論文の概要: High-Fidelity Mobile Avatars with Pruned Local Blendshapes

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2605.01854v1
• Date: Sun, 03 May 2026 12:51:05 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-05-05 20:33:49.966931
• Title: High-Fidelity Mobile Avatars with Pruned Local Blendshapes
• Title（参考訳）: Pruned Local Blendshapes を用いた高忠実度移動アバター
• Authors: Youyi Zhan, He Wang, Tianjia Shao, Kun Zhou,
• Abstract要約: 本研究では,モバイルデバイス上で動作可能な多視点ビデオから高忠実度人間のアバターを再構成する手法を提案する。 本手法は事前訓練のないエンドツーエンドの訓練手法である。 実験により,高精細度で高品質な人体アバターをレンダリングでき,モバイルデバイス上では2K解像度で120FPSに到達できることがわかった。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 31.676318358214203
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: We propose a method to reconstruct high-fidelity human avatars from multi-view video that can run on mobile devices. Many works can model high-quality Gaussian-based full-body avatars from multi-view video. However, these methods require heavy computation to obtain pose-dependent appearance, making deployment on mobile devices very difficult. Recent methods distill from pretrained models and model pose-dependent nonlinear Gaussian attributes by linearly combining global pose features with blendshapes. Although they can run on mobile devices, they suffer some loss of detail. We observe that nearby Gaussians are often highly correlated within a local region of the body, and can be linearly modeled with less error. Therefore, we use local linear blendshapes in small body parts to capture global nonlinear changes of Gaussian attributes. To further reduce computation and model size, we propose to remove blendshapes for Gaussians whose attributes change little, yielding a minimal blendshape representation. Our method is an end-to-end training method without a pretrained model. To make it run on multiple devices, we implement our method using WebGPU. Experiments show that our method can render high-quality human avatars with better details, and can reach 120 FPS at 2K resolution on mobile devices.
• Abstract（参考訳）: 本研究では,モバイルデバイス上で動作可能な多視点ビデオから高忠実度人間のアバターを再構成する手法を提案する。 多くの作品は、マルチビュービデオから高品質なガウスベースのフルボディアバターをモデル化することができる。 しかし、これらの手法は、ポーズ依存の外観を得るために重い計算を必要とするため、モバイルデバイスへの展開は非常に困難である。 近年の手法では, 大域的なポーズ特徴とブレンドサップを線形に組み合わせて, 事前学習モデルとモデルポーズ依存非線型ガウス特性を抽出している。 モバイルデバイスで動かせるが、細部が失われる。 近くにあるガウス人は、しばしば身体の局所領域内で高い相関関係にあり、より少ない誤差で線形にモデル化できる。 そこで我々は, ガウス属性の大域的非線形変化を捉えるために, 小部分の局所線形ブレンドサップを用いた。 計算量とモデルサイズをさらに削減するために,特性がほとんど変化しないガウスのブレンドシャッピーを除去し,最小のブレンドシェープ表現を実現することを提案する。 本手法は事前訓練のないエンドツーエンドの訓練手法である。 複数のデバイス上で動作させるため,WebGPUを用いて本手法を実装した。 実験により,高精細度で高品質な人体アバターをレンダリングでき,モバイルデバイス上では2K解像度で120FPSに到達できることがわかった。

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