論文の概要: GaussianAvatar-Editor: Photorealistic Animatable Gaussian Head Avatar Editor

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2501.09978v1
• Date: Fri, 17 Jan 2025 06:40:20 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-01-20 13:59:41.754536
• Title: GaussianAvatar-Editor: Photorealistic Animatable Gaussian Head Avatar Editor
• Title（参考訳）: Gaussian Avatar-Editor: Photorealistic Animatable Gaussian Head Avatar Editor
• Authors: Xiangyue Liu, Kunming Luo, Heng Li, Qi Zhang, Yuan Liu, Li Yi, Ping Tan,
• Abstract要約: アニマタブルなガウシアンヘッドアバターのテキスト駆動編集のための革新的なフレームワークを提案する。 Gaussian Avatar-Editorは、表現、ポーズ、視点で完全に制御できる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 53.58201080040624
• License:
• Abstract: We introduce GaussianAvatar-Editor, an innovative framework for text-driven editing of animatable Gaussian head avatars that can be fully controlled in expression, pose, and viewpoint. Unlike static 3D Gaussian editing, editing animatable 4D Gaussian avatars presents challenges related to motion occlusion and spatial-temporal inconsistency. To address these issues, we propose the Weighted Alpha Blending Equation (WABE). This function enhances the blending weight of visible Gaussians while suppressing the influence on non-visible Gaussians, effectively handling motion occlusion during editing. Furthermore, to improve editing quality and ensure 4D consistency, we incorporate conditional adversarial learning into the editing process. This strategy helps to refine the edited results and maintain consistency throughout the animation. By integrating these methods, our GaussianAvatar-Editor achieves photorealistic and consistent results in animatable 4D Gaussian editing. We conduct comprehensive experiments across various subjects to validate the effectiveness of our proposed techniques, which demonstrates the superiority of our approach over existing methods. More results and code are available at: [Project Link](https://xiangyueliu.github.io/GaussianAvatar-Editor/).
• Abstract（参考訳）: ガウシアン・アバター・エディタ(Gaussian Avatar-Editor)は,ガウシアン・アバター(Gaussian Head Avatar)のテキスト駆動編集のための革新的なフレームワークであり,表現,ポーズ,視点で完全に制御できる。 静的な3次元ガウシアン編集とは異なり、アニマタブルな4Dガウシアンアバターは、動きの排除と空間的不整合に関連する課題を提示する。 これらの問題に対処するために、重み付きアルファブレンディング方程式(WABE)を提案する。 この関数は、可視ガウスの混合重量を増大させ、非可視ガウスの影響を抑え、編集中の運動閉塞を効果的に処理する。 さらに,編集品質の向上と4次元整合性確保のために,条件付き対数学習を編集プロセスに組み込む。 この戦略は、編集結果を洗練し、アニメーション全体の一貫性を維持するのに役立つ。 これらの手法を統合することで、ガウスアン・アバター編集装置は4次元ガウス編集においてフォトリアリスティックで一貫した結果が得られる。 提案手法の有効性を検証するため,様々な被験者を対象とした総合的な実験を行い,既存手法に対するアプローチの優位性を実証した。 Project Link] (https://xiangyueliu.github.io/GaussianAvatar-Editor/)。

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