論文の概要: $\unicode{x1F493}$Heartian: Physiology-Aware Relightable Gaussian Head Avatar
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2609.28539v1
- Date: Tue, 22 Sep 2026 21:25:20 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2026-09-25 21:10:09.388501
- Title: $\unicode{x1F493}$Heartian: Physiology-Aware Relightable Gaussian Head Avatar
- Title（参考訳）: $\unicode{x1F493}$Heartian:physiology-Aware Relightable Gaussian Head Avatar
- Abstract要約: 本稿では,心臓の皮膚色変化を学習する生理的枠組みを提案する。
x1F493$ian MAPx1F493$ianは、心依存的なフレームごとの調節顔の皮膚を学習する。
$x1F493$ian MAPx1F493$ian Embeds controllable signal controllable reconstruction attributes
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 6.450261135115944
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Gaussian head avatars typically model intrinsic facial appearance as temporally static, omitting subtle cardiac-induced skin-color variation. We propose $\unicode{x1F493}$Heartian, a physiology-aware modulation framework that learns cardiac-cycle-dependent per-frame albedo modulation of facial skin-region Gaussians within a relightable head avatar to encode remote photoplethysmography (rPPG) signals. Using synchronized contact PPG supervision, $\unicode{x1F493}$Heartian models the prescribed cardiac waveform as the sum of two Gaussian functions and learns per-frame spatial residuals via a lightweight MLP. Across 152 stationary recordings from UBFC-rPPG, PURE, and MMPD, attribute-space recovery of the supplied signal achieves a pooled recording-level heart-rate MAE of 0.29 bpm and MAPE of 0.38%. The signals remain detectable after rendering by benchmark rPPG methods, with the best tested configuration - a motion-augmented TS-CAN decoder pretrained on UBFC-rPPG - recovering heart rate from the rendered MMPD avatars at 0.97 bpm MAE and 1.21% MAPE. Meanwhile, $\unicode{x1F493}$Heartian maintains reconstruction quality comparable to the baseline, with negligible average PSNR degradation of 0.005 dB. Overall, our work embeds recoverable rPPG signals as controllable material attributes to subject-specific Gaussian head avatars while retaining the reconstruction quality.
- Abstract（参考訳）: ガウスの頭部アバターは、典型的には内在的な顔の外観を時間的に静的にモデル化し、微妙な心臓誘発皮膚色の変化を省略する。
我々は,遠隔光胸腺画像(rPPG)信号を符号化するために,頭部アバター内の顔皮膚領域ガウスの心周期依存性アルベド変調を学習する生理的適応フレームワークである$\unicode{x1F493}$Heartianを提案する。
同期コンタクトPSG監督を用いて、$\unicode{x1F493}$Heartianは所定の心波形を2つのガウス関数の和としてモデル化し、軽量MLPを用いてフレームごとの空間残差を学習する。
UBFC-rPPG、PURE、MMPDからの152回の静止記録において、供給された信号の属性空間の回復は0.29bpm、MAPE0.38%のプール記録レベルの心拍数MAEを達成する。
UBFC-rPPGで事前訓練された運動増強TS-CANデコーダで、レンダリングされたMMPDアバターから0.97bpm MAEと1.21% MAPEで心拍数を回復する。
一方、$\unicode{x1F493}$Heartianはベースラインに匹敵する再現品質を維持しており、平均PSNR劣化は0.005dBである。
本研究は, 修復品質を維持しつつ, 主観的なガウス的頭部アバターに対する制御可能な材料特性として, 回復可能なrPPG信号が組み込まれている。
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