案手法は,高画質でリアルタイムな実写レンダリングを実現し,パラメトリックヘッドモデルの分野に有意義な貢献をする。

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