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高斯头：从粗到细表示的可驱动高斯头头像的端到端学习
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原文英文，约100词，阅读约需1分钟。
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内容提要
本文提出了解决实时渲染人头头像复杂运动问题的新方法，通过多视角图像生成动态可变形的头头像，核心是层次化的头部模型表示。该方法在多个数据集上表现优越，具有跨身份面部表演转移的潜在应用。
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关键要点
- 提出了一种新方法解决实时渲染人头头像复杂运动问题。
- 通过多视角图像生成高度动态和可变形的人类头头像。
- 核心在于层次化的头部模型表示，能够捕捉复杂的面部表情和头部动作。
- 该方法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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