論文の概要: TeGA: Texture Space Gaussian Avatars for High-Resolution Dynamic Head Modeling

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2505.05672v1
• Date: Thu, 08 May 2025 22:10:27 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-05-12 20:40:10.095462
• Title: TeGA: Texture Space Gaussian Avatars for High-Resolution Dynamic Head Modeling
• Title（参考訳）: TeGA:高分解能ダイナミックヘッドモデリングのための集合空間ガウスアバター
• Authors: Gengyan Li, Paulo Gotardo, Timo Bolkart, Stephan Garbin, Kripasindhu Sarkar, Abhimitra Meka, Alexandros Lattas, Thabo Beeler,
• Abstract要約: フォトリアルアバターは、テレプレゼンス、拡張現実、エンターテイメントにおける新興アプリケーションにおいて重要な要素であると見なされている。 本稿では,最先端の3Dヘッドアバターモデルを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 52.87836237427514
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Sparse volumetric reconstruction and rendering via 3D Gaussian splatting have recently enabled animatable 3D head avatars that are rendered under arbitrary viewpoints with impressive photorealism. Today, such photoreal avatars are seen as a key component in emerging applications in telepresence, extended reality, and entertainment. Building a photoreal avatar requires estimating the complex non-rigid motion of different facial components as seen in input video images; due to inaccurate motion estimation, animatable models typically present a loss of fidelity and detail when compared to their non-animatable counterparts, built from an individual facial expression. Also, recent state-of-the-art models are often affected by memory limitations that reduce the number of 3D Gaussians used for modeling, leading to lower detail and quality. To address these problems, we present a new high-detail 3D head avatar model that improves upon the state of the art, largely increasing the number of 3D Gaussians and modeling quality for rendering at 4K resolution. Our high-quality model is reconstructed from multiview input video and builds on top of a mesh-based 3D morphable model, which provides a coarse deformation layer for the head. Photoreal appearance is modelled by 3D Gaussians embedded within the continuous UVD tangent space of this mesh, allowing for more effective densification where most needed. Additionally, these Gaussians are warped by a novel UVD deformation field to capture subtle, localized motion. Our key contribution is the novel deformable Gaussian encoding and overall fitting procedure that allows our head model to preserve appearance detail, while capturing facial motion and other transient high-frequency features such as skin wrinkling.
• Abstract（参考訳）: 3Dガウシアンスプラッティングによる疎体積再構成とレンダリングにより、任意の視点で撮影できるアニマタブルな3Dヘッドアバターが可能になった。 現在、こうしたフォトリアルアバターは、テレプレゼンス、拡張現実、エンターテイメントにおける新興アプリケーションにおいて重要な要素であると見なされている。 光実アバターの構築には、入力されたビデオ画像で見られるように、異なる顔成分の複雑な非剛性運動を推定する必要がある。 また、最近の最先端モデルは、しばしばメモリ制限の影響を受け、モデリングに使用される3Dガウスの数が減少し、ディテールと品質が低下する。 これらの問題に対処するため、我々は最先端の3Dヘッドアバターモデルを提案し、4K解像度でレンダリングする3Dガウスの数が大幅に増加し、モデリング品質が向上した。 我々の高品質なモデルはマルチビュー入力ビデオから再構成され、メッシュベースの3D形態素モデルの上に構築され、頭部に粗い変形層を提供する。 フォトリアルな外観は、このメッシュの連続UVDタンジェント空間に埋め込まれた3Dガウスアンによってモデル化され、最も必要な場所でより効率的な密度化を可能にする。 さらに、これらのガウスは、微妙で局所的な動きを捉えるために、新しいUVD変形場によって警告される。 顔の動きや皮膚のしわのような過渡的な高周波の特徴を捉えながら、頭部モデルで外観の細部を保存できる新規な変形可能なガウス符号化と全体的な適合手順が、我々の重要な貢献である。

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