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。

本文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，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。同时，设计了一个良好的几何引导初始化策略，保证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。

本文介绍了一种用可控的3D高斯模型表示的高保真度头像模型，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。同时，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。

本文介绍了一种用高斯模型表示的高保真度头像模型，通过优化中性高斯模型和学习的变形场，捕捉复杂表情，并设计了几何引导初始化策略以确保稳定性和收敛性。实验证明，在夸张的表情下，该方法在2K分辨率下实现了超高保真度渲染质量。