HHAvatar：具有动态头发的高斯头部化身

创建高保真3D头部化身一直是研究热点，但在轻量级稀疏视图设置下仍然是一个巨大挑战。本文提出了HHAvatar，它由可控的3D高斯表示，用于具有动态头发建模的高保真头部化身。我们首先使用3D高斯来表示头部外观，然后联合优化中性3D高斯和一个完全学习的基于MLP的形变场，以捕捉复杂的表情。这两部分相互促进，因此我们的方法可以在保证表情准确性的同时，对细粒度动态细节进行建模。此外，我们基于隐式SDF和Deep Marching Tetrahedra设计了一种精心设计的几何引导初始化策略，以保证训练过程的稳定性和收敛性。为了解决动态头发建模问题，我们在基于高斯头部化身的化身表示中引入了一个混合头部模型，以及一种考虑时序信息和遮挡感知模块的训练方法，以对头发的非刚性运动进行建模。实验表明，我们的方法优于其他最先进的稀疏视图方法，即使在夸张表情下也能在2K分辨率下实现超高保真渲染质量，并能合理地驱动头发随头部运动。