GUAVA：可泛化的上半身3D高斯化身
计算机视觉与模式识别
2025-08-04 v2
摘要
从单张图像重建具有丰富面部和手部动作的高质量、可动画化的3D人体化身，因其广泛的应用潜力而受到极大关注。3D人体化身重建通常需要多视角或单目视频，并针对个体身份进行训练，这既复杂又耗时。此外，受限于 SMPLX 的表达能力，这些方法通常侧重于身体运动，但难以处理面部表情。为了解决这些挑战，我们首先引入了一个富有表现力的人体模型 (EHM) 以增强面部表情能力，并开发了一种精确的跟踪方法。基于此模板模型，我们提出了 GUAVA，这是第一个用于快速可动画化上半身3D高斯化身重建的框架。我们利用逆纹理映射和投影采样技术从单张图像推断上半身高斯。渲染图像通过神经细化器进行细化。实验结果表明，GUAVA 在渲染质量上显著优于先前的方法，并在速度上提供了显著提升，重建时间在亚秒级 (0.1s)，并支持实时动画和渲染。
引用
@article{arxiv.2505.03351,
title = {GUAVA: Generalizable Upper Body 3D Gaussian Avatar},
author = {Dongbin Zhang and Yunfei Liu and Lijian Lin and Ye Zhu and Yang Li and Minghan Qin and Yu Li and Haoqian Wang},
journal= {arXiv preprint arXiv:2505.03351},
year = {2025}
}
备注
Accepted to ICCV 2025, Project page: https://eastbeanzhang.github.io/GUAVA/