AgileAvatar：通过级联域桥接创建风格化 3D 头像

风格化 3D 头像在现代生活中日益突出。手动创建这些头像通常需费力地选择与调整连续与离散参数，对普通用户而言耗时费力。从用户自拍自动创建 3D 头像的自监督方法有望以极低标注成本提供高质量，但因风格域差距过大而难以应用于风格化头像。我们提出一种新颖的自监督学习框架，利用连续与离散参数混合来创建高质量风格化 3D 头像。我们的级联域桥接框架首先利用改进的肖像风格化方法将输入自拍转化为风格化头像渲染图，作为所需 3D 头像的目标。接着，我们通过训练一个可微分模拟器来模仿头像图形引擎，寻找匹配风格化头像渲染图的最佳头像参数。为确保能有效优化离散参数，我们采用级联松弛与搜索流程。我们通过人类偏好研究评估了我们的方法相比先前工作及手动创建在保留用户身份方面的表现。我们的结果获得了远高于先前工作的偏好分数，并接近手动创建。我们还提供了消融实验以佐证流程中的设计选择。