論文の概要: Generating Editable Head Avatars with 3D Gaussian GANs

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2412.19149v1
• Date: Thu, 26 Dec 2024 10:10:03 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-12-30 17:26:26.856299
• Title: Generating Editable Head Avatars with 3D Gaussian GANs
• Title（参考訳）: 3次元ガウスGANを用いた編集可能なヘッドアバターの生成
• Authors: Guohao Li, Hongyu Yang, Yifang Men, Di Huang, Weixin Li, Ruijie Yang, Yunhong Wang,
• Abstract要約: 従来の3D-Aware Generative Adversarial Network (GAN) は、フォトリアリスティックでビューに一貫性のある3Dヘッド合成を実現する。 本稿では,3次元ガウススプラッティング(3DGS)を明示的な3次元表現として取り入れることで,3次元ヘッドアバターの編集性とアニメーション制御を向上する手法を提案する。 提案手法は,最先端の制御性を備えた高品質な3D認識合成を実現する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 57.51487984425395
• License:
• Abstract: Generating animatable and editable 3D head avatars is essential for various applications in computer vision and graphics. Traditional 3D-aware generative adversarial networks (GANs), often using implicit fields like Neural Radiance Fields (NeRF), achieve photorealistic and view-consistent 3D head synthesis. However, these methods face limitations in deformation flexibility and editability, hindering the creation of lifelike and easily modifiable 3D heads. We propose a novel approach that enhances the editability and animation control of 3D head avatars by incorporating 3D Gaussian Splatting (3DGS) as an explicit 3D representation. This method enables easier illumination control and improved editability. Central to our approach is the Editable Gaussian Head (EG-Head) model, which combines a 3D Morphable Model (3DMM) with texture maps, allowing precise expression control and flexible texture editing for accurate animation while preserving identity. To capture complex non-facial geometries like hair, we use an auxiliary set of 3DGS and tri-plane features. Extensive experiments demonstrate that our approach delivers high-quality 3D-aware synthesis with state-of-the-art controllability. Our code and models are available at https://github.com/liguohao96/EGG3D.
• Abstract（参考訳）: アニマブルで編集可能な3Dヘッドアバターの生成は、コンピュータビジョンやグラフィックスの様々な応用に不可欠である。 従来の3D対応生成対向ネットワーク(GAN)はニューラルレイディアンスフィールド(Near Radiance Fields、NeRF)のような暗黙の場を用いて、フォトリアリスティックな3Dヘッド合成を実現する。 しかし、これらの手法は変形の柔軟性と編集性に限界があり、ライフライクで容易に修正可能な3Dヘッドの作成を妨げている。 本稿では,3次元ガウススプラッティング(3DGS)を明示的な3次元表現として取り入れることで,3次元ヘッドアバターの編集性とアニメーション制御を向上する手法を提案する。 照明制御を容易にし、編集性を向上させる。 提案手法の中心となるのは,3次元モフブルモデル(3DMM)とテクスチャマップを組み合わせた編集可能なガウスヘッド(EGヘッド)モデルである。 毛髪のような複雑な非界面の幾何学を捉えるために、3DGSと3次元平面の特徴の補助セットを用いる。 広汎な実験により,本手法は最先端の制御性を備えた高品質な3D認識合成を実現することが示された。 私たちのコードとモデルはhttps://github.com/liguohao96/EGG3D.comで公開されています。

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