論文の概要: GaussianGAN: Real-Time Photorealistic controllable Human Avatars

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2509.01681v1
• Date: Mon, 01 Sep 2025 18:01:34 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-09-04 15:17:03.813028
• Title: GaussianGAN: Real-Time Photorealistic controllable Human Avatars
• Title（参考訳）: ガウシアンGAN:リアルタイムフォトリアリスティック制御可能な人間のアバター
• Authors: Mohamed Ilyes Lakhal, Richard Bowden,
• Abstract要約: フォトリアリスティックでコントロール可能な人間のアバターは、研究コミュニティで人気を集めている。 本稿では,リアルタイムな人物の写実的レンダリングのためのアニマタブルアバターアプローチであるGaussianGANを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 20.773821519253534
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Photorealistic and controllable human avatars have gained popularity in the research community thanks to rapid advances in neural rendering, providing fast and realistic synthesis tools. However, a limitation of current solutions is the presence of noticeable blurring. To solve this problem, we propose GaussianGAN, an animatable avatar approach developed for photorealistic rendering of people in real-time. We introduce a novel Gaussian splatting densification strategy to build Gaussian points from the surface of cylindrical structures around estimated skeletal limbs. Given the camera calibration, we render an accurate semantic segmentation with our novel view segmentation module. Finally, a UNet generator uses the rendered Gaussian splatting features and the segmentation maps to create photorealistic digital avatars. Our method runs in real-time with a rendering speed of 79 FPS. It outperforms previous methods regarding visual perception and quality, achieving a state-of-the-art results in terms of a pixel fidelity of 32.94db on the ZJU Mocap dataset and 33.39db on the Thuman4 dataset.
• Abstract（参考訳）: フォトリアリスティックでコントロール可能な人間のアバターは、ニューラルレンダリングの急速な進歩により、研究コミュニティで人気を集め、高速でリアルな合成ツールを提供している。 しかし、現在の解の限界は顕著なぼやけの存在である。 この問題を解決するために,ガウシアンGANを提案する。ガウシアンGANは,リアルタイムな人物の写実的レンダリングのために開発されたアニマタブルアバターアプローチである。 提案手法は, 推定骨格手足の周囲の円筒形構造物の表面からガウス点を構築するための新しいガウススプラッティングデンシフィケーション戦略である。 カメラのキャリブレーションを考慮し、新しいビューセグメンテーションモジュールで正確なセグメンテーションを行う。 最後に、UNetジェネレータは、レンダリングされたガウススプレイティング機能とセグメンテーションマップを使用して、フォトリアリスティックなデジタルアバターを作成する。 本手法は,79FPSのレンダリング速度でリアルタイムに動作させる。 ZJU Mocapデータセットでは32.94db、Thuman4データセットでは33.39dbの画素忠実度で、最先端の結果を達成することで、視覚知覚と品質に関する従来の手法よりも優れていた。

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