ProgressiveAvatars：基于自适应隐式细分的渐进式可动画 3D 高斯头像
计算机视觉与模式识别
2026-03-18 v1 图形学
摘要
在实际的实时 XR 和远程presence 应用中，网络和计算资源经常波动。因此，需要一种渐进式 3D 表示。为此，我们提出了 ProgressiveAvatars，这是一种基于在模板网格上进行自适应隐式细分的渐进式头像表示。3D 高斯在面局部坐标中定义，以便在多个细节层级下保持可动画性，以应对各种表情和头部运动。层级在屏幕空间信号指示细节不足时进行扩张，将资源分配给重要区域。利用重要性排序，ProgressiveAvatars 支持增量加载和渲染，边缘到来时添加新的高斯，同时保持之前的内容，从而实现跨不同带宽的平滑质量提升。ProgressiveAvatars 实现了在波动的网络带宽和可变计算和内存资源下的渐进式交付和渐进式渲染。
关键词
引用
@article{arxiv.2603.16447,
title = {ProgressiveAvatars: Progressive Animatable 3D Gaussian Avatars},
author = {Kaiwen Song and Jinkai Cui and Juyong Zhang},
journal= {arXiv preprint arXiv:2603.16447},
year = {2026}
}
备注
Accepted to CVPR 2026, Project page: https://ustc3dv.github.io/ProgressiveAvatars/