論文の概要: TexAvatars : Hybrid Texel-3D Representations for Stable Rigging of Photorealistic Gaussian Head Avatars

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2512.21099v1
• Date: Wed, 24 Dec 2025 10:50:04 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-12-25 19:43:21.758697
• Title: TexAvatars : Hybrid Texel-3D Representations for Stable Rigging of Photorealistic Gaussian Head Avatars
• Title（参考訳）: テクスアバター : 光現実性ガウスヘッドアバターの安定リグのためのハイブリッドテクセル3D表現
• Authors: Jaeseong Lee, Junyeong Ahn, Taewoong Kang, Jaegul Choo,
• Abstract要約: テクスアバター(TexAvatars)は、解析リグの明示的な幾何学的基底とテクセル空間の空間的連続性を組み合わせたハイブリッド表現である。 提案手法は,CNNを用いてUV空間の局所的幾何学特性を推定するが,メッシュ認識ヤコビアンによる3次元変形を駆動する。 提案手法は,過度なポーズと表現変化下での最先端性能を実現し,挑戦的な頭部再現設定において強力な一般化を示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 47.957612931386926
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Constructing drivable and photorealistic 3D head avatars has become a central task in AR/XR, enabling immersive and expressive user experiences. With the emergence of high-fidelity and efficient representations such as 3D Gaussians, recent works have pushed toward ultra-detailed head avatars. Existing approaches typically fall into two categories: rule-based analytic rigging or neural network-based deformation fields. While effective in constrained settings, both approaches often fail to generalize to unseen expressions and poses, particularly in extreme reenactment scenarios. Other methods constrain Gaussians to the global texel space of 3DMMs to reduce rendering complexity. However, these texel-based avatars tend to underutilize the underlying mesh structure. They apply minimal analytic deformation and rely heavily on neural regressors and heuristic regularization in UV space, which weakens geometric consistency and limits extrapolation to complex, out-of-distribution deformations. To address these limitations, we introduce TexAvatars, a hybrid avatar representation that combines the explicit geometric grounding of analytic rigging with the spatial continuity of texel space. Our approach predicts local geometric attributes in UV space via CNNs, but drives 3D deformation through mesh-aware Jacobians, enabling smooth and semantically meaningful transitions across triangle boundaries. This hybrid design separates semantic modeling from geometric control, resulting in improved generalization, interpretability, and stability. Furthermore, TexAvatars captures fine-grained expression effects, including muscle-induced wrinkles, glabellar lines, and realistic mouth cavity geometry, with high fidelity. Our method achieves state-of-the-art performance under extreme pose and expression variations, demonstrating strong generalization in challenging head reenactment settings.
• Abstract（参考訳）: ドライビング可能で光リアルな3Dヘッドアバターの構築は、AR/XRの中心的なタスクとなり、没入的で表現力のあるユーザエクスペリエンスを可能にしている。 3Dガウスのような高忠実で効率的な表現の出現により、最近の研究は超精密な頭部アバターに向けて進んでいる。 既存のアプローチは通常、ルールベースの分析リギングとニューラルネットワークベースの変形フィールドの2つのカテゴリに分類される。 制約のある設定では有効だが、両方のアプローチは、特に極端な再現シナリオにおいて、目に見えない表現やポーズに一般化に失敗することが多い。 他の手法では、3DMMのグローバルなテクセル空間にガウス的制約を課し、レンダリングの複雑さを減少させる。 しかしながら、これらのテクセルベースのアバターは、基盤となるメッシュ構造を過小評価する傾向がある。 これらは最小限の分析変形を適用し、UV空間におけるニューラル回帰器とヒューリスティック正規化に大きく依存し、幾何学的整合性を弱め、複雑な分布外変形への外挿を制限する。 これらの制約に対処するために、解析リグの明示的な幾何学的グラウンドとテクセル空間の空間的連続性を組み合わせたハイブリッドアバター表現であるTexAvatarsを導入する。 提案手法は,CNNを用いてUV空間の局所的幾何学的特性を予測するが,メッシュを意識したヤコビアンによる3次元変形を駆動し,三角形の境界を越えてスムーズかつ意味論的に意味のある遷移を可能にする。 このハイブリッド設計は、意味モデリングを幾何学的制御から切り離し、一般化、解釈可能性、安定性を改善した。 さらに、TexAvatarsは筋肉によって引き起こされるしわ、グラベラー線、現実的な口腔形状などの微細な表現効果を高密度で捉えている。 提案手法は,過度なポーズと表現変化下での最先端性能を実現し,挑戦的な頭部再現設定において強力な一般化を示す。

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