FastAvatar：从单张无约束姿态的快速3D高斯溅写面容
计算机视觉与模式识别
2025-11-27 v2
摘要
我们提出了 FastAvatar，一个用于单图像3D面部重建的快速且稳健的算法，基于3D高斯溅写(3DGS)。给定来自任意姿态的单张输入图像，FastAvatar可在单张NVIDIA A100 GPU上约3秒内恢复高质量、全头颈的3DGS头像。我们采用两阶段设计：一个前馈编码器-解码器通过回归来自姿态不变身份嵌入的高斯结构，预测粗糙的面部几何；随后是一个轻量级测试时精炼阶段，用于优化外观参数以实现照片级渲染。这种混合策略将直接预测的速度与稳定性与优化的精度相结合，使其即使在极端输入姿态下也能实现卓越的身份保持。FastAvatar实现了最新的重建质量(24.01 dB PSNR, 0.91 SSIM)，比现有的逐主体优化方法(FastAvatar、GaussianAvatars、GASP)快600倍以上。重建后，我们的头像支持照片级的新视角合成和基于FLAME的表情动画，实现来自单张图像的可控重演。通过提供高保真、姿态鲁棒性和快速重建，FastAvatar显著拓宽了基于3DGS的人脸头像的适用范围。
关键词
引用
@article{arxiv.2508.18389,
title = {FastAvatar: Instant 3D Gaussian Splatting for Faces from Single Unconstrained Poses},
author = {Hao Liang and Zhixuan Ge and Soumendu Majee and Ashish Tiwari and G. M. Dilshan Godaliyadda and Ashok Veeraraghavan and Guha Balakrishnan},
journal= {arXiv preprint arXiv:2508.18389},
year = {2025}
}
备注
11 pages, 5 figures, website: https://hliang2.github.io/FastAvatar/