MUA：移动端超高细节可动画人形

构建光滑逼真且可动画的全身数字人 remains 是计算机图形学和视觉领域的长期挑战。最近的动画人形建模进展主要沿着两个方向：提高动态几何和外观的保真度，或降低计算复杂度以适配资源受限平台（如VR头显）。然而，现有方法未能同时实现这两个目标：超高保真度的人形通常需要大量计算才能在服务器级GPU上运行，而轻量级人形则常因表面动态受限、外观细节不足和明显伪影而受影响。为填补这一差距，我们提出一种新型动画人形表示，称为 Wavelet-guided Multi-level Spatial Factorized Blendshapes，并构建相应的蒸馏管线，将预训练超高质量人形模型中的运动感 clothing dynamics 和细粒度外观细节迁移到紧凑高效的表示中。通过将多尺度小波谱分解与纹理空间中的低秩结构分解相结合，我们的方法相较于原始高质量教师人形模型实现了最高2000倍的计算成本降低和10倍的模型规模缩减，同时保持与教师模型高度吻合的视觉动态和外观细节。广泛的与最新方法对比表明，我们的方法在面向移动端的设置下显著优于现有人形方法，同时在大多数仅能在服务器上运行的方案上实现相当或更好的渲染质量。重要的是，我们的表示大幅提升了高保真人形在沉浸式应用中的实用性，在桌面PC上实现240 FPS 以上的帧率，在独立的Meta Quest 3上实现原生实时24 FPS。