我们提出了一种名为HeadsUp的方法，用于从大规模多摄像头捕获中重建高质量的3D高斯头部。该方法采用高效的编码-解码架构，将输入视图压缩为紧凑的潜在表示，并解码为与中性头模板锚定的UV参数化3D高斯。我们在超过10,000个受试者的内部数据集上训练和评估模型，取得了最先进的重建质量，并能在没有测试时优化的情况下推广到新身份。