AvatarBack：面向全身3D头像的后脑部生成
计算机视觉与模式识别
2025-08-29 v1
摘要
最近的高斯溶射技术显著提升了头像重建质量，尤其通过将3D头像表示为3D高斯集合，实现了高质量的面部建模。然而，现有方法主要依赖正面图像，导致后脑部构建不完整。这会引起几何不一致、结构模糊和现实感下降，最终限制了重建头像的保真度。为此，我们提出AvatarBack，一种专为重建完整且一致的3D高斯头像而设计的新型即插即用框架，显式建模缺失的后脑区域。AvatarBack集成了两项核心技术，即主体特定生成器（SSG）和自适应空间对齐策略（ASA）。前者利用生成式先验，从稀疏的正面输入合成身份一致、合理的后视伪图像，提供稳健的多视角监督。后者采用可学习的变换矩阵进行训练，有效解决固有的姿态和坐标偏差。在NeRSemble和K-hairstyle数据集上进行的广泛实验，采用几何、光度和GPT-4o基于感知的指标评估，表明AvatarBack显著提升了后脑部重建质量，同时保持正面图像的保真度。此外，重建的头像在各种运动下保持一致的视觉真实感，完全可动画化。
引用
@article{arxiv.2508.20623,
title = {AvatarBack: Back-Head Generation for Complete 3D Avatars from Front-View Images},
author = {Shiqi Xin and Xiaolin Zhang and Yanbin Liu and Peng Zhang and Caifeng Shan},
journal= {arXiv preprint arXiv:2508.20623},
year = {2025}
}