論文の概要: Large-Scale High-Quality 3D Gaussian Head Reconstruction from Multi-View Captures
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2605.04035v2
- Date: Fri, 08 May 2026 10:12:59 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2026-05-11 16:31:22.823828
- Title: Large-Scale High-Quality 3D Gaussian Head Reconstruction from Multi-View Captures
- Title（参考訳）: 多視点撮影による大規模高画質3次元ガウス頭部再構成
- Abstract要約: HeadsUpは、大規模マルチカメラのセットアップから高品質な3Dガウスヘッドを再構築するためのスケーラブルなフィードフォワード方式である。
我々は、既存の多視点人頭データセットよりも桁違いに大きい1万人以上の被験者からなる内部データセット上で、我々のモデルをトレーニングし、評価する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 29.00521374069166
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: We propose HeadsUp, a scalable feed-forward method for reconstructing high-quality 3D Gaussian heads from large-scale multi-camera setups. Our method employs an efficient encoder-decoder architecture that compresses input views into a compact latent representation. This latent representation is then decoded into a set of UV-parameterized 3D Gaussians anchored to a neutral head template. This UV representation decouples the number of 3D Gaussians from the number and resolution of input images, enabling training with many high-resolution input views. We train and evaluate our model on an internal dataset with more than 10,000 subjects, which is an order of magnitude larger than existing multi-view human head datasets. HeadsUp achieves state-of-the-art reconstruction quality and generalizes to novel identities without test-time optimization. We extensively analyze the scaling behavior of our model across identities, views, and model capacity, revealing practical insights for quality-compute trade-offs. Finally, we highlight the strength of our latent space by showcasing two downstream applications: generating novel 3D identities and animating the 3D heads with expression blendshapes.
- Abstract（参考訳）: 本稿では,大規模マルチカメラから高品質な3次元ガウスヘッドを再構築するための,スケーラブルなフィードフォワード手法であるHeadsUpを提案する。
提案手法では,入力ビューをコンパクトな潜在表現に圧縮する効率的なエンコーダデコーダアーキテクチャを用いる。
この潜在表現は、中性ヘッドテンプレートに固定されたUVパラメータ化された3Dガウスの集合にデコードされる。
このUV表現は、入力画像の数と解像度から3Dガウスの数を分離し、多くの高解像度の入力ビューでのトレーニングを可能にする。
我々は、既存の多視点人頭データセットよりも桁違いに大きい1万人以上の被験者からなる内部データセット上で、我々のモデルをトレーニングし、評価する。
HeadsUpは最先端の再構築品質を実現し、テスト時間最適化なしで新しいアイデンティティに一般化する。
我々は、アイデンティティ、ビュー、モデルのキャパシティにわたって、モデルのスケーリング挙動を広範囲に分析し、品質計算トレードオフの実践的な洞察を明らかにします。
最後に,新しい3次元同一性の生成と,表現の混合による3次元頭部のアニメーション化という,下流の2つの応用を示すことで,潜伏空間の強さを強調した。
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