論文の概要: Creating Your Editable 3D Photorealistic Avatar with Tetrahedron-constrained Gaussian Splatting
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2504.20403v1
- Date: Tue, 29 Apr 2025 03:56:36 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-05-02 19:15:54.74099
- Title: Creating Your Editable 3D Photorealistic Avatar with Tetrahedron-constrained Gaussian Splatting
- Title（参考訳）: 編集可能な3Dフォトリアリスティックアバター「Tetrahedron-Constrained Gaussian Splatting」
- Authors: Hanxi Liu, Yifang Men, Zhouhui Lian,
- Abstract要約: 編集過程を局所的な空間適応と現実的な外観学習に分離する枠組みを導入する。
このフレームワークは、四面体格子の制御可能な明示的構造と3次元ガウス格子の高精度レンダリング機能を組み合わせる。
定性的かつ定量的な実験は、フォトリアリスティックな3D編集可能なアバターの生成における我々のアプローチの有効性と優位性を示す。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 17.908135908777325
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Personalized 3D avatar editing holds significant promise due to its user-friendliness and availability to applications such as AR/VR and virtual try-ons. Previous studies have explored the feasibility of 3D editing, but often struggle to generate visually pleasing results, possibly due to the unstable representation learning under mixed optimization of geometry and texture in complicated reconstructed scenarios. In this paper, we aim to provide an accessible solution for ordinary users to create their editable 3D avatars with precise region localization, geometric adaptability, and photorealistic renderings. To tackle this challenge, we introduce a meticulously designed framework that decouples the editing process into local spatial adaptation and realistic appearance learning, utilizing a hybrid Tetrahedron-constrained Gaussian Splatting (TetGS) as the underlying representation. TetGS combines the controllable explicit structure of tetrahedral grids with the high-precision rendering capabilities of 3D Gaussian Splatting and is optimized in a progressive manner comprising three stages: 3D avatar instantiation from real-world monocular videos to provide accurate priors for TetGS initialization; localized spatial adaptation with explicitly partitioned tetrahedrons to guide the redistribution of Gaussian kernels; and geometry-based appearance generation with a coarse-to-fine activation strategy. Both qualitative and quantitative experiments demonstrate the effectiveness and superiority of our approach in generating photorealistic 3D editable avatars.
- Abstract（参考訳）: パーソナライズされた3Dアバター編集は、ユーザーフレンドリさとAR/VRやバーチャルトライオンのようなアプリケーションで利用できるため、大きな可能性を秘めている。
従来の研究では、複雑な再構成シナリオにおける幾何学とテクスチャの混合最適化による不安定な表現学習のために、3D編集の実現可能性について検討されてきた。
本稿では,通常のユーザが正確な領域ローカライゼーション,幾何学的適応性,フォトリアリスティックレンダリングを備えた編集可能な3Dアバターを作成するための,アクセス可能なソリューションを提供することを目的とする。
この課題に対処するために,我々は,編集プロセスを局所的な空間適応と現実的な外観学習に分離する,巧妙に設計されたフレームワークを導入する。
TetGSは、テトラヘドラル格子の制御可能な明示的な構造と3次元ガウス格子の高精度レンダリング機能を組み合わせることで、3つの段階からなるプログレッシブな方法で最適化されている。
定性的かつ定量的な実験は、フォトリアリスティックな3D編集可能なアバターの生成における我々のアプローチの有効性と優位性を示す。
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