基于前馈高斯泼溅的实时人体重建与动画
计算机视觉与模式识别
2026-04-14 v1 图形学
摘要
我们提出一种可泛化的前馈高斯泼溅框架，用于人体三维重建与实时动画，该框架直接作用于多视角RGB图像及其关联的SMPL-X姿态。与依赖深度监督、固定输入视角、UV贴图或对每个目标视角或姿态进行重复前馈推理的先前方法不同，我们的方法在规范姿态下预测一组与每个SMPL-X顶点关联的3D高斯基元。其中一个高斯基元被正则化以保持靠近SMPL-X表面，提供强几何先验和与参数化身体模型的稳定对应关系，而每个顶点额外的一小组无约束高斯基元则允许表示捕捉偏离参数化表面的几何结构，如衣物和头发。与HumanRAM等需要重复网络推理来合成新姿态的最新方法相比，我们的方法通过单次前向传递即可生成可动画化的人体表示；通过将高斯基元与SMPL-X顶点显式关联，重建模型可通过线性混合蒙皮高效动画化，无需进一步网络评估。我们在THuman 2.1、AvatarReX和THuman 4.0数据集上评估了我们的方法，其重建质量可与最先进方法相媲美，同时独有地支持实时动画和交互式应用。代码和预训练模型可在https://github.com/Devdoot57/HumanGS获取。
引用
@article{arxiv.2604.10259,
title = {Real-Time Human Reconstruction and Animation using Feed-Forward Gaussian Splatting},
author = {Devdoot Chatterjee and Zakaria Laskar and C. V. Jawahar},
journal= {arXiv preprint arXiv:2604.10259},
year = {2026}
}