⚠️ 以下所有内容总结都来自于 大语言模型的能力，如有错误，仅供参考，谨慎使用
🔴 请注意：千万不要用于严肃的学术场景，只能用于论文阅读前的初筛！
💗 如果您觉得我们的项目对您有帮助 ChatPaperFree ，还请您给我们一些鼓励！⭐️ HuggingFace免费体验
2025-01-02 更新
Generating Editable Head Avatars with 3D Gaussian GANs
Authors:Guohao Li, Hongyu Yang, Yifang Men, Di Huang, Weixin Li, Ruijie Yang, Yunhong Wang
Generating animatable and editable 3D head avatars is essential for various applications in computer vision and graphics. Traditional 3D-aware generative adversarial networks (GANs), often using implicit fields like Neural Radiance Fields (NeRF), achieve photorealistic and view-consistent 3D head synthesis. However, these methods face limitations in deformation flexibility and editability, hindering the creation of lifelike and easily modifiable 3D heads. We propose a novel approach that enhances the editability and animation control of 3D head avatars by incorporating 3D Gaussian Splatting (3DGS) as an explicit 3D representation. This method enables easier illumination control and improved editability. Central to our approach is the Editable Gaussian Head (EG-Head) model, which combines a 3D Morphable Model (3DMM) with texture maps, allowing precise expression control and flexible texture editing for accurate animation while preserving identity. To capture complex non-facial geometries like hair, we use an auxiliary set of 3DGS and tri-plane features. Extensive experiments demonstrate that our approach delivers high-quality 3D-aware synthesis with state-of-the-art controllability. Our code and models are available at https://github.com/liguohao96/EGG3D.
生成可动画化和可编辑的3D头像对于计算机视觉和图形学中的不同应用至关重要。传统的3D感知生成对抗网络（GANs）通常采用像神经辐射场（NeRF）这样的隐式场，以实现逼真的、视角一致的3D头像合成。然而，这些方法在变形灵活性和可编辑性方面存在局限性，阻碍了逼真且易于修改的3D头像的创作。我们提出了一种新方法，通过融入3D高斯拼贴（3DGS）作为一种明确的3D表示，来增强3D头像的可编辑性和动画控制力。这种方法使得照明控制更为轻松，可编辑性得以提升。我们的方法的核心是可编辑高斯头像（EG-Head）模型，它将3D形态模型（3DMM）与纹理贴图相结合，允许精确的表情控制和灵活的纹理编辑，以实现准确动画的同时保持身份特征。为了捕捉头发等复杂的非面部几何结构，我们使用了辅助的3DGS和三平面特征集。大量实验表明，我们的方法实现了高质量的3D感知合成，具有最先进的可控性。我们的代码和模型可在https://github.com/liguohao96/EGG3D获得。
论文及项目相关链接
Summary
基于神经网络辐射场等传统方法存在局限性，对3D头部分割表达控制及修改能力受限。为此，我们提出一种新型方法，采用三维高斯贴图作为显式三维表示来增强对3D头部形象的编辑与动画控制力。此方法支持更易操作的照明控制并提高了可编辑性，同时通过编辑高斯头部模型保留个人特征。利用额外的辅助数据集合以捕获非面部结构，如头发。实验结果证明了该方法的强大和先进性。我们的代码和模型已在GitHub上公开分享。
Key Takeaways
- 采用新型方法处理3D头部分割问题，利用神经网络生成逼真的头部形象。
- 利用三维高斯贴图作为显式三维表示来提高3D头部的动画效果和可编辑性。这种新颖的展现形式可以实现更高的操作灵活性和细节控制力。
- 提出名为Editable Gaussian Head（EG-Head）的模型，结合三维可变形模型和纹理映射技术，实现精确的表情控制和灵活的纹理编辑功能。这一创新使头部动画既真实又便于编辑，且能保持个性化特征。
- 方法具备高效处理复杂非面部几何结构的能力，如头发等。利用辅助数据集合和tri-plane特征进行捕捉和处理。
- 实验结果证明该方法在高质量合成与高度可控性方面达到业界领先水平。同时验证了模型在各种场景下的适用性。
- 模型代码已经开源分享给大众以作学习和参考使用，有助于提高相关技术研究和开发的速度与质量。目前具体的开源链接为https://github.com/liguohao96/EGG3D。
点此查看论文截图
