論文の概要: ArchitectHead: Continuous Level of Detail Control for 3D Gaussian Head Avatars

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2510.05488v1
• Date: Tue, 07 Oct 2025 01:08:28 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-10-08 17:57:08.048396
• Title: ArchitectHead: Continuous Level of Detail Control for 3D Gaussian Head Avatars
• Title（参考訳）: ArchitectHead: 3Dガウスヘッドアバターの詳細な制御の継続的なレベル
• Authors: Peizhi Yan, Rabab Ward, Qiang Tang, Shan Du,
• Abstract要約: 既存の3DGSベースのアバターは通常、数万のガウス点(ガウス点)に依存している。 ArchitectHead"は、LODの継続的な制御をサポートする3Dガウスのヘッドアバターを作成するための最初のフレームワークである。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 10.90511005285902
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: 3D Gaussian Splatting (3DGS) has enabled photorealistic and real-time rendering of 3D head avatars. Existing 3DGS-based avatars typically rely on tens of thousands of 3D Gaussian points (Gaussians), with the number of Gaussians fixed after training. However, many practical applications require adjustable levels of detail (LOD) to balance rendering efficiency and visual quality. In this work, we propose "ArchitectHead", the first framework for creating 3D Gaussian head avatars that support continuous control over LOD. Our key idea is to parameterize the Gaussians in a 2D UV feature space and propose a UV feature field composed of multi-level learnable feature maps to encode their latent features. A lightweight neural network-based decoder then transforms these latent features into 3D Gaussian attributes for rendering. ArchitectHead controls the number of Gaussians by dynamically resampling feature maps from the UV feature field at the desired resolutions. This method enables efficient and continuous control of LOD without retraining. Experimental results show that ArchitectHead achieves state-of-the-art (SOTA) quality in self and cross-identity reenactment tasks at the highest LOD, while maintaining near SOTA performance at lower LODs. At the lowest LOD, our method uses only 6.2\% of the Gaussians while the quality degrades moderately (L1 Loss +7.9\%, PSNR --0.97\%, SSIM --0.6\%, LPIPS Loss +24.1\%), and the rendering speed nearly doubles.
• Abstract（参考訳）: 3D Gaussian Splatting (3DGS)は、3Dヘッドアバターのフォトリアリスティックおよびリアルタイムレンダリングを可能にした。 既存の3DGSベースのアバターは通常数万のガウス点(ガウス点)に依存しており、訓練後にガウス点が固定されている。 しかし、多くの実用アプリケーションはレンダリング効率と視覚的品質のバランスをとるために調整可能な詳細レベル(LOD)を必要とする。 本研究では,LODの連続制御をサポートする3次元ガウスヘッドアバター作成のための最初のフレームワークである「ArchitectHead」を提案する。 我々のキーとなる考え方は、ガウスを2次元UV特徴空間でパラメータ化し、多層学習可能な特徴写像からなるUV特徴場を提案し、それらの潜在特徴を符号化することである。 軽量なニューラルネットワークベースのデコーダは、これらの潜在機能をレンダリング用の3Dガウス属性に変換する。 ArchitectHeadは、望んだ解像度でUV機能フィールドから機能マップを動的に再サンプリングすることで、ガウスの数を制御します。 本発明の方法は、再訓練することなく、LODの効率的かつ連続的な制御を可能にする。 実験結果から,ArchitectHeadは低LODにおけるSOTAに近い性能を維持しつつ,最高LODにおける自己およびクロスアイデンティティの再現タスクにおけるSOTA(State-of-the-art)品質を実現していることがわかった。 最も低いLODでは、ガウスの6.2\%しか使用せず、品質は適度に低下する(L1 Loss +7.9\%、PSNR --0.97\%、SSIM --0.6\%、LPIPS Loss +24.1\%)。

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