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HeadGAP：通过可泛化的高斯先验实现少样本三维头像生成
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原文中文，约300字，阅读约需1分钟。
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内容提要
本文提出了一种用可控的3D高斯模型表示的高保真度的头像模型，通过优化中性3D高斯模型和基于完全学习的MLP变形场捕捉复杂表情，并设计了几何引导初始化策略以确保训练过程的稳定性和收敛性。实验证明，在夸张的表情下实现了2K分辨率下的超高保真度渲染质量。
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关键要点
- 提出了一种用可控的3D高斯模型表示的高保真度头像模型。
- 优化了中性3D高斯模型和基于完全学习的MLP变形场以捕捉复杂表情。
- 方法能够在保证表情精度的同时模拟细致的动态细节。
- 设计了几何引导初始化策略以确保训练过程的稳定性和收敛性。
- 实验证明该方法在夸张表情下实现了2K分辨率的超高保真度渲染质量。
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