FAGhead：从单目视频全方位生成可控人类头部高斯模型
计算机视觉与模式识别
2024-07-01 v2
摘要
3D 人类头像的高保真重建具有广阔的现实应用前景。本文引入 FAGhead 方法，实现从单目视频中生成可控的人类肖像。我们显式化传统 3D 形状可塑网格 (3DMM)，并优化中性 3D 高斯以实现复杂表情的重建。此外，我们采用新颖的基于点的可学习表示场 (PLRF)，利用可学习的高斯点位置提升重建性能。同时，为有效管理头像边缘，我们引入 alpha 渲染以监督每个像素的 alpha 值。在开源数据集和我们捕获的数据集上进行大量实验表明，我们的方法能够生成高保真的 3D 头部头像，并完全控制虚拟头像的表情与姿态，优于现有方法。
引用
@article{arxiv.2406.19070,
title = {FAGhead: Fully Animate Gaussian Head from Monocular Videos},
author = {Yixin Xuan and Xinyang Li and Gongxin Yao and Shiwei Zhou and Donghui Sun and Xiaoxin Chen and Yu Pan},
journal= {arXiv preprint arXiv:2406.19070},
year = {2024}
}