論文の概要: MUA: Mobile Ultra-detailed Animatable Avatars

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2604.18583v1
• Date: Mon, 20 Apr 2026 17:59:43 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-04-21 21:52:53.042919
• Title: MUA: Mobile Ultra-detailed Animatable Avatars
• Title（参考訳）: MUA:モバイル用ウルトラディテールアニマタブルアバター
• Authors: Heming Zhu, Guoxing Sun, Marc Habermann,
• Abstract要約: 本稿では,ウェーブレット誘導型多層空間因子ブレンドサップスと呼ばれる新しいアニマタブルアバター表現を提案する。 提案手法は,従来の高品質教師アバターモデルよりも2000倍の計算コストと10倍のモデルサイズを実現する。 デスクトップPC上で180FPS以上を達成し,スタンドアロンのMeta Quest 3上で24FPSのネイティブなオンデバイスパフォーマンスを実現することで,没入型アプリケーションのための高忠実アバターの実現性を大幅に向上させる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 23.78711367231624
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Building photorealistic, animatable full-body digital humans remains a longstanding challenge in computer graphics and vision. Recent advances in animatable avatar modeling have largely progressed along two directions: improving the fidelity of dynamic geometry and appearance, or reducing computational complexity to enable deployment on resource-constrained platforms, e.g., VR headsets. However, existing approaches fail to achieve both goals simultaneously: Ultra-high-fidelity avatars typically require substantial computation on server-class GPUs, whereas lightweight avatars often suffer from limited surface dynamics, reduced appearance details, and noticeable artifacts. To bridge this gap, we propose a novel animatable avatar representation, termed Wavelet-guided Multi-level Spatial Factorized Blendshapes, and a corresponding distillation pipeline that transfers motion-aware clothing dynamics and fine-grained appearance details from a pre-trained ultra-high-quality avatar model into a compact, efficient representation. By coupling multi-level wavelet spectral decomposition with low-rank structural factorization in texture space, our method achieves up to 2000X lower computational cost and a 10X smaller model size than the original high-quality teacher avatar model, while preserving visually plausible dynamics and appearance details closely resemble those of the teacher model. Extensive comparisons with state-of-the-art methods show that our approach significantly outperforms existing avatar approaches designed for mobile settings and achieves comparable or superior rendering quality to most approaches that can only run on servers. Importantly, our representation substantially improves the practicality of high-fidelity avatars for immersive applications, achieving over 180 FPS on a desktop PC and real-time native on-device performance at 24 FPS on a standalone Meta Quest 3.
• Abstract（参考訳）: フォトリアリスティックでアニマタブルなフルボディのデジタル人間を作ることは、コンピュータグラフィックスとビジョンにおける長年の課題である。 アニマタブル・アバター・モデリングの最近の進歩は、動的幾何学と外観の忠実さの向上、資源制約されたプラットフォーム(例えばVRヘッドセット)への展開を可能にする計算複雑性の低減という2つの方向に大きく進歩している。 超高忠実なアバターは通常、サーバクラスのGPUで相当な計算を必要とするが、軽量なアバターは、表面のダイナミクスの制限、外観の詳細の削減、顕著なアーティファクトに悩まされることが多い。 このギャップを埋めるために、ウェーブレット誘導型多層空間因子ブレンドサップスと呼ばれる新しいアニマタブルなアバター表現と、トレーニング済みの超高品質アバターモデルから運動認識型衣服のダイナミックスと細かな外観の詳細をコンパクトで効率的な表現に変換する蒸留パイプラインを提案する。 テクスチャ空間におけるマルチレベルウェーブレットスペクトル分解と低ランク構造因子分解を結合することにより,教師モデルによく似た視認性や外観を保ちつつ,2000倍の計算コストと10倍のモデルサイズを実現した。 最先端の手法と比較して、当社のアプローチは、モバイル設定用に設計された既存のアバターアプローチを著しく上回り、サーバ上でしか実行できないほとんどのアプローチに匹敵する、あるいは優れたレンダリング品質を実現している。 重要なことは,デスクトップPC上で180FPS,スタンドアロンのMeta Quest 3上で24FPSで実時間ネイティブなオンデバイスパフォーマンスを実現することにより,没入型アプリケーションにおける高忠実アバターの実用性を大幅に向上させることである。

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