摘要：以下内容来自小六的机器人AI学习圈（6年积累，全国最大的机器人SLAM交流社区，为SLAM行业从业者提供从入门、学习、交流、求职、线下链接、合作、咨询、答疑等一系列的服务）知识星球每日更新内容

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【Gaussian Head Avatar: Ultra High-fidelity Head Avatar via Dynamic Gaussians】

文章链接：[2312.03029] Gaussian Head Avatar: Ultra High-fide...

项目主页: https://yuelangx.GitHub.io/gaussianheadavatar

代码链接: GitHub - YuelangX/Gaussian-Head-Avatar: [CVPR 2024...

创建高保真的3D头像一直是研究的热点，但在轻量级稀疏视图设置下仍然存在很大的挑战。在本文中，我们提出了用可控3D高斯表示的高斯头像来进行高保真头像建模。我们优化了中性的三维高斯和完全学习的基于MLP的变形场，以捕获复杂的表达式。这两部分相得益彰，使得我们的方法能够在保证表达准确性的同时，对细粒度的动态细节进行建模。 此外，为了保证训练过程的稳定性和收敛性，我们设计了一种基于隐式SDF和Deep移动四面体的几何引导初始化策略。实验表明，我们的方法优于其他先进的稀疏视图方法，即使在夸张的表情下，也能在2K分辨率下实现超高保真的绘制质量。

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来源：一品姑苏城