GGAvatar: Geometric Adjustment of Gaussian Head Avatar

要約

私たちは、複雑なアイデンティティと変形を持つ動的な頭部アバターを堅牢にモデル化するように設計された新しい 3D アバター表現である GGAvatar を提案します。
GGAvatar は粗密構造を採用しており、ニュートラル ガウス初期化モジュールとジオメトリ モーフ アジャスタという 2 つのコア モジュールを備えています。
ニュートラル ガウス初期化モジュールは、ガウス プリミティブと変形可能な三角形メッシュを組み合わせ、適応密度制御戦略を採用して、ニュートラルな表現でターゲット 被写体の幾何学的構造をモデル化します。
Geometry Morph Adjuster は、グローバル空間内の各ガウスに変形ベースを導入し、変形動作のきめの細かい低次元表現を作成して、リニア ブレンド スキニング式の制限に効果的に対処します。
広範な実験により、GGAvatar が高忠実度のレンダリングを生成でき、視覚的な品質と定量的な指標において最先端の方法を上回ることが示されました。

要約(オリジナル)

We propose GGAvatar, a novel 3D avatar representation designed to robustly model dynamic head avatars with complex identities and deformations. GGAvatar employs a coarse-to-fine structure, featuring two core modules: Neutral Gaussian Initialization Module and Geometry Morph Adjuster. Neutral Gaussian Initialization Module pairs Gaussian primitives with deformable triangular meshes, employing an adaptive density control strategy to model the geometric structure of the target subject with neutral expressions. Geometry Morph Adjuster introduces deformation bases for each Gaussian in global space, creating fine-grained low-dimensional representations of deformation behaviors to address the Linear Blend Skinning formula’s limitations effectively. Extensive experiments show that GGAvatar can produce high-fidelity renderings, outperforming state-of-the-art methods in visual quality and quantitative metrics.

arxiv情報

提供元, 利用サービス

arxiv.jp, Google