GPHM：用于单目头部头像重建的高斯参数化头部模型

创建高保真度3D人类头部头像对于VR/AR、数字人类和电影制作等应用至关重要。最近的研究成果利用形态面部模型从易于获取的数据中生成动画化头部头像，代表不同身份和表情于低维参数空间。然而，现有方法常常难以建模复杂的外观细节，如发型，且存在渲染质量和效率低下的问题。本文我们引入一种新方法，3D高斯参数化头部模型（3D Gaussian Parametric Head Model），采用3D高斯准确地表示人类头部的复杂性，实现对身份和表情的精确控制。高斯模型能够处理细节复杂的情况，实现对不同外观和复杂表情的逼真表示。此外，我们设计了良好的训练框架以确保平滑收敛，为学习丰富内容提供了稳健的保证。该方法实现了高质量、逼真的渲染，具有实时效率，为参数化头部模型领域提供了有价值的贡献。最后，我们将3D高斯参数化头部模型应用于单目视频或few-shot头部头像重建任务，这使得即使输入数据极其有限，也能在重建质量和训练速度方面超越前述方法，实现高质量3D头部头像的即时重建。