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Gaussian Heads: End-to-End Learning of Drivable Gaussian Head Avatars from Coarse-to-Fine Representations
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内容提要
本文提出了一种新方法，通过多视角图像生成动态可变形的人类头头像，解决了实时渲染中复杂运动表现不佳的问题。该方法利用层次化头部模型表示，成功捕捉面部表情和头部动作的复杂动态，展现了在多个数据集上的优越表现及跨身份面部表演转移的潜在应用。
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关键要点
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提出了一种新方法，通过多视角图像生成动态可变形的人类头头像。
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该方法解决了实时渲染中复杂运动表现不佳的问题。
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利用层次化头部模型表示，成功捕捉面部表情和头部动作的复杂动态。
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在多个数据集上表现优越，展现了跨身份面部表演转移的潜在应用。
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