論文の概要: CaricatureGS: Exaggerating 3D Gaussian Splatting Faces With Gaussian Curvature

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2601.03319v1
• Date: Tue, 06 Jan 2026 13:56:28 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-01-08 18:12:46.048799
• Title: CaricatureGS: Exaggerating 3D Gaussian Splatting Faces With Gaussian Curvature
• Title（参考訳）: CaricatureGS: ガウス曲線で3Dガウスのスティングフェイスを誇張
• Authors: Eldad Matmon, Amit Bracha, Noam Rotstein, Ron Kimmel,
• Abstract要約: 顔のための制御可能で制御可能な3Dキャラクタライゼーションフレームワークを紹介する。 我々は3Dガウススティング(3DGS)を利用しており、これは近年、現実的な自由視点アバターを生み出すことが示されている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 13.47263744740423
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: A photorealistic and controllable 3D caricaturization framework for faces is introduced. We start with an intrinsic Gaussian curvature-based surface exaggeration technique, which, when coupled with texture, tends to produce over-smoothed renders. To address this, we resort to 3D Gaussian Splatting (3DGS), which has recently been shown to produce realistic free-viewpoint avatars. Given a multiview sequence, we extract a FLAME mesh, solve a curvature-weighted Poisson equation, and obtain its exaggerated form. However, directly deforming the Gaussians yields poor results, necessitating the synthesis of pseudo-ground-truth caricature images by warping each frame to its exaggerated 2D representation using local affine transformations. We then devise a training scheme that alternates real and synthesized supervision, enabling a single Gaussian collection to represent both natural and exaggerated avatars. This scheme improves fidelity, supports local edits, and allows continuous control over the intensity of the caricature. In order to achieve real-time deformations, an efficient interpolation between the original and exaggerated surfaces is introduced. We further analyze and show that it has a bounded deviation from closed-form solutions. In both quantitative and qualitative evaluations, our results outperform prior work, delivering photorealistic, geometry-controlled caricature avatars.
• Abstract（参考訳）: 光リアリスティックで制御可能な顔用3Dキャラクタライゼーションフレームワークを提案する。 内在的なガウス曲率に基づく表面誇張技術から始め、テクスチャと組み合わせると、過度に滑らかなレンダリングを生成する傾向にある。 この問題に対処するために,我々は最近,現実的な自由視点アバターを生産することが示されている3Dガウススプラッティング(3DGS)を利用する。 マルチビューシーケンスが与えられた場合、FLAMEメッシュを抽出し、曲率重み付きポアソン方程式を解き、その誇張形式を得る。 しかし、ガウスの直接デフォーミングは、各フレームを局所的なアフィン変換を用いて誇張された2次元表現に変形させることにより、擬似地上構造画像の合成を必要とせず、結果が得られない。 次に、実と合成の監督を交互に行う訓練スキームを考案し、自然と誇張されたアバターの両方を1つのガウスコレクションで表現できるようにする。 このスキームは忠実性を改善し、局所的な編集をサポートし、似顔絵の強度を連続的に制御できる。 リアルタイムな変形を実現するために、原面と誇張面の効率的な補間を導入する。 さらに、閉形式解からの偏差が有界であることを分析し、示す。 定量評価と定性評価の両方において,本結果は先行研究より優れ,フォトリアリスティックで幾何制御されたキャラクチュアアアバターが提供される。

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